Sin duda, la inteligencia artificial, el machine learning y la ciencia de datos se encuentran en su mejor momento. Estas disciplinas tecnológicas están cambiando significativamente nuestra sociedad y permitiéndonos hacer cosas impensables hasta hace no demasiado. En este artículo, te explicamos por qué son tan importantes ahora mismo y por qué deberías plantearte especializarte en estos campos.
En los últimos años, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (machine learning) se ha convertido en el centro de atención de todas las miradas, ya sea por sus implicaciones en la productividad de los trabajadores o por simples motivos de entretenimiento. Por eso, ninguna compañía tecnológica debería menospreciar este fenómeno y comenzar a tomar cartas en el asunto.
En un principio, Microsoft y Google eran los máximos referentes en esta área. Sin embargo, la alianza de los de Redmond con OpenAI puso a los de Mountain View contra las cuerdas, al ver que su ChatGPT se estaba llevando demasiado protagonismo. La gota que colmó el vaso fue la integración de la IA en Edge y Bing, a lo que Google contratacó con Bard, su propio modelo basado en LaMDA.
No obstante, cada vez son más los que se dan cuenta de que quedarse fuera de este emergente y lucrativo negocio es una mala idea. Ayer mismo, hablábamos de cómo Meta se unía a esta tendencia, ya que planea integrar la inteligencia artificial de alguna manera en todos sus productos. Pero, obviamente, no será la última que lo haga.
Si bien es cierto que el mundo entero está poniendo el foco en los avances de la IA y sus posibles implicaciones (tanto positivas como negativas), la ciencia de datos sigue siendo una gran desconocida para muchos. Sin embargo, hoy en día, esta última no puede entenderse sin la primera.
¿Qué es la ciencia de datos?
El concepto de “ciencia de datos” no es nuevo. Surgió por primera vez en 1962, cuando lo utilizó John W. Tukey, un estadístico estadounidense conocido por el diseño de algoritmos complejos, en su artículo “The Future of Data Analysis”. Ya ha llovido mucho desde entonces y, sin embargo, este término es más popular que nunca. Y no es para menos.
La ciencia de datos es una disciplina que combina la estadística, las matemáticas, la metodología científica y el análisis de datos para lograr obtener información útil y relevante de estos últimos. Puede ser utilizada para descubrir patrones comunes o tendencias relacionadas con determinadas situaciones o conductas, por lo que pueden ayudar incluso a predecir qué podría suceder en el futuro.
Por eso esta disciplina es tan importante en la toma de decisiones, ya que nos permite adelantarnos a los acontecimientos. Dicho así, parece algo sacado de la ciencia ficción y de películas como Minority Report, pero lo cierto es que ya es una realidad, que está influyendo en el comportamiento de muchas compañías e incluso de los gobiernos y las autoridades.
El papel del científico de datos
Actualmente, se manejan ingentes cantidades de información, por lo que es imposible que los seres humanos podamos lidiar con todos ellos. Por nosotros mismos, necesitaríamos muchísimo tiempo para analizarlos y extraer conclusiones, pero es ahí donde entra la inteligencia artificial.
Y es que esta reduce considerable ese proceso de análisis, dejándonos así a los humanos la labor de interpretarlos. Concretamente, según una investigación de Forbes, puede automatizar el 70% del trabajo de procesamiento de datos y el 64% de los procesos de recopilación de estos. Así que sacar a la inteligencia artificial de la ecuación de la ciencia de datos no tendría ningún sentido.
No obstante, esto no significa que el científico de datos sea un mero observador que se limite a esperar a que la IA haga su trabajo. Ni mucho menos. En 2012, Thomas H. Davenport, especialista en análisis, ya describía la profesión del estadístico como el “trabajo más sexy en los próximos diez años”, que a fin de cuentas es a lo que se dedica un científico de datos.
No obstante, no debemos ver a este profesional como un mero estadístico, su función es mucho más que eso. La versatilidad es su principal punto fuerte. Ya en 2005, la Junta Nacional de Ciencias de los Estados Unidos hablaba de ellos como “científicos de computación e información, programadores de bases de datos y software, y expertos disciplinarios, cruciales para la gestión exitosa de una colección digital de datos”. Y, efectivamente, son cruciales, porque de nada serviría la ardua labor de la IA, si ellos no estuvieran para analizar los datos.
Así la están utilizando algunas compañías
La ciencia de datos está presente en una gran cantidad de sectores, especialmente -como comentamos antes- por su valor en la toma de decisiones. Así que especializarse en esta materia puede ofrecer un amplio abanico de posibilidades laborales. Uno de ellos también es el marketing. Y es que, si la aplican a sus negocios, pueden saber qué tipo de productos necesitan y atraen más a sus clientes potenciales.
Pensemos por ejemplo en los algoritmos que usan las redes sociales y otras plataformas para ofrecer contenido personalizado a sus usuarios. En 2015, Spotify fue una de las pioneras en implementar esta tecnología en su plataforma, lanzando el servicio “Descubrimiento Semanal”, que ofrece recomendaciones musicales en base a los algoritmos y al análisis de datos de sus usuarios.
Otro ejemplo lo encontramos en Netflix. La compañía también se cercioró de las grandes posibilidades que les brindaría la ciencia de datos. Por ello, la plataforma de streaming también hace recomendaciones personalizadas en base a sus gustos. Pero no sólo eso. Como manifestó Todd Tellin, vicepresidente de producto, su algoritmo tiene en cuenta muchos otros factores más allá de las preferencias personales. Algunos de estos son la hora del día a la que se conectan los usuarios, cuánto tiempo utilizan la plataforma o incluso el orden en que han visto cada contenido. De esta forma, pueden hacer recomendaciones más precisas.
Especialízate con el bootcamp de ID Digital School
Por todo ello, ahora mismo, la ciencia de datos, la inteligencia artificial y el machine learning son una apuesta segura si buscas hacerte un hueco en el sector tecnológico. Si te estás planteando comenzar a formarte en estas disciplinas, el Bootcamp en Data Science y Machine Learning de ID Digital School puede ser la solución.
Un bootcamp podría definirse como un máster comprimido, ya que abarca una gran de conocimientos en muy poco tiempo, aunque desde un punto de vista más práctico. De esta forma, los estudiantes pueden adquirir los conocimientos más demandados por las empresas en tan sólo unos meses y acceder al mercado laboral rápidamente.
En su modalidad estándar, es decir, a tiempo completo, el bootcamp tiene una duración de tres meses, pero también se ofrece una opción más flexible a tiempo parcial de nueve meses para todos aquellos cuyo tiempo no se lo permita.
Ambos tienen una duración de 450 horas, en las que se impartirán lecciones sobre distintas materias: programación con Python, estadística y matemáticas, bases de datos, visualización de datos, machine learning y Deep learning, etc.
Al final de la formación, los alumnos tendrán que presentar un proyecto final en el que demuestren todo lo que han aprendido; así que se trata de un plan de formación bastante completo, que deberías considerar si estás interesado en una profesión de futuro.
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