D铆a: 30 abril, 2018

驴Qu茅 se necesita para ser un especialista en Ciencia de Datos o Inteligencia Artificial?

Con motivo del d铆a del trabajo, no est谩 de m谩s recordar que las actuales y futuras generaciones deber谩n prepararse para competir por empleos que probablemente a煤n no existan pero que sabemos estar谩n fuertemente ligados al conocimiento de las llamadas STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics).

Sin embargo, la realidad va por otro lado; seg煤n el reporte del Banco Mundial 鈥淎t a Crossroads: Higher Education in Latin America and the Caribbean鈥, 44.7% de las personas que se integran actualmente a la educaci贸n superior lo hacen en estudios relacionados con ciencias sociales, leyes y negocios, en contraste con un 5.5%en ciencia.

Para este peque帽o porcentaje de estudiantes o para aquellos que quieren explorar otras opciones profesionales, existen dos disciplinas cuyas perspectivas de empleo y crecimiento son atractivas: ciencia de datos y desarrollo de inteligencia artificial.

Para ellos, Udemy nos comparte una gu铆a general de los conocimientos y habilidades que deben aprender.

 

Ciencia de datos: tu futuro 鈥data driven鈥澛

Su objetivo es identificar, procesar y convertir grandes vol煤menes de datos en informaci贸n valiosa para la toma de decisiones en cualquier 谩mbito del quehacer humano. Para desarrollarla y aplicarla se necesita:

  • Matem谩ticas, resaltando el dominio de 谩lgebra lineal para trabajar matrices, vectores directores, factores, c谩lculo diferencial, derivadas, etc.
  • Estad铆stica b谩sica para conocer una media, mediana, desviaci贸n, m谩ximo-m铆nimo, teor铆a de la probabilidad y teorema de valles, entre otros.
  • Arquitectura de big data mediante el uso de software como Hadoop, bases de datos relacionales y no relacionales, empleando programas como Cassandra y Mongodb, y MySQL, PostgreSQL, respectivamente.
  • Lenguajes de programaci贸n como R, Python, S, C, SAS.
  • Manejo de bases de datos como SQL y programaci贸n en HIVE.
  • Programas de visualizaci贸n de datos con softwares como Kibana, Tableau, Clip View, o incluso Excel.

Una habilidad fundamental para ser cient铆fico de datos y que es considerada 鈥渂landa鈥, es tener curiosidad para buscar relaciones entre datos que en apariencia no est谩n conectados o tienen l贸gica entre s铆.

Actualmente en nuestro pa铆s no existe una licenciatura en Ciencia de Datos, sin embargo, s铆 existen posgrados, diplomados y cursos para iniciarse en este 谩mbito.

Seg煤n el Observatorio Laboral del gobierno federal, el sueldo promedio de un Chief Data Officer va de 40 mil hasta 90 mil pesos mensuales.

Para estudiarla resultar谩 m谩s f谩cil si cuentas con una ingenier铆a, o cursaste alguna carrera asociada a matem谩ticas, estad铆stica o si te desarrollas en un 谩rea cient铆fica.

 

Inteligencia Artificial, cada vez m谩s importante

La Inteligencia Artificial (IA) permite realizar sistemas capaces de aprender y predecir hechos o acciones a partir de la lectura de datos de otros sistemas o directamente del entorno, proces谩ndolos y guard谩ndolos en forma de conocimiento que posteriormente se usa para tomar decisiones.

La IA est谩 creciendo aceleradamente, para 2017 el 61% de las iniciativas empresariales de Estados Unidos hab铆an utilizado Inteligencia Artificial y el 71% ten铆a una estrategia de innovaci贸n para acercarse a nuevas tecnolog铆as como esta.

Para desarrollarla y aplicarla es necesario contar con las mismas bases de conocimiento que un cient铆fico de datos, adem谩s de:

  • Procesamiento de datos. Fundamentos para comprender el ABC en la manera en que se 鈥渢raduce鈥 informaci贸n en acciones.
  • Lenguajes.聽Tener un buen dominio del desarrollo de aplicaciones y lenguajes de programaci贸n como R, Python, C#, C++, entre A diferencia del software tradicional, centrado en una serie de tareas espec铆ficas, el que se utiliza en IA se centra en el aprendizaje constante.
  • Aprendizaje artificial o machine learning聽basado en big data聽para crear sistemas de aprendizaje guiado, no guiado y con base en reforzamiento.

Las posibilidades de desarrollo de IA podemos agruparlas en:

  • Espec铆fica: enfocada en la lectura de informaci贸n de un solo tipo y brinda soluciones sobre la base de un prop贸sito puntual
  • General:busca copiarlas m煤ltiples formas de pensar y actuar de un ser humano y decide sobre sus patrones de aprendizaje y decisiones; aunque todav铆a no est谩 del todo desarrollada al seramplia y compleja, al mismo tiempo que requiere de soluciones tecnol贸gicas m谩s robustas, ya se est谩 trabajando para hacerla una realidad.

