Big Data y Data Science en la UNED

El Big Data y el Data Science son los sectores con las mejores previsiones económicas. Fascinantes proyectos europeos quieren utilizar los nuevos paradigmas tecnológicos para aportar a la sociedad y mejorar la competitividad. Los nuevos profesionales necesitan programas de formación superior con la mayor calidad y profundidad.

Para el 2020, el valor de mercado del Big Data alcanzará los 202 mil millones de dólares (con un crecimiento anual del 11,7%). España mantiene la batalla por estar presente de forma notoria en ese mercado, pero aún tiene aspectos pendientes. Por una parte, la oferta laboral todavía no es cubierta con suficientes programas de formación superior a la altura de un entorno tan competitivo. La dinámica que caracteriza a la “industria del análisis de datos”, además, obliga a considerar a la generación y estímulos al talento como estrategias prioritarias.

Cuando hablamos de demanda, formación y talento en Big Data y Data Science también han de tenerse presentes los aspectos más angulares que conforman este nuevo paradigma tecnológico. En Inteligencia Artificial, por ejemplo, existe una demanda alrededor de analíticas de datos más cognitivas, lo que se refleja en un crecimiento por encima del 30%. Algunos indicadores hablan de la inteligencia de datos como uno de los mayores retos del futuro inmediato: los objetivos basados en datos requieren sistemas cognitivos.

Por supuesto, en la cuestión del análisis de datos hay cierto contraste entre las necesidades empresariales, las demandas ciudadanas y los sistemas normativos. Los retos actuales, en concreto para Europa, alimentan voces que piden avanzar hacia un nuevo equilibrio entre las garantías jurídicas, la protección de los derechos y un sistema o modelo europeo de datos (en abierto, por ejemplo, que codifica la antigua postura comunitaria contra la práctica del monopolio). Por ahora, cuando se diserta sobre ciencia de datos también hablamos de Derecho, de los sistemas jurídicos que articulamos para protegernos cuando el conocimiento empieza a romper barreras.

TIME MACHINE

Pero, por supuesto, también existe lo cultural. Algunos tipos de proyectos en Big Data permiten acercar el universo del análisis de datos al gran público, precisamente, por el interés cultural que podrían suscitar. Durante una convocatoria reciente, la Comisión Europea seleccionó el proyecto Time Machine: Big Data para reconstruir la memoria sociocultural de Europa.

El proyecto busca generar, mediante digitalización de fuentes e Inteligencia Artificial, un sistema que proporcionará acceso universal a la mayor organización del acervo cultural del viejo mundo. Time Machine proporcionará una experiencia de usuario donde podremos desplazarnos a través de la Historia, como si se tratase de navegación por medio de un mapa geográfico virtual. Podríamos recorrer un antiquísimo camino en el centro del continente y saber qué aspecto tenía cuatro siglos atrás, por ejemplo.

Esta especie de Big Data del pasado estructurará grandes volúmenes de datos históricos para presentar unos resultados coherentes. En años anteriores ya se han creado aplicaciones y soluciones para explorar la cultura, sociedad y geografías europeas, sin embargo, la cantidad de información con la que trabajará este programa implicará un esfuerzo tecnológico y creativo que, consideran sus creadores, dará nuevo impulso al sector de la Inteligencia Artificial de la UE. Es decir, es un proyecto de interés cultural que puede gestar ventajas competitivas.

La coordinación de Frederic Kaplan (École Polytechnique Fédérale de Lausanne - EPFL) se refiere a Time Machine como “uno de los sistemas de inteligencia artificial más avanzados jamás construidos”. Se considera que el proyecto traerá varios cambios metodológicos en las Ciencias Sociales, gracias a la puesta en red de los múltiples recursos que lo constituirán, generando nuevas perspectivas profesionales, formativas, etc. Incluso dará lugar a fuentes de trabajo nuevas durante la planificación de políticas medioambientales, turísticas o de ciudades inteligentes derivadas del conocimiento aportado por el propio proyecto.

Esta Inteligencia Artificial, que analizará el pasado de Europa con una precisión jamás vista hasta ahora, permitirá un acceso a datos de un valor investigativo que pondrán a la generalidad de las ciencias de la Unión a otro nivel (en un momento donde urgen desarrollos tecnológicos innovadores para aplicarlos a grandes volúmenes de datos). A su vez, la construcción de modelos y predicciones en base a la analítica de datos del proyecto podría mejorar la previsión acerca de los fenómenos sociales, la evolución política o los movimientos poblacionales (esto último tiene sus grandes aplicaciones en movilidad, política agraria y planeación urbana).

A todo lo anterior, sumemos la revolución educativa: la verdadera simbiosis entre realidad y universos digitales podría lograr que los estudiantes conozcan la evolución de su propio espacio físico con otra profundidad. Cuando las fuentes educativas se sirven desde conjuntos de datos a los que se pueden hacer preguntas e imponer categorías, vemos al Big Data y al Data Science mostrando una especie de realidad desdoblada, donde la simulación se convierte en posibilidad.

Time Machine es liderado por 33 organizaciones y algo más de 200 organizaciones de apoyo, provenientes no solo de la Unión Europea: también hay aportes desde países de Europa del Este, Suiza, Israel y otros. Sus inicios utilizan metodologías conocidas, donde comunidades virtuales de conocimiento en varios puntos geográficos y nodos de voluntarios participarán de una plataforma con lenguaje y operación estándar.

RESPONDER A LA DEMANDA CON FORMACIÓN SUPERIOR

Grandes proyectos de análisis de datos como el anterior contribuyen a que el Big Data y el Data Science pasen de nuevo paradigma tecnológico a ser parte del lenguaje conocido por la opinión pública, cuyas demandas pueden, con el tiempo, transformarse en sistemas normativos y objetivos estratégicos. En otras palabras, al hablar de ciencia de los datos o Inteligencia Artificial no solo nos referimos a interés corporativo.

En estos momentos asistimos a la necesidad de formar profesionales de calidad para que el país pueda embarcarse y contribuir en grandes proyectos internacionales. Para esto, es fundamental que quienes emprenden una formación en Big Data y Data Science investiguen a fondo las opciones existentes, para elegir programas con el mejor equilibrio teórico-práctico y la profundidad que faculte para enfrentarse a los grandes desafíos del futuro.

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