Todo lo que debes saber de la ciencia de datos, explicado por 2 expertos
- Con la llegada de la pandemia, han sido numerosas las compañías que han migrado al mundo digital.
- Esto ha incrementado la utilización de herramientas como el Data Science (o Ciencia de Datos, en español).
- De esta forma, dos expertos detallanlas claves de esta tecnología, que puede salvar vidas y prevenir escenarios de contagio.
Cuando se escuchan términos como big data y otros anglicismos relacionados con el mundo de la recopilación y el tratamiento de datos, la imagen que aparece en la cabeza es la de gigantes tecnológicos como Facebook o Google.
Más allá de la importancia del big data para estas compañías, su implicación en la ciencia supone ventajas y aplicaciones que antes no hubieran podido ni siquiera imaginarse.
Esto es lo que se ha denominado data science o ciencia de datos (en español).
Su nacimiento proviene del matrimonio entre dato y ciencia, como ha asegurado Carlos Picazo, fundador y profesor de MIOTI, el instituto de Data Science e Internet de las Cosas.
«El data science nos dota de las herramientas necesarias para poder responder cualquier pregunta gracias a la compresión y lectura de los datos», explicó.
Así, este ámbito supone una punta de lanza para luchar contra las pandemias, a través del análisis de los datos y su tratamiento.
De esta forma, en 1845, el médico John Snow –no el de Juego de Tronos– fue capaz de controlar un brote de cólera en Londres, gracias a un uso arcaico del data science, analizando las defunciones en relación con la cercanía a pozos de agua infectados.
Ahora, desde MIOTI detallan las bondades de esta herramienta traídas a la actualidad, por ejemplo, en la lucha contra la pandemia de Covid-19.
Ciencia de datos para luchar contra la pandemia y predecir escenarios futuros
Tal y como dijo Picazo, los datos nos rodean y, actualmente, se generan 25 millones de gigas al día, una cifra abrumadora.
«La ingente cantidad de datos nos ha permitido tener una visión ultra detallada de la realidad como nunca antes se había visto; la tecnología nos ha permitido ver casi en tiempo real, dónde se está extendiendo el virus, cómo está mutando, así como sus diferentes efectos en las diversas economías mundiales», ha apostillado.
Una unión entre ciencia, tecnología y big data que hace posible, en la actualidad, comprender mejor cómo el coronavirus ha afectado a la sociedad, lo que ha categorizado Picazo como «un salto espectacular hacia delante».
«Se han podido generar hipótesis y simulaciones sobre qué pasaría si se incrementaran las medidas de confinamiento, cuándo tomarlas o, incluso, prever el colapso de los hospitales para generar soluciones antes de que aconteciese», aseguró.
Así, la pandemia ofreció a los data scientist (científicos de datos, en español) numerosos datos sobre hospitalizaciones, contagios a nivel mundial, etc.
En este vídeo, el profesor Carlos Picazo explica la importancia del uso de data science en la tercera ola de Covid-19:
La ciencia de datos pueden salvar datos
De esta forma, el data science puede salvar vidas, gracias al desarrollo de terapias más avanzadas y eficaces, así como la elaboración de fármacos más apropiados.
En este sentido, esta herramienta se utiliza en la búsqueda de un fármaco contra el propio Covid-19.
«Los investigadores están utilizando algoritmos de aprendizaje automático para detectar rápidamente anticuerpos terapéuticos con una alta probabilidad de éxito», añadió Picazo.
«Lo que para un laboratorio podría llevar años, al algoritmo le toma tan solo unas semanas; estos también se han empleado en el desarrollo de las vacunas, por ejemplo, secuenciando el ADN a unas velocidades nunca antes vistas», agregó.
Sin duda alguna, todos estos beneficios de la aplicación del Data Science en el Covid-19 suponen pasos de gigante para todos los sectores.
La importancia del data science en un mundo hiperconectado y cada vez más sostenible
El contexto post-pandémico en el que vive la sociedad a nivel mundial ha configurado un mundo más conectado entre sí, en el que los datos se sitúan en el centro de cualquier disciplina profesional, no solo en el ámbito sanitario.
Por su parte, Fabiola Pérez, CEO de MIOTI, aseguró que la aplicación del Data Science en diferentes sectores puede ayudar a que las empresas sean más «eficientes».
El desarrollo podría servir para «realizar una siembra, predecir un fallo mecánico o decidir qué inversión será más rentable», entre otras cosas.
Por ello, esta herramienta implica ventajas para compañías de sectores muy diferentes, como el financiero, gran consumo, energía, comercio, defensa, entre otras.
«Cualquier sector es susceptible de aplicar data science, ya que esta tecnología asienta las bases para realizar predicciones, tomar decisiones y obtener respuestas», explicó Pérez sobre sus bondades.
Más aún si se observa el crecimiento del comercio electrónico debido a la pandemia y al confinamiento.
Aparte de los datos recabados para mostrar picos de contagio y utilizar el Internet de las Cosas (IoT) en hospitales, para reducir el contacto físico, su uso creció con el e-commerce.
Las empresas se interesan por ofrecer productos más personalizados para los consumidores, algo que puede garantizarse gracias al big data y la inteligencia artificial.
La tecnología puede ayudar a cumplir los objetivos de la ONU
Además de los usos sanitarios y comerciales, la ciencia de datos también supone una esperanza para la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible marcados por las Naciones Unidas.
Con esta tecnología se puede controlar, por ejemplo, el nivel de deforestación de la Tierra, a través de imágenes por satélite.
En resumen, ofrece la posibilidad a casi todos los sectores de la economía de ser más eficientes y dar soluciones a problemas como la pandemia global o el cambio climático.
Por ello, la labor de los profesionales de esta tecnología será esencial durante el siglo XXI.
La labor del científico de datos, la mejor profesión del siglo XXI
Aunque la labor de un data scientist parezca titánica, su profesión puede darse en cualquier sector económico, siempre y cuando ese profesional conozca realmente el entorno en el que se está moviendo.
No será lo mismo el trabajo de este en el comercio online que en la búsqueda de terapias más adecuadas para el coronavirus, por ejemplo.
«Debe buscar la aplicabilidad y atacar problemas concretos, así como visualizar todos los datos posibles, para después converger en los más relevantes y que afecten directamente a la actividad del negocio», detalló Pérez.
Concretamente, en MIOTI, utilizan una metodología de enseñanza denominada Learning by doing, 100% práctica y con casos reales.
Para ello, utilizan plataformas específicas, como Jupyter Notebook o Google Colab, así como Tensorflow, Pandas, Matplotlib o Azure ML, entre otros.
Su labor es la de mostrar a sus alumnos y al mundo, en general, la gran importancia de la ciencia de datos.
Además, han desarrollado una plataforma propia, en el propio ecosistema innovador de TheCUBE.
Por otro lado, para ayudar a los estudiantes también usan bots que realizan seguimientos personalizados.
Por último, MIOTI también está cerrando acuerdos con diferentes universidades privadas para fomentar el estudio de estas tecnologías.
No es de extrañar que el data scientist se convierta en una de las profesiones más importantes de los tiempos actuales. Además, no hay excusa para no trabajar en este entorno, ya que, según Harvard, es la mejor profesión del siglo XXI.
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