{"id":16146,"date":"2019-06-03T08:28:17","date_gmt":"2019-06-03T14:28:17","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=16146"},"modified":"2019-06-03T08:28:17","modified_gmt":"2019-06-03T14:28:17","slug":"ciencia-de-datos-para-la-gestion-del-planeta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/big-data\/ciencia-de-datos-para-la-gestion-del-planeta\/","title":{"rendered":"Ciencia de datos para la gesti\u00f3n del planeta"},"content":{"rendered":"<div class=\"P13\" id=\"part1967760\">Salvo que el lector trabaje en este mundo es posible que la ciencia de datos le parezca un galimat\u00edas, pero detr\u00e1s de ella no hay magia, s\u00f3lo matem\u00e1ticas e ingenier\u00eda. Cuando decimos que una m\u00e1quina aprende, en realidad nos estamos refiriendo a que ajusta una funci\u00f3n matem\u00e1tica a una serie de datos de entrada. Si lo expresamos de la segunda manera resulta mucho m\u00e1s preciso, pero menos novelesco.<\/div>\n<p><!--more--><\/p>\n<div class=\"P2\" id=\"part1967767\">\n<p>Si tenemos una gran cantidad de observaciones la ciencia de datos permite extraer patrones y predecir comportamientos bas\u00e1ndose \u00fanicamente en ellos. \u00bfPara qu\u00e9 clase de problemas es \u00fatil?<\/p>\n<p>Para responder esta pregunta es m\u00e1s simple aclarar qu\u00e9 tres clases de problemas no resuelve. La primera es muy grande, la forman todos aquellos procesos para los que existe una descripci\u00f3n matem\u00e1tica precisa como una reacci\u00f3n qu\u00edmica o la din\u00e1mica planetaria.<\/p>\n<p>La segunda clase se compone de todos los problemas para los que disponemos de observaciones, pero para las que no hay relaci\u00f3n entre los datos de entrada y de salida. Por ejemplo, no podemos predecir si una operaci\u00f3n de cr\u00e9dito es fraudulenta bas\u00e1ndonos en la temperatura y humedad de la ciudad en la que ocurre.<\/p>\n<p>La tercera, es aquella para la que no disponemos ni de modelo ni de suficientes datos. Queremos saber si determinada persona va a comprar o no un autom\u00f3vil durante el pr\u00f3ximo a\u00f1o. Si no sabemos nada de \u00e9l, es imposible, pero si ha visitado p\u00e1ginas web del ramo la cosa resulta mucho m\u00e1s simple.<\/p>\n<p>Los sistemas ecol\u00f3gicos son uno de los campos de estudio de la ciencia de datos. Imaginemos una isla en mitad del oc\u00e9ano en la que vive un n\u00famero reducido de especies. Los herb\u00edvoros se alimentan de plantas y, a su vez, son devorados por depredadores en una cadena muy complicada. La ciencia de datos ayuda a identificar las especies cuya desaparici\u00f3n puede producir lo que se denomina extinci\u00f3n en cascada y la destrucci\u00f3n del sistema. Esta informaci\u00f3n se recog\u00eda antiguamente de forma manual. La tecnolog\u00eda de Internet de las Cosas ofrece la posibilidad de disponer de medidas de datos en tiempo real. Basta con instalar sondas con los sensores adecuados.<\/p>\n<p>Saber por d\u00f3nde se mueven los cachalotes con una precisi\u00f3n de metros est\u00e1 muy bien para los documentales de sobremesa en televisi\u00f3n, pero \u00bfc\u00f3mo nos afecta a los habitantes de una ciudad?<\/p>\n<p>La agricultura es uno de los sectores que m\u00e1s se va a beneficiar en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Gracias a los datos, se puede saber de antemano cuando sembrar en cada parcela, regular de forma autom\u00e1tico el riego o la utilizaci\u00f3n de abono o herbicidas.<\/p>\n<p>Otra aplicaci\u00f3n de m\u00e1ximo inter\u00e9s es la reducci\u00f3n de la huella de carbono de nuestras actividades. La predicci\u00f3n de la demanda de energ\u00eda el\u00e9ctrica permite confeccionar la combinaci\u00f3n \u00f3ptima para reducir el consumo de combustibles f\u00f3siles.<\/p>\n<p>Todos estos avances resultan posibles por la combinaci\u00f3n de tres elementos: abundancia de datos, capacidad para procesarlos remotamente y disponibilidad de profesionales que sepan sacar partido de la informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Ser cient\u00edfico de datos es algo que se tiene que aprender, con un programa adecuado. El perfil de estos profesionales combina la ingenier\u00eda, las matem\u00e1ticas y el dominio de aplicaci\u00f3n espec\u00edfico: empresa, salud, log\u00edstica, ecolog\u00eda, etc. Aunque las universidades han hecho un esfuerzo en los \u00faltimos a\u00f1os para dar respuesta a esta demanda, la necesidad no para de crecer.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"P4\" id=\"part1967791\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/img.interempresas.net\/fotos\/1967791.jpeg\" alt=\"foto\" \/><\/div>\n<div class=\"P5\" id=\"part1967794\">\n<p>Francisco Javier Garc\u00eda Algarra, director acad\u00e9mico del \u00c1rea de Ingenier\u00eda de U-tad.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"P2\" id=\"part1967762\">\n<p>U-tad es un centro universitario referente en formaci\u00f3n en las disciplinas del Big Data y la Ciencia de Datos. Entre sus titulaciones se encuentran el<span>\u00a0<\/span>Grado Universitario en Ingenier\u00eda del Software<span>\u00a0<\/span>con una menci\u00f3n en Big Data, o un<span>\u00a0<\/span>Doble Grado Universitario en Ingenier\u00eda del Software y Matem\u00e1tica Computacional. Tambi\u00e9n ofrece formaci\u00f3n de postgrado como un<span>\u00a0<\/span>M\u00e1ster en Data Science<span>\u00a0<\/span>y Big Data<span>\u00a0<\/span>y un<span>\u00a0<\/span>Experto en Business Analytics.<\/p>\n<p><strong>Fuente: Interempresas<\/strong><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Salvo que el lector trabaje en este mundo es posible que la ciencia de datos le parezca un galimat\u00edas, pero detr\u00e1s de ella no hay magia, s\u00f3lo matem\u00e1ticas e ingenier\u00eda. Cuando decimos que una m\u00e1quina aprende, en realidad nos estamos refiriendo a que ajusta una funci\u00f3n matem\u00e1tica a una serie de datos de entrada. 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