Admitido en la Barcelona School of Economics: Data Science for Decision Making

El máster Data Science for Decision Making en la Barcelona School of Economics

Como firme defensor de la formación continua, he sido admitido en la BSE, n.º 86 del ranking QS WUR por materia, para el curso académico 2022-2023.

El máster de la BSE en Data Science for Decision Making integra elementos clave de la ciencia de datos y la economía para dar a sus graduados la capacidad de trabajar con todo tipo de datos y extraer de ellos las inferencias correctas. Durante el curso, expertos de primer nivel nos mostraron cómo extraer información de la estructura de las redes sociales, de imágenes por satélite y de grandes bibliotecas de texto digitalizado, cómo leer y visualizar datos en mapas y cómo dar sentido a la información geolocalizada y a las series temporales.

En el primer trimestre tuvimos la asignatura Foundations of Econometrics con la magnífica profesora Maite Cabeza, que nos la impartió con todo detalle. Fue muy interesante profundizar en los algoritmos de optimización y en el cálculo que hay detrás de la regresión lineal simple y de modelos más complejos, ya que, como sabemos, la ciencia de datos nació impulsada por la econometría.

El profesor Jack Jewson nos enseñó muchísimo machine learning y deep learning; aunque en aquel momento yo ya tenía una experiencia considerable en el campo, nos mostró técnicas como el ensemble learning multicapa o el cascading, que eran nuevas para mí.

La asignatura Advanced Methods in Natural Language Processing estaba repleta de material útil, como los modelos Transformer (BERT, RoBERTa, GPT y otros LLM) que sentaron las bases del reciente auge de la IA generativa para datos de texto y de los chatbots de IA impulsados por ChatGPT-4/4o, Mistral 7B y otros LLM.

Otra asignatura puntera y muy valiosa para mí fue Blockchain From First Principles to Analytics, donde la tecnología blockchain se me hizo mucho más clara. Aprendí aplicaciones prácticas de la tecnología y cómo puede utilizarse junto con la ciencia de datos para crear valor para los usuarios mediante el análisis de "ballenas", el seguimiento de transacciones, los NFT y las DApps. El proyecto final consistió en crear una DApp con un smart contract escrito en Solidity y MetaMask en la red de Ethereum como backend Web3, y un frontend construido con Next.js.

El año académico que dediqué a repasar y mejorar mis habilidades en ciencia de datos fue enormemente beneficioso para mi futuro.