Escuela de Ciencia y Tecnología, Notas de tapa

La UNSAM impulsa la Ciencia de Datos en Argentina

El proyecto de Inteligencia Artificial Interdisciplinaria de la Universidad se encuentra en plena expansión, en vínculo con empresas y organismos públicos. Un paso clave es formar profesionales e investigadores, para lo cual se creó la licenciatura en Ciencia de Datos, que recibió las primeras 150 inscripciones. La carrera tiene un diseño de vanguardia y será dictada a partir de 2022 tanto por investigadorxs de UNSAM, como profesionales del sector privado. 

Por Alejandro Zamponi. Fotos: Leandro Martínez.

 

“La ciencia de datos está en expansión en todo el mundo, porque los datos son cada vez más abundantes, pero sin una estrategia para procesarlos no tienen valor. En Argentina estamos dialogando con grandes empresas que planean contratar mil científicos de datos por año, durante dos o tres años. La carrera que creamos busca satisfacer esa demanda, así como producir nuevos conocimientos científicos a partir de la riqueza que podemos extraer de los grandes volúmenes de información”, contó Rodrigo Díaz, integrante del Proyecto de Inteligencia Artificial Interdisciplinaria de la UNSAM y director de la flamante licenciatura ofrecida por la Escuela de Ciencia y Tecnología (ECyT). “Es sorprendente la cantidad de propuestas que recibimos de empresas y organismos estatales para proyectos con big data. Nos buscan por el impacto de los proyectos que ya hicimos desde la UNSAM y contar con graduadxs con una formación sólida, tanto teórica como práctica, nos va a permitir también expandir nuestras capacidades”, explicó.

En esta entrevista Rodrigo Díaz habla sobre las características de la carrera, sobre el vínculo con el sector privado, sobre el campo disciplinar y algunos desarrollos de inteligencia artificial liderados por el grupo de científicos que impulsa la oferta académica en la UNSAM. 

 

 

El vínculo con empresas

“Queremos incorporar a las empresas de muchas maneras. Lo más relevante es que participen en el comité académico de la carrera, para ayudarnos a revisar los contenidos y mantenerlos actualizados. La ciencia de datos es una disciplina en formación: no tiene un cuerpo de conocimientos ya establecido como la física. Y así como el plan de estudios lo hicimos a partir de muchas interacciones con referentes del sector privado y académicos, queremos actualizarlo con la misma dinámica”, dijo Díaz. 

El segundo rol que imaginan los investigadores UNSAM para las empresas tiene que ver con las pasantías y estancias de lxs estudiantes. “La idea es que esas experiencias sumen puntos como materias electivas. El segundo tramo de la carrera tiene muchas materias que son electivas. Entonces el estudiante va a tener varias opciones y va a poder, por un lado, definir su perfil de manera única, y por el otro, incorporarse en el mundo privado, ver cómo funciona, qué habilidades requieren. Para eso necesitamos firmar acuerdos. La tercera forma de colaboración, tiene que ver con el financiamiento. Lo más inmediato en ese sentido es equipar laboratorios de computación y proveer laptops en comodato a los estudiantes y las empresas pueden colaborar con eso”, presentó Díaz.

En ese sentido, el investigador del CONICET en la ECyT contó que ya se iniciaron conversaciones y que hay empresas interesadas en establecer alianzas estratégicas con la UNSAM para la formación de profesionales en Ciencias de Datos. “Las áreas de recursos humanos de las empresas están buscando profesionales capaces de organizar y dirigir equipos con cientos de técnicos en ciencias de datos. En el diálogo con referentes de empresas hubo un acuerdo unánime en que las formaciones disponibles hasta ahora no les estaban dando líderes de equipos. Por eso su interés en establecer alianzas con universidades que puedan proveerles esos perfiles”, explicó.

 

Un diseño curricular de vanguardia

La Escuela de Ciencia y Tecnología y el proyecto de Inteligencia Artificial Interdisciplinaria de la UNSAM, lideradas respectivamente por Federico Golmar y Daniel de Florian, crearon una licenciatura en Ciencias de Datos que por sus características es una carrera modelo para el sistema universitario. Por un lado, es una carrera creada para satisfacer la demanda de una profesión en la que no existe el desempleo y que contribuye al desarrollo productivo. Por otro lado, atiende las condiciones en las que se forma el estudiantado en el siglo XXI: su oferta curricular es un año más corta que el promedio de carreras de grado y con cursada híbrida (presencial y virtual). Además tiene un sistema de pasantías con empresas que persigue un doble objetivo: mitigar la deserción tardía y promover la inserción laboral temprana. Todo esto asociado con un diseño curricular flexible que permite adaptar la formación a las necesidades y preferencias del estudiantado, ofreciendo una combinación de solidez teórica y práctica (“hands on”) que les permita destacarse y liderar equipos de profesionales en ciencias de datos.

 

Lo mejor de dos mundos: una formación teórica y práctica

La demanda de científicxs de datos crece de un modo exponencial junto con la cantidad de datos. La oferta de estos científicos es baja en relación a la demanda. En parte porque las disciplinas que dominan no son las más populares: matemática, informática y estadística. Y en parte porque recién hace unos años se crearon las primeras carreras universitarias para formarlxs. De hecho, la UNSAM y la UBA son las primeras universidades nacionales de Argentina en crear licenciaturas en Ciencias de Datos. 

