Por Cristina Espinoza C.
Hoy más que nunca producimos una gran cantidad de datos: desde los latidos del corazón o los pasos registrados en un reloj inteligente, a lo que miramos y decimos en redes sociales; las transacciones realizadas por un banco; los miles de datos generados en un observatorio astronómico; o el registro de las ondas sísmicas 24 horas al día. Estamos rodeados de datos, que pueden ser utilizados tanto para revelar tendencias, como para tomar mejores decisiones a todo nivel, crear productos y servicios innovadores o hasta permitir que las computadoras aprendan. Y se necesitan expertas/os capaces de manejarlos.
En Chile, la ciencia de datos se está instalando. “Tanto en la academia como en la industria se han visto avances en los últimos años, aunque de forma más o menos disgregada e individual. Hay grupos trabajando en aprendizaje de máquinas e IA, pero recién están apareciendo iniciativas formales de colaboración, tales como la carrera o especializaciones en las universidades, y el futuro Instituto de Datos e IA de la Facultad, por ejemplo. Estamos en un punto crítico de avance”, sostiene Felipe Tobar, académico de la Iniciativa de Datos e IA (ID&IA) de la FCFM, y coordinador del Magíster en Ciencia de Datos, que comenzó este semestre.
El nuevo magíster diseñado por los departamentos de Ciencias de la Computación (DCC), Ingeniería Eléctrica (DIE), Ingeniería Industrial (DII) e Ingeniería Matemática (DIM) será uno de los primeros en ofrecer este tipo de especialización en el país. Está dirigido a ingenieros/as o licenciados/as y tiene el sello de la Facultad, explica Tobar: “se puede hacer investigación en la academia, pero también se puede ejercer en la industria”, agrega.
El programa se centra en cursos de teoría y aplicaciones de estadística, minería de datos, bases de datos y aprendizaje de máquinas, además de laboratorios y electivos en áreas tan diversas como procesamiento de lenguaje, robótica, informática médica y econometría.
“La ciencia de datos puede considerarse una tecnología habilitante, que tiene el rol de beneficiar a otras disciplinas, como la astronomía, la biología, la salud, el transporte, la sismología y todo lo que produzca datos. Por supuesto, el desarrollar la ciencia de datos no solo se puede ver en términos académicos como fin en sí mismo, porque produce conocimiento, sino que crea un ecosistema con otras ingenierías en donde todos nos beneficiamos”, asegura Tobar.
Gabriel Easton, director de la Escuela de Postgrado y Educación Continua de la FCFM, destaca la transversalidad del magíster. “Este tipo de programas transversales son importantes para la Escuela, porque tratan temas de alto interés, que presentan una oportunidad de perfeccionamiento con una gran proyección para el desarrollo profesional de nuestras y nuestros estudiantes. Además, es parte de la Iniciativa de Ciencia de Datos e IA que está impulsando la Facultad. Ambos van en sinergia, y el magíster, dentro del futuro instituto, seguramente va a jugar un rol relevante”, sostiene.
El éxito de los diplomas
Además del nuevo magíster, la FCFM hoy ofrece dos diplomas en el área: un postítulo en Ciencia e Ingeniería de Datos y otro en Inteligencia Artificial, ambos del Departamento de Ciencias de la Computación (DCC).
El diploma de Postítulo en Ciencia e Ingeniería de Datos se imparte desde 2015 y complementa aspectos teóricos con trabajo práctico. “Dentro de cada curso, no solo hay cátedras, sino también sesiones prácticas en las cuales los y las estudiantes tienen que aplicar su conocimiento, programando soluciones, entrenado modelos de predicción, consultando y analizando datos, etc.”, explica Aidan Hogan, académico del DCC y coordinador del programa. Además de permitir que los estudiantes puedan trabajar con datos de sus empresas, organizaciones o intereses generales, se destacan los temas éticos asociados con los datos, a través de una serie de charlas “para enfatizar que las oportunidades con datos también vienen con responsabilidades y deberes éticos”, subraya Hogan.
El diplomado en IA, en tanto, existe desde 2019 y también tiene una fuerte componente teórica y práctica. “Los temas son muy variados y abordan diferentes aspectos de nuestra sociedad. En particular, tenemos cursos de robótica, procesamiento de imágenes y textos, además de los fundamentos como machine learning, deep learning, y algoritmo evolutivo”, indica Alexandre Bergel, académico del DCC y coordinador del programa. En el curso de este diploma se han realizado proyectos como la optimización de comunicación entre satélites en una constelación, basado en la experiencia de Suchai, por ejemplo, y el análisis de imágenes médicas, en colaboración con la Facultad de Medicina de la U. de Chile.
Por otro lado, el Departamento de Ingeniería Industrial, junto a la Facultad de Economía y Negocios (FEN) de la U. de Chile, y el Massachusetts Institute of Technology (MIT) de EE.UU., ofrecen el diploma en Data Analytics, que ya comenzó su tercera versión (julio). El programa, alojado en la FEN, es impartido en Santiago por la Universidad de Chile con la participación de académicos del MIT, y dos semanas en Boston (EE.UU.) con profesores del MIT Sloan School of Management.
DATO: El Centro de Modelamiento Matemático (CMM), a través de la iniciativa Data, también realiza capacitaciones especiales para particulares en las que aplican ciencia de datos a problemas específicos de sus áreas. Además, existe una escuela de Data Science (La Serena Data Science School), un programa intensivo de 10 días de conferencias interdisciplinarias centradas en herramientas aplicadas para el manejo de grandes datos astronómicos
