• Existe una importante demanda de soluciones basadas en técnicas Deep Learning: detección de fraude, tratamiento de texto, reconocimiento de voz, reconocimiento facial o traducción automática, etc.
• Las compañías prestan atención al origen y consistencia de las credenciales académicas de sus candidatos a trabajar en este tipo de proyectos.
• Está planteada una especie de “batalla” entre grandes plataformas que sirven cientos de cursos breves a muy bajo costo y formaciones avanzadas a mayor precio, bajo supervisión universitaria y dirigidas por reconocidos especialistas.
• Este es el contexto de la pregunta que acompaña la presente entrada: ¿Dónde aprender Deep Learning?

El lenguaje de programación Python, con permiso de R, encabeza las listas de los más utilizados: es el aquí y ahora del análisis de datos. Gratuito y sencillo de utilizar, multiplataforma y multiparadigma. Python se presenta como la herramienta concreta que presta sustento a las grandes revoluciones tecnológicas de nuestra época: Big Data, Data Science, Inteligencia Artificial o Deep Learning. Su plasticidad le coloca en el papel estrella dentro de proyectos de investigación científica, así como en algunos de los más osados desafíos asumidos por las grandes agencias y los gigantes tecnológicos.

¿Cuáles son los sectores productivos donde se extiende la utilización del Deep Learning? ¿Cuáles son los factores importantes al considerar una profundización o formación avanzada en Deep Learning? La tendencia general parece dar mucho valor a los enfoques integrales y a la visión práctica. El Aprendizaje Profundo se consolida como la gran objetivación de conocimientos adquiridos por los expertos y especialistas en Big Data y Data Science.

Vivimos una época única: sistemas computacionales autónomos que interactúan continuamente con humanos, máquinas que solucionan problemas y acumulan aprendizajes. Deep Learning: la vanguardia de las grandes transformaciones tecnológicas, el conjunto de metodologías que abren un capítulo nuevo en el viejo problema de la “predicción”. Inteligencia Artificial que puede imitar rasgos de la psicología humana: una de las claves para hacer al mundo más sostenible.

El 2020 se aproxima a su fin, ya aparecen las habituales “tendencias 2021”, incluso en Big Data y Data Science. Se repiten algunos tópicos: ¿Qué duda cabe de que los expertos y especialistas en análisis de datos son el perfil más necesario y demandado? Sin embargo, algunas ventanas profesionales en el mundo de los datos hace mucho dejaron la lista de tendencias para convertirse en urgencia. El cambio climático es uno de esos casos.

Las estrategias en marketing digital se han apoyado siempre en el estudio de los datos a su alcance. Pero el Big Data y el Data Science permiten elevar los objetivos de estos profesionales a otro nivel, gracias al diseño de mensajes, productos, etc. súper-adaptados a sus audiencias. El análisis de datos eleva considerablemente las posibilidades de éxito de acciones comunicativas que ya no rebotan a ciegas por el ciberespacio.

El análisis de datos es un argumento tabulado desde hace años en la ciencia ficción. Algunas historias plantearon debates que ya tenemos ante nosotros. Existen sistemas “precrimen”, basados en algoritmos y análisis inteligente de los datos, que buscan apoyar la lucha contra distintos delitos. El Big Data tiene uno de sus enfoques en los modelos predictivos que buscan alertar a las autoridades sobre la llegada de un crimen, antes de que éste ocurra.

Es necesario acercar el análisis de datos a los sistemas educativos. El Big Data nos permitiría introducir diagnóstico y predicción en la construcción de modelos formativos personalizados, tendentes a desarrollar aquellas habilidades y aptitudes que nos hacen únicos. En ningún sitio se dice que nacemos para vivir en malestar o infelicidad a cambio de islas inconexas de placer (además, asociadas al consumo incuestionado o la información trivial) o que somos clones por demanda de la producción.

La inteligencia artificial es una temática inagotable que despierta fascinación en múltiples ámbitos del saber. El desarrollo de la IA está unido al Big Data y al Data Science. Pero su imagen retrocede décadas, cuando nombres como McCarthy y Turing dieron argumento a lo que se convertiría en un profundo surco narrativo: la inteligencia artificial con sentido común y soberanía interpretativa, cuyo paradigma en el cine es Hal 9000.

Ninguna organización o empresa seria del momento debería apartar los datos de su política organizativa, si lo que pretende es crecer y mejorar sus procesos productivos. Sin embargo, la cuestión ya no está en el plano de concienciación a nivel de dirección, ahora hace falta una estrategia trazada sobre inteligencia artificial y Machine Learning, coherente con los objetivos productivos o comerciales.

Las grandes plataformas de entretenimiento basan su éxito en un análisis inteligente del ingente volumen de datos que pueden reunir. El Big Data y el Data Science permiten la súper-adaptación del producto audiovisual. Los datos están redefiniendo ámbitos como la comunicación política y la producción cultural.   

Son tiempos de gran incertidumbre económica, donde todos los sectores productivos y carreras profesionales se ven afectados por las dudas acerca de lo que podría ocurrir en el futuro más próximo. Sin embargo, aún en medio de esta coyuntura tan volátil, todos los indicadores y voces expertas parecen coincidir en que hay un conjunto de habilidades y competencias profesionales que enfrenta el mañana sin temor. Sí, hablamos de Big Data y Datas Science.

Si hay un lugar donde Big Data y Data Science están en primera línea de la investigación científica es la física de partículas. Complejos como el CERN, donde las ideas preconcebidas se derrumban, dependen de la analítica y ciencia de datos para extraer conocimiento de sus enormes cúmulos de información. La institución es un ejemplo del valor multidisciplinar y la innovación en las nuevas culturas organizacionales, con el dato como centro de todo. 

¿Desempeña usted una de esas actividades que próximamente será asumida por una máquina? ¿O, por el contrario, está en el centro de esta revolución continua que tiene al dato como piedra angular? Irrumpe el profesional súper-cualificado en los procesos estratégicos: Big Data, Data Science, flexibilidad y trabajo en red, creatividad potenciada, pensamiento crítico y competencias profundas en la resolución de problemas y la toma de decisiones.

La ciencia de los datos como disciplina académica y necesidad empresarial demanda mayores inversiones en tecnología y formación superior. El Data Science es uno de los enfoques multidisciplinares más complejos, cobrando importancia en prácticamente todas las dimensiones de la vida social y cultural. La realidad analógica está siendo duplicada en digital. Extraer conocimiento útil de los datos se convierte en estratégico ante la actual incertidumbre económica. 

En materia de Inteligencia Artificial hay debates de todo tipo. Parte importante de las ciencias sociales se preguntan cómo ésta cambiará la forma de vivir. Parece ser evidente que estamos ante un fenómeno, una era de transformación tecnológica, con impacto en prácticamente todos los ámbitos, como las ciencias médicas o la administración empresarial.