Así lo explicó Díaz: “Nuestra formación está pensada para que el estudiantado adquiera una gran variedad de habilidades prácticas, pero sin dejar de lado la capacidad reflexiva que aporta una carrera de grado de una universidad nacional. Van a aprender a usar herramientas y también a pensar en qué dicen los datos, qué no dicen, cómo reconocer cuándo los datos están mintiendo. Esta reflexividad no existe fuera del ámbito universitario, por una cuestión de tiempos. No se puede hacer más que estando en una universidad, yendo a cursar, discutiendo con los profesores y compañeros”. 

Detalló además: “La abstracción teórica puede llevar a ver niveles de matemática complejísimos, que no hacen al cuerpo de la ciencia de datos. No hace falta que un científico de datos conozca todo eso. Algunos lo harán y por eso ofrecemos matemática compleja, pero como optativa. Eso es lo que va a generar que los graduados de nuestra carrera sean los futuros líderes del campo de la ciencia de datos. No solo van a conocer las herramientas sino que van a tener una visión global y crítica de lo que se puede hacer con determinados conjuntos de datos. Eso es lo que nos dicen las empresas que está faltando: hay pocos perfiles con estas características y se pelean por ellos”.

Díaz dijo también en relación a la inserción laboral de quienes finalicen la carrera: “Nos gustaría que algunos de lxs graduadxs se queden dentro de la universidad haciendo investigación en alguna de las áreas que ya existen o en áreas nuevas que puedan fundar, pero entendemos que naturalmente va a pasar que la gran mayoría se va a ir a trabajar al sector privado. Va a ser un título muy reconocido en el sector privado”.

 

Materias electivas y pasantías para una ciencia interdisciplinaria

La formación del científico de datos es interdisciplinaria. Domina conocimientos de computación, estadística, matemática y modelado de datos. Funciona como una disciplina, pero además es una herramienta que se usa en todas las áreas. También es interdisciplinaria en su aplicación. “Las materias electivas sirven para orientar los trayectos profesionales hacia la sociología, la biología, la ingeniería ambiental, la física. Nos permiten que el estudiantado pueda recibirse y trabajar y también es útil porque no tiene sentido a todos, darle todo”, aseguró Díaz.

 

Hacia el infinito y más allá

Pocas experiencias nos conectan mejor con el infinito que mirar las estrellas. Y sin embargo, hay algo más abundante: los datos. De acuerdo al Foro Económico Mundial, el volumen de datos en el universo digital ya es 40 veces más grande que la cantidad de estrellas en el universo observable. Este volumen continúa en expansión de la mano de Internet y la incorporación de millones de nuevas máquinas y sensores a la red. Pero atención, porque lo que abunda es información en bruto: información es lo que se obtiene al procesar esos datos. De allí que junto con los datos disponibles, crezca también la demanda de profesionales formados específicamente para procesarlos. 

 

De la astronomía y la física de las partículas elementales al big data y el machine learning

No es de extrañar que lxs científicxs especializadxs en el estudio de los elementos más abundantes del universo como las estrellas o las partículas atómicas estén en las mejores condiciones para enfrentar el novedoso desafío de procesar toneladas de información asociadas con la digitalización de la realidad. 

Díaz, quien se especializó en el descubrimiento de planetas fuera del sistema solar (clic aquí), contó: “Todas las tesis que estoy dirigiendo son de análisis de datos, data science y machine learning. La astronomía y los exoplanetas no son un área que esté ajena a la revolución de la ciencia de datos, al contrario: la astronomía es una de las ciencias que más datos genera y mejor organizados los tiene, en enormes archivos de datos que son muy accesibles. Por estas características, la astronomía es una de las ciencias que empuja el uso de estas herramientas”.

En el caso de la UNSAM, los científicos de la ECyT a cargo del proyecto de Inteligencia Artificial Interdisciplinaria se destacan a nivel internacional en sus campos, pero además emprendieron proyectos junto con empresas para ofrecer información valiosa a la sociedad. Daniel de Florian, Ezequiel Álvarez y Dante Chialvo aplicaron sus conocimientos en física estadística aplicados al estudio de las partículas elementales o los sistemas complejos, para procesar la información provista por antenas de telefonía celular de Telefónica-Movistar durante la pandemia y ofrecer un índice de movilidad de la población, con información anonimizada. Este y otros desarrollos se pueden consultar en los siguientes enlaces:

 

Notas en medios sobre desarrollos UNSAM con inteligencia artificial

– Alerta temprana de brotes de COVID19

Infobae (clic aquí)

Página12 (clic aquí)

La Nación (clic aquí)

UNSAM (clic aquí)

 

– Índice de Movilidad Ciudadana

La Nación (clic aquí)

Página12 (clic aquí)

Gobierno Nacional (clic aquí)

 

– Inteligencia Artificial Interdisciplinaria

UNSAM (clic aquí)

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Nota actualizada el 23 de noviembre de 2021

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