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La responsabilidad detrás del Data Science

por 27 julio, 2018

La responsabilidad detrás del Data Science
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Mucho se ha hablado del futuro prometedor que ofrece la ciencia de datos a aquellos que deseen embarcarse en dicha área, pero la oportunidad del data science debe ir acompañado de muchas responsabilidades que, aunque pareciera ser llevadero, puede ser mucho más difícil de capturar. En cuanto a la definición de la ciencia de datos, no hay ninguna oficial que se pueda replicar fácilmente, sin embargo, se llega a la convención que son tres los pilares fundamentales que la configura: estadística,
programación y visualización.

La estadística es una disciplina que, pese a su diversificado uso en distintos sectores, debe ser acompañada con formación. Este punto puede ser crucial en la aplicación de la ciencia de datos para la toma de decisiones, pues es el paso inicial de todo el proceso que esto conlleva. El análisis de datos abre la puerta a muchas herramientas estadísticas que responden a diversas materias. Entre ellas, muchas se han indexado en lo denominado Machine Learning, que, siendo especialidades estadísticas, se le entrega la labor a la máquina que resuelva por nosotros el fenómeno. En efecto, el computador responderá ante la solicitud del especialista, pero dicha solicitud es la que debe ser supervisada por la formación. Son innumerables los casos donde se culpa a la máquina por un mal pronóstico, cuando fue responsabilidad del “experto” no escoger correctamente la técnica, no validar los supuestos, con considerar efectos distribucionales u otras restricciones que son propias de la disciplina estadística.

Evidentemente, estudiar tres carreras se volvería una meta inaccesible para muchos, pero un “data scientist” no puede ser considerado un puesto de trabajo, sino una configuración profesional desde la formación.

En este sentido, gran relevancia retoma las capacitaciones que se puedan adquirir al respecto. Diversas casas de estudio están ofreciendo diplomados, cursos, talleres e incluso grados académicos de magíster en el área. Así también, se puede optar por profundizar en los pilares por separado; carreras profesionales de estadística, diseño y visualización, o ingeniería en programación, cada una aporta a la integración de los conocimientos base que pueden ser complementados con estudios superiores en las otras áreas. Paralelo a ello, se pueden encontrar diversas opciones online de capacitación que, si bien no siempre son validadas, aportan a una formación personal para potenciar las propias herramientas.

Toda oportunidad trae responsabilidades, y en este caso, la ciencia de datos es utilizada para segmentar clientes, oportunidades de marketing, pruebas de hipótesis, pronósticos a futuro y una gran cantidad de aplicaciones que desembocan en una toma de decisiones, que no puede pasar solo por intuición y experiencias, sino que con formación integral que hoy está cada vez más a la mano de todos.

  • El contenido vertido en esta columna de opinión es de exclusiva responsabilidad de su autor, y no refleja necesariamente la línea editorial ni postura de El Mostrador.

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