Muchas cosas parecen haber cambiado a raíz de la pandemia. Ahora sabemos que las incertidumbres propias de nuestro modo de vida eran significativamente más grandes de lo que pensábamos. Entre las pocas certezas: tenemos que contar con que las habilidades y competencias profesionales para estar en las vanguardias tecnológicas son fundamentales si queremos formar parte de ese nuevo mundo que profundizó en el análisis de los peligros del contagio y que terminó necesitado de respuestas e innovaciones, por ejemplo, salidas de los datos. Puede que sea el momento de pensar en un Máster en Big Data y Data Science.

La transformación digital es equivalente a repensar y rediseñar a las culturas organizacionales, sobre todo tras la pandemia. ¿Por qué? Sencillamente por las expectativas que cuestionan los paradigmas clásicos de la dirección, la gerencia y la organización. Con la transformación digital, en grandes hitos como el Big Data y el Data Science, estamos ante un cambio de escenario, el auténtico cambio de paradigma anunciado por Kuhn hace décadas.

Las redes neuronales convolucionales forman una de las piedras angulares de importantes paradigmas tecnológicos como el Aprendizaje Profundo, la Inteligencia Artificial, el Big Data y el Data Science. Nos encontramos con una arquitectura neuronal bidimensional sorprendente en el análisis inteligente de imágenes y enormemente prometedora en otros campos, a la vez que alimentadora de grandes debates en disciplinas como la Psicología entre otras. Redes neuronales convolucionales, una asignatura clave para los profesionales en Big Data y Data Science.

Big Data y Data Science están resultando ser campos del conocimiento estratégicos en la lucha más importante que ha enfrentado nuestra especie: el cambio climático. No dejan de crecer y acumularse los datos, imponiendo una demanda crucial de profesionales y científicos de datos que nos ayuden a crear modelos y descubrir nuevas soluciones para detener nuestra devastadora huella ecológica en el planeta. Big Data, Data Science y cambio climático.

¿Cómo sería el desempeño de un científico de datos en una estructura productiva que se pregunta las típicas cuestiones sobre mejora de su ciclo de operaciones o ventas? En líneas generales, ¿cómo se aplicaría el Data Science en los aspectos que realmente forman la cotidianidad de la compañía? El científico de datos, esa figura profesional tan codiciada, es una de las claves del éxito empresarial y las innovaciones que luego se convierten en tendencia.

La Psicología y las Ciencias Políticas nos proporcionan pistas claves sobre el comportamiento humano. Pero la utopía del mensaje político súper-eficiente, aquel que genera fluctuaciones anímicas y pequeños cambios en la percepción, comienza a estructurarse en los horizontes del Big Data, el Data Science y la Inteligencia Artificial aplicados, entre otros ámbitos, a la subjetividad presente en las conductas políticas. Se abre el debate acerca de la necesidad de mayores conocimientos sobre análisis de datos en las Ciencias Sociales. Big Data, Data Science y conducta política.

¿Puede realmente utilizarse la inteligencia artificial, el Big Data y el Data Science para conservar una versión digital de nuestros procesos subjetivos? ¿Puede crearse una arquitectura en la nube capaz de reproducir a través de algoritmos de Inteligencia Artificial el cuadro de personalidad de aquellos que hemos perdido? La cuestión provoca interesantes controversias que implican a la Psicología y otras disciplinas. El debate toma forma con varios proyectos en esta línea. Big Data y Data Science: memoria e inmortalidad.

Posiblemente, los hábitos digitales de todos nosotros estén relacionados de alguna forma con los servicios de computación en la nube de Amazon. El poder de esta compañía, dedicada mayormente al comercio electrónico, se basa en el control de gran parte del flujo de información ocurrido en el mundo. Pueden vender casi cualquier cosa, pero su “producto estrella” son servicios computacionales en la nube, tremendamente facilitadores de proyectos en Big Data y Data Science. Amazon: una compañía de datos.

Parece extenderse la idea de que el Big Data y el Data Science son esfuerzos formativos alcanzables para perfiles cada vez más amplios. Profesionales llegados desde las Ciencias, Ingenierías o Matemáticas se encuentran con otros que arriban desde Economía, Dirección y Administración de Empresas, Derecho, Sociología o Periodismo para hallarse en un nuevo “territorio común”: los datos, la Estadística y los lenguajes de programación. Se implanta la imagen de un cuadro productivo que agrega más valor, gracias a que procede del sector específico donde se pretende implantar una estrategia apoyada en análisis de datos. La clave está en Big Data y Data Science aplicados: la ventaja estratégica de conocer el sector.

Los datos se han convertido en la base de una nueva industria. En el Data Scientist, aquel capaz de diseñar algoritmos que exploran las realidades digitales a un nivel desconocido, vemos al artífice de un capítulo nuevo en la historia del aparato de las ciencias, donde ningún problema del conocimiento puede prescindir de esa nueva profundidad que todos comentan. Hablemos del Data Scientist.

Como en múltiples ámbitos de la ciencia y la tecnología, el Big Data y el Data Science ayudan a resolver algunos de los grandes desafíos de la investigación y la exploración espacial. Desde hace varios años, la NASA tiene en el análisis de datos uno de sus grandes focos de atención. Su volumen de datos acumulados, llegados de proyectos en ciencias de la Tierra y misiones a otros planetas, plantean una demanda continua de científicos y analistas de datos, así como soluciones imaginativas en Inteligencia Artificial. Así es el Big Data y el Data Science en la NASA.

¿Qué hace a una ciudad inteligente? Desde la generalidad, la adopción de tecnologías aplicadas a los espacios urbanos enfocadas a la creación o mejora de sus servicios públicos y procesos productivos, por ejemplo, en áreas como comunicación, movilidad, clima y participación ciudadana. Hablar de transformación digital es también hacerlo de Big Data y Smart City.

• 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.