¿Por qué aprender Ciencia de Datos? Volumen I
La Ciencia de los Datos es la herramienta moderna más importante en el perfil de un profesional dedicado a cualquier industria. A pesar de existir científicos de datos generalistas, en el Colegio de Matemáticas Bourbaki entendemos a la Ciencia de los Datos como una cualidad ubicua comparable con hablar inglés, saber utilizar la computadora o tener buena ortografía.
En esta edición de Bourbakisme le hemos preparado a nuestros lectores una presentación de las experiencias de nuestros estudiantes de acuerdo a sus distintos perfiles. Este será el primer volumen de varios más que presentaremos.
... si usted estudia una maestría o un doctorado.
En el 2020 Daniela González estudiaba en la Pontificia Universidad Católica de Chile su doctorado en Arquitectura y Estudios Urbanos, ella diagnosticó que el análisis de textos sobre la gestión del riesgo de eventos catastróficos como terremotos, se podrían utilizar técnicas del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Ha sido un gusto tener a Daniela como una de nuestras estudiantes y le agradecemos profundamente su confianza.
En los últimos años los modelos del lenguaje han llamado a atención de investigadores en Ciencias Sociales por sus ventajas para el procesamiento de grandes volúmenes de información. Mediante estas técnicas es posible automatizar los siguientes procesos:
- La extracción de las palabras más relevantes para algún tema.
- La lista de los temas más recurrentes en un corpus.
- El resumen de un texto.
- Los textos más similares a uno en particular.
ETC.
.. si usted estudió alguna ingeniería.
También tuvimos el gusto de tener entre nuestros alumnos a Francisco Morales quien estudió una ingeniería en mecatrónica. Al igual que otros graduados de alguna ingeniería, Francisco sintió interés por las aplicaciones de los modelos matemáticos a distintas industrias.
Si lo pensamos detenidamente, la relación que tiene un ingeniero con la industria donde trabaja, es muy similar a la de un científico de datos en X-DATA pues en ambos casos existe un compromiso con la solución de problemas mediante desarrollos tecnológicos o modelos matemáticos. Francisco actualmente es un brillante científico de datos que comprende con suficiencia tanto las matemáticas como los lenguajes de programación.
... si usted trabaja en un banco.
En el Colegio de Matemáticas Bourbaki estamos muy orgullosos que inclusive los profesionales dedicados a la Ciencia de los Datos como Abigail Brenda Rocha Martínez elijan continuar su formación por medio de nuestros cursos. Brenda en particular es una científica de datos con una formación como actuaria que trabaja en BBVA
La Ciencia de Datos es fundamental para cualquier banco pues no solo sus predicciones dependen de modelos matemáticos sino la misma gestión de usuarios o sus áreas de marketing son susceptibles de utilizar los patrones de estos datos. La información que recaba un banco sobre sus usuarios es una de las fuentes más ricas tanto para un negocio como para un gobierno.
... le gustan las matemáticas.
Hace algunos días tuvimos el gusto enorme de platicar con Pablo Conte quien es un apasionado de las matemáticas. Tal y como lo menciona en la entrevista que les compartimos a continuación, las matemáticas son una parte esencial de Machine Learning & AI y por lo tanto es la excusa perfecta para un apasionado del razonamiento y la elegancia matemática.
En el Colegio de Matemáticas Bourbaki estamos muy agradecidos con Pablo por su enorme pasión por aprender los detalles finos que le permiten a los científicos de datos realizar mejor su trabajo. Recientemente ha realizado dos ejercicios muy interesantes el primero sobre los discursos de los presidentes en la Argentina y el segundo sobre redes neuronales con capas cuánticas para la detección de cáncer utilizando imágenes. Ambos trabajos surgieron de lo que aprendió Pablo durante el curso y les recomendamos ampliamente visitar su perfil para conocer más sobre él.
... si usted es emprendedor o dirige a un equipo.
La ubicuidad de la ciencia de datos ha ocasionado que no solo los analistas deban comprender la lógica de las decisiones data-driven sino también los C-level, vendedores, programadores, etc. deban tener nociones sobre el quehacer de un científico de datos.
Uno de nuestros estudiantes que mejor entendió lo anterior es Jose Antonio Lanzguerrero Obeid quien además de tener un perfil de informático, en la actualidad dirige a un equipo de innovación en Yupio que ha utilizado a la ciencia de datos para diseñar productos útiles tanto para los usuarios como para los negocios.
Es honrosa la manera de trabajar de Antonio pues a pesar de no ser él quien implemente los entrenamientos de los modelos, le dedica cuidadosa atención a comprender esta área y esto le permite tener un amplio panorama de las oportunidades y las problemáticas.
Track a través de la Ciencia de Datos.
En el Colegio de Matemáticas Bourbaki ofrecemos un curso de 49 semanas de duración en la que los estudiantes pueden comenzar desde los conceptos más básicos tanto de programación como de matemáticas y convertirse en profesionales de la ciencia de datos que hayan practicado gracias a nuestras tareas y proyectos. Los invitamos a conocer más detalles en el siguiente brochure.
Oferta académica
- Track de Ciencia de Datos. (49 semanas).
- Machine Learning & AI for the Working Analyst ( 12 semanas).
- Matemáticas para Ciencia de Datos ( 24 semanas).
- Especialización en Deep Learning. (12 semanas).
- Track de Finanzas Cuantitativas (49 semanas)
- Aplicaciones Financieras De Machine Learning E IA ( 12 semanas).
- Las matemáticas de los mercados financieros (24 semanas).
- Deep Learning for Finance (12 semanas).
