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Tecnologías de la información y comunicación

Ciencia de datos para la gestión del planeta

Javier García Algarra, director académico de Ingeniería en el Centro Universitario U-tad

29/06/2020
Conviene aclarar que detrás de la ciencia de datos no hay magia, sólo matemáticas e ingeniería. Si tenemos una gran cantidad de observaciones, la ciencia de datos permite extraer patrones y predecir comportamientos de sistemas complejos basándose únicamente en esos datos.

Un ejemplo de sistema complejo sería las redes sociales. También los sistemas ecológicos son extraordinariamente complejos. Las relaciones entre las especies y de estas con el entorno no pueden modelarse matemáticamente de forma explícita salvo en casos muy simples. Esta limitación se está superando en los últimos años gracias a que disponemos de medidas cada vez mejores y podemos aplicar la ciencia de datos.

La ciencia de datos ayuda a identificar las especies cuya desaparición puede producir lo que se denomina extinción en cascada y la destrucción del sistema. No es obvio, porque no se trata siempre de la especie más amenazada. Para averiguarlo se utilizan modelos predictivos basados en la toma de datos de campo como las condiciones climatológicas, propiedades del suelo, abundancia de individuos de cada especie o presencia de invasores. Esta información se recogía antiguamente por un procedimiento laborioso de observación y anotación a mano que resultaba caro y complicado y se limitaba a periodos muy breves de tiempo.

La agricultura es uno de los sectores que más se va a beneficiar de la ciencia de datos en los próximos años.

Por ejemplo, la calidad de una cosecha de vino depende del número de horas de sol que han recibido las viñas, de la cantidad de precipitación, de la acidez del suelo, etc. Si podemos medir todos esos parámetros con sensores, es posible indicar al agricultor el instante óptimo de cosecha con precisión casi horaria, que puede variar de finca a finca. En otro tipo de cultivos se puede saber de antemano cuándo sembrar en cada parcela, regular de forma automática el riego, así como la utilización de abono o herbicidas. También se puede alertar de cambios en las condiciones, como una reducción anormal del número de ejemplares de abejas o alteración del pH del suelo para poder tomar medidas correctivas.

Aunque parezca que estos avances solo beneficiarán a las zonas más ricas del planeta, lo cierto es que la tecnología permitirá aplicarlas en países con mayor precariedad y más necesitados de mejorar los rendimientos.

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Red de plantas y polinizadores en Tenerife. El diagrama muestra las conexiones de la especie ‘Vanessa indica’. Si desapareciese esta especie en Tenerife, este ecosistema se vería seriamente amenazado.

Todos estos avances resultan posibles por la combinación de tres elementos: abundancia de datos, capacidad para procesarlos remotamente y disponibilidad de profesionales que saben sacar partido de la información. Este último recurso es crítico, todas las consultoras insisten en la escasez de expertos en las distintas especialidades de la ciencia de datos. El motivo no es otro que la falta de adecuación de la oferta formativa tradicional a este campo.

Ser científico de datos es algo que se tiene que aprender con un programa adecuado. El perfil de estos profesionales combina la ingeniería, las matemáticas y el dominio de aplicación específico: empresa, salud, logística, ecología, etc. Aunque las universidades han hecho un esfuerzo en los últimos años para dar respuesta a esta demanda, la necesidad no para de crecer. Además, se trata de una disciplina en continua evolución, las herramientas cambian a gran velocidad y aparecen nuevas aplicaciones que hace unos pocos años eran solo del dominio académico, como el Deep Learning. Los científicos de datos saben cómo sacar provecho de ellos, pero los gestores y directivos tienen que entender para qué. La pregunta que debe formularse desde esa posición no es “cómo voy a aprovechar los datos de los que dispongo” sino “¿para qué quiero aprovecharlos?”. Las respuestas serán variadas: mejorar la calidad del producto, aumentar las ventas, reducir los tiempos de entrega, etc.

U-tad es un Centro Universitario pionero en formación especializada en las áreas del ecosistema Big Data, Data Science y Business Analytics que favorecen el desarrollo tecnológico, dotando a las empresas de los perfiles profesionales necesarios para el desarrollo y transformación de la actividad de las mismas, en un área de alta demanda de profesionales altamente cualificados.

El Centro Universitario U-tad incorpora a su oferta formativa un Máster Profesional en Data Science & Big Data y un Programa Experto en Business Analytics. Además cuenta con un Doble Grado Oficial en ‘Ingeniería del Software y Matemática Computacional’ que incorpora una mención en Ciencia de Datos. También U-tad ofrece un Grado Oficial en ‘Ingeniería del Software’ con especialización en Big Data.

Para más información, visita:

https://www.u-tad.com/ad/oferta-academica-data/

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