El desarrollo de las nuevas tecnologías, como la computación y el almacenamiento de grandes cantidades información impulsó la ciencia de datos y la ha colocado como una de las disciplinas más completas.
Esto ocasionó nuevas necesidades en el mercado que permitieron que todos los datos digitalizados, la invención de nuevos algoritmos y otras contribuciones se fueran ajustando a esta nueva área del conocimiento.
Así lo explica Fernando Esponda Darlington, director general de la División Académica de Ciencias de la Computación (DACC) del Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM).
En entrevista con Campus, que se trató de un “cambio tecnológico, en cuanto al poder de cómputo, en cuanto al almacenamiento de datos, de información digital, que habilitó esta nueva disciplina que, en realidad, es fundamental en la toma de decisiones basada en evidencias”.
Detalla que darle forma a esta disciplina fue complicado en un inicio, porque todavía no quedaba claro, creo a nadie en el mundo, cuál es el conjunto de habilidades y conocimientos que debe tener ya un licenciado”.
Sin embargo, el desarrollo de las nuevas tecnologías le ha dado un impulso fundamental a la ciencia de datos, principalmente en los últimos 15 años.
“Hubo el círculo virtuoso del desarrollo de nuevas tecnologías, todo esto de edición por computadora y análisis de lenguaje natural, y ahora esto de ChatGPT y los modelos de lenguaje, son intensísimos en tecnología y en datos, entonces, sin duda lo ha impulsado”, comenta.
Adaptarse al cambio
Para Esponda Darlington, quien es director de la Licenciatura en Ciencia de Datos en esa casa de estudios, las áreas del conocimiento se han adaptado a los cambios y a los nuevos avances, como lo es la inteligencia artificial.
“Sí, es cierto que está cambiando muy rápido, pero lo que no cambia tan rápido son las bases, los fundamentos, entonces hay fundamentos matemáticos, estadísticos que siguen siendo los mismos, un ChatGPT tiene los principios algebraicos, y de cálculo, etcétera y probabilísticos que ya conocemos y que hay que conocer para poder seguir desarrollando.
“Hay principios computacionales y algorítmicos de cómo se programan las cosas, la eficiencia de los algoritmos, que esos también siguen siendo los mismos, y principios de hardware, que esos han estado cambiando, últimamente, estas tecnologías de procesamiento en paralelo”, detalla.
En medio de esos cambios, explica Esponda Darlington, quien realizó sus estudios de doctorado en Ciencias de la Computación en la Universidad de Nuevo México, el enfoque de la ciencia de datos, especialmente a nivel licenciatura, no debe estar en las herramientas.
“Porque la herramienta que viste en segundo semestre, para sexto semestre es obsoleta, pero el fundamento no, entonces lo que tenemos que tener como profesionales de esto, es la habilidad, la plasticidad de adaptarnos a las nuevas herramientas, pero eso no ocurre si no tienes los fundamentos”, puntualiza.
Acercamiento necesario
De acuerdo con Fernando Esponda Darlington, quien ha sido consejero técnico de Naciones Unidas y múltiples startups en México y Estados Unidos, la vinculación es fundamental en esta disciplina.
“La vinculación en la carrera de ciencia de datos se hace de dos formas, la verdad, la principalstartup es más informal, que es cuando los alumnos, a partir del quinto semestre, empiezan a trabajar de medio tiempo o de asistentes en empresas que hacen ciencia de datos, con empresas mexicanas y con empresas extranjeras”, dice.
Y es que comenta: “la ciencia de datos es una disciplina complicada porque requiere habilidades duras, como saber matemáticas y programación, pero también requieres habilidades para poder trabajar en equipo.
“Tienes que saberte comunicar, porque muchas veces vas a resolver un problema que no es de tu dominio, tienes que saber trabajar con un experto de ese dominio, con el cliente, y no puedes hablar con ellos de términos estadísticos, no es que no lo entienda, pero el nivel de discurso es otro”, explica Esponda Darlington.
“Tienes que traducir esa conversación ahora sí a términos matemáticos, y esa habilidad de traducción entre el mundo súpertécnico y el mundo de los negocios, donde se van a aplicar los conocimientos, es en lo que nos enfocamos, esa es la fortaleza de un científico de datos”, finaliza.
En suma, cada vez más y más empresas van a necesitar a estos especialistas, “gente que sea capaz de tomar sus datos, de recolectarlos, darse cuenta de qué información necesita, ayudar a la toma de decisiones, hay que saber integrar todo este conocimiento”, puntualiza.
