La ciencia de datos gana terreno en la educación superior mexicana

En los próximos cuatro años habrá una adopción generalizada de las tecnologías de analítica de datos a gran escala. Este es uno de los avances tecnológicos que el Foro Económico Mundial (WEF, por su sigla en inglés) detectó que tendrán un mayor impacto en los empleos del futuro.

El WEF identifica que la llegada de las nuevas de redes de comunicación 5G, la inteligencia artificial, la adopción generalizada del big data y el poder del cómputo en la nube generarán cambios en toda la sociedad.

La consultora Gartner prevé que en los próximos años los programas de analítica de datos se convertirán en herramientas claves a través de los negocios y la industria. Para el 2020, más del 40% de las tareas de ciencia de datos serán automatizadas, lo que implicará que habrá un mayor uso de estas tecnologías y se necesitan científicos especializados en tratar con la data.

Ante estas necesidades de prepararse para el cambio tecnológico que ocurrirá en las próximas décadas, las universidades en México están empezando a ver a la ciencia de datos como una disciplina esencial para dar el salto hacia la cuarta revolución industrial.

La carrera de ciencia de datos en la UNAM nació de “una necesidad que ha surgido en los últimos años, porque todas las áreas del conocimiento se han llenado de datos, hay muchísimos datos”, dijo en entrevista con El Economista el Doctor Boris Escalante, coordinador de la carrera de ciencia de datos que impartirá la Universidad Nacional Autónoma de México a partir del mes de agosto próximo.

La UNAM será la primera institución educativa pública en México que contará con una licenciatura en la ciencia de datos. El Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) es el responsable de esta licenciatura, cuyo acceso será de manera indirecta: podrán cursarla alumnos que acrediten los primeros cuatro semestres en carreras afines en la Universidad como Actuaría, Ciencias de la Computación, Ingeniería en Computación, Matemáticas Aplicadas y Computación.

El académico considera que las aplicaciones de la analítica de datos y su estudio permite generar conocimiento nuevo o soluciones a problemas importantes en distintas áreas. “Uno de los grandes retos de la ciencia de datos es obtener información de los datos (...) No es lo mismo tener un dato que una información”.

Ciencia de datos desde el occidente

El Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente (Iteso) es otra institución académica que a principios del 2019 arrancó su primera maestría enfocada en la ciencia de datos.

Para el Maestro Juan Carlos Martínez Alvarado, académico del Departamento de Matemáticas y Física del Iteso, tras “identificar que las organizaciones y las personas generaban grandes cantidades de información o movían grandes cantidades de información, pero al final era muy poco eficiente el manejo que se tenía de ella”.

La universidad del estado de Jalisco –que concentra importantes firmas de tecnología, desarrollo e industria– se percató que había una necesidad de crear profesionistas especializados en el tratamiento de datos “que interpreten y traten eficientemente los datos” y que las industrias locales estaban buscando esos conocimientos especializados.

El Dr. Martínez Alvarado considera “que la ciencia de datos es la propuesta de los científicos ante los diferentes entornos” y una de las características de los científicos de datos es que puedan convertir los datos en información y que se puedan aplicar a las necesidades de la industria, la investigación científica o el sector financiero.

Con la ciencia de datos se pueden estudiar los diferentes desempeños que existen en distintos procesos “y con ellos se puede generar computacionalmente algoritmos que nos ayuden a desarrollar soluciones o posiciones de hipótesis”, agregó el académico del Iteso.

Ambos programas académicos abordan la ciencia de datos desde un enfoque multidisciplinario donde el estudio de la información se pueda aplicar en todo tipo de industrias como la energética, minería, manufactura, medicina o ciencia aplicada.

“En este momento la demanda en el mercado laboral es muy amplia, pero hay muy pocas carreras que cumplen con este perfil”, dijo el Dr. Escalante. El académico considera que un ingeniero de datos recopila información, la estructura y analiza estos datos. El científico, dice, utiliza modelos matemáticos para poder obtener el conocimiento y posteriormente construir soluciones que puedan ser aplicados en todas las áreas del conocimiento humano.

antonio.becerril@eleconomista.mx