Universidad de Valparaíso: Ayudando a forjar el futuro de los grandes datos y análisis

 

Universidad de Valparaíso: Ayudando a forjar el futuro de los grandes datos y análisis

Las empresas y organizaciones tratan con enormes cantidades de datos todos los días, pero dada la complejidad de los datos, se hace difícil darle sentido a todo ello. Como resultado, convertir la información en conocimientos valiosos se ha vuelto cada vez más crucial, ya que las empresas se esfuerzan por mantenerse por delante de la competencia. Los Programas de Analítica y Ciencia de los Datos de la Universidad de Valparaíso (Valpo) están entrenando a la próxima generación de científicos de datos, ofreciendo un programa académico de vanguardia para analizar y resolver los problemas de datos del mundo real que enfrentan las industrias a nivel mundial.

Los programas de Valpo tienen dos características que lo hacen sobresalir de sus competidores, que están íntimamente ligados. Primero, los estudiantes comienzan a trabajar con clientes externos y datos reales de nivel de decisión ya en el segundo semestre (es decir, en el primer año). Segundo, Valpo tiene amplios lazos con organizaciones sin fines de lucro y agencias gubernamentales, debido a sus afiliaciones religiosas e historia de impacto social (1er. en la Nación por Contribución al Bien Público por el Washington Monthly). Juntos esto significa que cada año un estudiante estudia en Valpo, su trabajo en clase y su tiempo pueden contribuir a cambiar el mundo en un lugar mejor.

El Líder Analítico Distinguido

El Dr. Karl Schmitt es el Director de Ciencias de la Información de la Universidad de Valparaíso (Valpo) en Indiana. Ha dirigido el programa de Master en Análisis y Modelado desde 2014 y es el director fundador de la Licenciatura en Ciencias de la Información de Valpo. Recientemente recibió una beca TRIPODS+EDU de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF) para investigar las dificultades de los estudiantes en el aprendizaje de la ciencia de los datos. Valpo es un lugar privilegiado para hacer este tipo de investigación enfocada a la educación. Espera continuar expandiendo ese trabajo en un futuro próximo.

El Dr. Schmitt asumió la dirección del programa de Análisis y Modelado (AMOD) en 2014, un año después de haber sido contratado originalmente en Valpo. «Para mí, esto fue increíblemente emocionante ya que las ideas centrales del programa, las matemáticas aplicadas con la simulación, el modelado y el análisis estadístico eran el núcleo de mi formación científica y mis áreas de investigación», dijo el Dr. Schmitt. Desde entonces, ha tomado un rol de liderazgo en la conformación tanto del programa de graduados existente (AMOD) como en la formación de una nueva especialidad de pregrado, Ciencia de los Datos. El papel principal del Dr. Schmitt en ambos programas es ayudar a dar forma a la experiencia del estudiante para desarrollar el talento analítico desde el reclutamiento hasta el empleo. «Ayudo con una variedad de actividades de reclutamiento, aconsejo a todos los estudiantes inscritos en los programas, enseño varios de los cursos clave, y ayudo a muchos a encontrar prácticas o trabajos después de la graduación».

Bajo el liderazgo del Dr. Schmitt, la Universidad de Valparaíso estableció una completa especialización en Ciencias de la Información y desarrolló dos nuevos cursos de licenciatura (para Valpo), con dos más el próximo año. La matrícula en el programa de postgrado (AMOD) también ha aumentado en más de 300%. «También hemos recibido una beca de la Fundación Nacional de Ciencias para la investigación educativa a través del mecanismo TRIPODS+X, una de las 4 únicas becas educativas», añadió.

Desafíos de la industria

El Dr. Schmitt cree que los mayores retos a los que se enfrenta el campo y la industria en general son la fragmentación y la falta de visión a través de los límites disciplinarios. Las guerras entre las matemáticas, las estadísticas, la informática, los negocios o quien sea, no van a servir para el desarrollo del campo. Además, cree que la falta de voluntad para ver el valor de los enfoques de los demás sobre los problemas puede cegar a los investigadores y profesionales de las cuestiones principales. Entre ellas, es fundamental la falta de apoyo matemático/estadístico a las conclusiones, la reproducibilidad de los resultados y el sesgo inherente a cualquier dato o análisis.

La IA y la analítica para impulsar la innovación disruptiva

Comentando sobre las tecnologías disruptivas, el Dr. Schmitt dijo, «Así como las tecnologías de fabricación anteriores han impactado el tipo de trabajo que el empleado promedio debe hacer, espero que la Inteligencia Artificial (IA) y la Analítica también impulsen grandes innovaciones en el flujo de trabajo y los procesos. Anteriormente vimos a los trabajadores de primera línea de la fábrica mejorar el rendimiento, y a menudo la calidad, de los productos hechos a mano. Las mejoras posteriores en la automatización de las máquinas movieron a los trabajadores a roles de supervisión y solución de problemas de los procesos de la máquina. Creo que ahora habrá otro nivel de abstracción/distancia entre los bienes producidos y los trabajadores de supervisión con la IA».

Sobre el consejo a los aspirantes a profesionales de la ciencia de los datos

«Aprender Python». En serio, me apasiona que con el tiempo Python se convierta en el lenguaje central de la ciencia de los datos y el análisis. Principalmente porque simplemente tiene una base de usuarios mucho, mucho más amplia que otros lenguajes (quizás no en este campo específico, pero sí en general)».

Esto es seguido de cerca por el GIT – y no sólo la versión de escritorio!

«Sigo oyendo que empresas de casi todos los sectores quieren habilidades analíticas, pero el desafío es que cada segmento requiere una formación muy diferente para estar al borde de las tendencias. Gran parte de mi atención se centra en identificar, y luego proporcionar a los estudiantes las habilidades que les permitirán ir a las tendencias de hoy y de mañana con la misma destreza.»

 

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