Big Data

¿Qué es el Data Science? Cómo usar los datos para el bien social.

¿Qué es el Data Science? Cómo usar los datos para el bien social.

Para Nuria Oliver, el futuro de la ciencia de datos es tener fe en los algoritmos, centrarlos en la persona e invertir en educación.

Nuria Oliver, Directora Data Scientist en Data Pop Alliance, participó en la última reunión del Future Trends Forum (FTF), el think tank de la Fundación Innovación Bankinter, sobre Inteligencia Artificial con una ponencia sobre el futuro del Data Science.

 

Con un doctorado en el MIT, Nuria fue la primera mujer informática en España nombrada como científico distinguido ACM. Es conocida por su trabajo en modelos computaciones del comportamiento humano y el uso del big data para el bien social. Además de Directora Data Scientist en Data Pop Alliance, Nuria es miembro de la Real Academia de Ingeniería de España y asesora de universidades, fundaciones, del gobierno español y valenciano, la Comisión Europea y el Foro Económico Mundial.

Pero ¿qué es el data science? Como Nuria explica, el data science es una disciplina surgida en los últimos 10-15 años en la intersección entre matemáticas, estadística, informática y administración de empresas. En la actualidad es una profesión muy demandada.

Dentro de la ciencia de datos, existe un campo relativamente nuevo que es la ciencia social computacional que se apoya en datos computaciones para sustentar, o no, las teorías de las ciencias sociales. Dentro de la ciencia social computacional, Nuria lleva trabajando 10 años en la ciencia de datos para el bien común, cuyo objetivo es utilizar esos datos para tomar mejores decisiones que pueden llegar a salvar vidas. Algunas aplicaciones del uso de datos podrían ayudar a mejorar áreas como la salud pública, el cambio climático o ayuda en emergencias y en desastres naturales.

Para poder tomar estas buenas decisiones, necesitamos datos. Como afirma Nuria, somos afortunados de tener una gran cantidad de datos a nuestra disposición, aunque hay que tener la capacidad de interpretarlos.

Por otro lado, también necesitamos ciencia para evitar que esos datos sean basura digital. Hay que saber interpretar grandes cantidades de datos, no estructurados y que son incomprensibles sin ciencia, como, por ejemplo, el aprendizaje automático basado en datos.

En los últimos años, varios factores están contribuyendo al progreso de esta ciencia; la disponibilidad de los datos, la disponibilidad de ordenadores de alto rendimiento asequibles y el desarrollo de arquitectura de aprendizaje automático que permita procesar los datos y entenderlos. Nuria afirma que estamos viviendo una democratización del aprendizaje automático basado en datos.

Este progreso está haciendo que los algoritmos estén tomando muchas decisiones que nos afectan, y a veces incluso en nuestro nombre. Por eso, como afirma Nuria Oliver, la ciencia de datos no solo es la suma de ciencia y de datos, es multidisciplinar. Si no lo tenemos en cuenta, la ciencia de datos no será buena para nosotros.

A modo de conclusión, Nuria opina que la ciencia de datos debe incluir los algoritmos FATEN.

  • F es justicia (fairness)
  • A es autonomía, responsabilización (accountability) y aumento de inteligencia, no sustitución.
  • T es confianza (trust) a través de la transparencia.
  • E es Educación y beneficiencia
  • N es no hacer mal, minimizar los aspectos negativos siempre preservando la privacidad de las personas.

Para Nuria Oliver, el futuro de la ciencia de datos es tener fe en los algoritmos, centrarlos en la persona e invertir en educación.

data science

Si quieres ver más conferencias de los expertos participantes en la reunión del Future Trends Forum, accede a nuestra web aquí.

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