Para entrar en el mundo de la IA es recomendable haber estudiado alguna ingenier铆a en software, o contar con un alto dominio de matem谩ticas, estad铆stica y programaci贸n.

El futuro laboral -ya no muy lejano- requerir谩 de estos profesionales. 隆Prep谩rese para 茅l!

 

Por: Fernando P茅rez, experto en inteligencia artificial y, David Manero, especialista en ciencia de datos, ambos instructores de Udemy.

M茅xico, en 3er. lugar mundial en la generaci贸n de basura electr贸nica

El Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente estima que el mundo genera 50 millones de toneladas m茅tricas de desechos electr贸nicos cada a帽o, con un valor intr铆nseco estimado en 58 mil millones de d贸lares y se prev茅 que la basura electr贸nica generada aumente.

Los desechos electr贸nicos o basura tecnol贸gica es conocida como RAEE o residuos de aparatos el茅ctricos y electr贸nicos y su tratamiento inadecuado puede ocasionar graves impactos al medio ambiente y poner en riesgo la salud humana. De acuerdo con la OCDE un desecho electr贸nico es todo dispositivo alimentado por la energ铆a el茅ctrica cuya vida 煤til haya culminado.

De acuerdo con la ITU, M茅xico se ubica en la tercera posici贸n a nivel mundial en la generaci贸n de basura electr贸nica, con alarmantes cifras en aumento, pues para 2015 cada mexicano estaba produciendo nueve kilos de estos desperdicios al a帽o.

En este mismo sentido, el IPN en conjunto con el INECC calcularon que el pa铆s produce alrededor de 90 mil toneladas cada a帽o de basura electr贸nica y que de esta cifra, m谩s o menos el 10% pasaba por un proceso apropiado de reciclaje o re煤so, mientras que el 90% restante se arrojaba a basureros, se quemaba o destru铆a a la intemperie liberando sustancias altamente t贸xicas para la salud.

Mediante mejores estrategias y est谩ndares de gesti贸n de desechos electr贸nicos, los pa铆ses pueden reducir posibles problemas de salud, reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y tambi茅n ofrecer incentivos econ贸micos para recuperar metales valiosos de dispositivos electr贸nicos.

 

Materia pendiente para los candidatos a la Presidencia

Pero necesitamos que estos planes y proyectos est茅n contemplados en las agendas de los candidatos a la presidencia que participar谩n en las elecciones que tendr谩n lugar en 2018. Hasta el momento los candidatos Ricardo Anaya Cort茅s, Andr茅s Manuel L贸pez Obrador, Jos茅 Antonio Meade Kuribre帽a, Jaime Heliodoro Rodr铆guez Calder贸n o Margarita Ester Zavala G贸mez del Campo, no han emitido ninguna propuesta concreta relacionada con los temas tecnol贸gicos y medioambientales.

Hoy en d铆a es importante que los futuros dirigentes del pa铆s consideren algunas soluciones a los temas m谩s urgentes relacionados con la basura electr贸nica, tales como el desarrollo de adaptadores y cargadores de corriente universales; fomento del uso del software libre; producci贸n de bater铆as 鈥榲erdes鈥; establecer procedimientos para reciclar metales raros de dispositivos el茅ctricos y electr贸nicos; definir mejores pr谩cticas para los centros de datos ecol贸gicos; pautas para crear un sistema sostenible de gesti贸n de desechos electr贸nicos y su ciclo de vida; as铆 como la documentaci贸n y difusi贸n de historias de 茅xito sobre la gesti贸n de desechos electr贸nicos y los conceptos generales de la econom铆a circular.

Algunas de las soluciones cuya implementaci贸n debe considerarse como prioridad son: el reciclaje de los componentes que no puedan repararse.

Hay empresas que acopian y reciclan estos aparatos sin costo para los due帽os de los equipos en desuso; la promoci贸n de la reducci贸n de sustancias peligrosas que se usan en ciertos productos electr贸nicos que se venden en cada pa铆s; establecer la responsabilidad extendida del productor en la cual luego de su uso por los consumidores el propio productor se lleva el producto, esto los impulsa a mejorar los dise帽os para que sean m谩s sencillos de reciclar y reutilizar; pensar en todo el ciclo de vida de un producto, e impulsar a que las propias empresas cuenten con un sistema de reciclaje de sus propios productos.

Mientras tanto, las propuestas ciudadanas surgen como una oportunidad real de contribuir para hacer frente a la contaminaci贸n.