Cada vez es más frecuente que escuchemos términos como ciencia de datos, analítica, inteligencia artificial (IA), Machine Learning, Big Data, entre otros. Hoy en día estos términos son altamente relevantes en nuestro entorno, pues para muchas industrias es necesario transformar grandes volúmenes de datos en información útil. De esta manera, es posible facilitar los procesos de toma de decisiones y optimizar los negocios; se trata de un proceso transversal y aplicable a cualquier sector de la economía.

Durante varios años trabajé en diferentes tipos de procesos productivos como ingeniero químico, especialmente en temas de control y aseguramiento de calidad. Realizaba análisis univariables, multivariables de control estadístico de proceso (SPC)a variables de control proceso, y también, de control calidad. En estos roles me encargaba de la elaboración de plantillas, informes de seguimiento y dashboards con la ayuda de programas como: SAP QM, Minitab, Visual Basic (VBA), pero principalmente Microsoft Excel. Esta última, considero que es una de las mejores herramientas ya que integra lenguajes con los que cualquier persona puede gestionar sus datos para convertirlos en información valiosa y gráfica; es el mejor camino para iniciarse en el mundo de la ciencia y analítica de datos.

En el 2020, durante la pandemia, decidí explorar un poco más sobre este mundo que parecía traer muchas posibilidades académicas y profesionales, especialmente para personas que tuvieran cierta afinidad por el manejo de datos, como yo; por lo que decidí inscribirme en un curso online en Fundamentos de Ciencia de Datos y Analítica, aprovechando que la virtualidad llegó y nos dio la oportunidad de aprender de cosas nuevas sin tener que salir de casa.

El curso era dictado en Matlab, un lenguaje de programación con el que tuve la oportunidad de trabajar durante mi pregrado. Sin embargo este es un software licenciado por lo que trabajarlo en un ámbito diferente al académico es complejo. Por esta razón, decidí aventurarme a aprender otro lenguaje de programación que fuera software libre y que se utilice para procesos/proyectos relacionados con Ciencia de Datos y Analítica. Así fue como tomé la decisión de inscribirme en un curso virtual, en una plataforma educativa online, para empezar a aprender Python como lenguaje de programación; entendiendo que para poder progresar en este campo son necesarias tres áreas del conocimiento: Matemáticas, Estadística y Programación.

Gracias a Sophos Solutions y al cargo que desempeño actualmente como Associate Consultant Data Scientist, he logrado comprender que la Ciencia de Datos y Analítica son temas bastante amplios y que existen diversas ramas que deben ser estudiadas. Hoy puedo decir que me siento motivado y que este proceso me ha llevado a una búsqueda continua de conocimiento, superando por completo mis expectativas académicas y profesionales. Para continuar con mi ruta de aprendizaje, realicé el curso de Python para Ciencia de Datos en SP Academy (Sophos Academy), el centro de aprendizaje virtual que la empresa tiene a disposición de todos los colaboradores. Actualmente, estoy trabajando en obtener la Certificación como ‘Data Scientist with Python.

En mi equipo de trabajo, estamos desarrollando modelos y la idea es que para este año la célula ‘ADAPTA’ del CoE de Analytics sea el referente interno para el desarrollo en soluciones en temas de Ciencia de Datos y Machine Learning. Nuestro objetivo es que los modelos y las soluciones planteadas tengan la capacidad de aprender de los datos para facilitar la toma de decisiones y dar un valor agregado a nuestros clientes.

Como pueden notar a lo largo de esta entrada, la IA se convertirá en una de las fuentes clave para la transformación, disrupción y ventaja competitiva en esta economía tan cambiante. Hoy por hoy, casi todos los ámbitos de la vida, desde el trabajo, el comercio retail, la manufactura, la atención médica y muchos otros sectores, están siendo cada vez más digitalizados.

El internet y las tecnologías móviles impulsaron la primera ola de tecnología digital, conocida como Internet de las personas. Sin embargo, y para terminar, quiero dejarlos con estos datos: el análisis realizado por los especialistas en IA anticipa que los datos generados a partir del Internet de las cosas (IoT) superarán muchas veces a los datos generados por el Internet de las personas, ya que ahora los datos se encuentran en todas partes y crecen exponencialmente. De hecho, entre el 2016 y el 2018, la humanidad produjo la misma cantidad de datos que en el resto de su historia y cada año esta tendencia es cada vez mayor.
Es por esto que, si les llama la atención esta temática, los invito a aprovechar las oportunidades de conocimiento que puedan poner en marcha para no dejar pasar la alta prioridad y gran variedad de campos de acción que existen alrededor de la ciencia de datos y, por consiguiente, la necesidad de talento calificado.