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“Mi objetivo es potenciar el Know How de los responsables de datos sobre cómo realizar análisis de datos reales”

Rosana Ferrero, Data Scientist, investigadora y profesora titular del Máster de Estadística Aplicada con R Software de Máxima Formación.

23 septiembre, 2019
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Rosana Ferrero es doctora en Bioestadística, programadora en R Software y docente de formación interna del CSIC en el área de Ciencia de Datos.

Compatibiliza su carrera docente con la de Data Scientist en el Center of Applied Ecology & Sustainability (CAPES), el Instituto de Agricultura Sostenible (IAS) del CSIC y el Laboratorio Internacional en Cambio Global (LINCGlobal). Además, es profesora titular del Máster en Estadística Aplicada con R Software impartido por Máxima Formación, una formación única en España y Latinoamérica que este mes inicia su IX edición y ha capacitado a más de 1000 profesionales.

¿La capacitación en Estadística es uno de los talones de Aquiles de los responsables de datos?

Desde mi experiencia como docente, sí así es. La formación en Estadística es un área de mejora que detecto cada vez con más frecuencia entre los investigadores y los profesionales en activo que se dedican al análisis de datos.  Hoy la materia prima del conocimiento radica del análisis confiable de grandes volúmenes de datos, en tiempo y forma adecuados, y aplicando las técnicas y la tecnología adecuados. Esto a priori implica contar con una formación sólida en Estadística.

La falta de conocimiento y experiencia en Estadística conduce a error, por ello es imprescindible contar con una sólida base Estadística.

En este sentido me parece muy interesante la reflexión que plantea la Asociación Americana de Estadística (ASA): “La profesión estadística ha llegado a un punto de inflexión. La necesidad de herramientas estadísticas válidas es mayor que nunca. Los conjuntos de datos son masivos. El campo está listo para una revolución, la nueva generación de estadísticos debe estar lista para asumir este desafío «.

Big Data, Machine Learning, Deep Learning, Data Mining, IA… ¿Qué papel cumple la Estadística en el desarrollo de estos procesos?

Desde una perspectiva histórica, la Estadística es una de las disciplinas que más ha contribuido al desarrollo de la Ciencia, un ámbito muy específico y cerrado. Hoy en día, en plena explosión de los macrodatos, su rol es decisivo en todos los ámbitos. En los negocios, en los centros de investigación, en el mundo académico, en la vida misma. Dependemos de las conclusiones que extraemos de los análisis para generar nuevo conocimiento, obtener ventajas competitivas y tomar decisiones óptimas en las organizaciones, sea cual sea su área de actividad o fin social. Dominar la Estadística es una garantía para los responsables de datos que no quieren comenzar la casa por el tejado y necesitan enfrentarse con seguridad a los problemas que surgen con sus análisis de grandes volúmenes de información.

La importancia del Big Data y del resto de niveles de análisis depende de lo que se haga con los datos. La Estadística es precisamente la disciplina que nos ayuda a definir con claridad el qué y marca las directrices para el cómo. 

Qué ventajas supone el manejo experto de R Software para los responsables de datos

R es un lenguaje de programación inigualable en su campo. Es la herramienta estadística que marca la diferencia para garantizar la calidad del dato y la confiabilidad de los análisis. Además de ser el open source más confiable, potente y versátil del mercado se perfecciona día a día. Está en permanente estado de actualización en línea con las últimas innovaciones en técnicas estadísticas. Este es un punto a destacar para el buen desempeño del Data Science en las organizaciones. Hay que estar a la última. Los Data Scientists hemos de conocer la última tecnología disponible y saber aplicarla.

A nivel global, R es el único lenguaje que permite tomar el control total de los datos.  Hace posible realizar análisis de manera reproducible y evitar errores. También aumenta de forma exponencial la eficiencia de nuestro trabajo. R es un kit de herramientas, un todo en uno que permite desarrollar todas las tareas que requiere la manipulación y el análisis de datos y la comunicación de resultados en un único entorno de trabajo.

Existen otros lenguajes para la programación y la gestión de datos como Python, pero R es un lenguaje estadístico creado por estadísticos, y en este ámbito no tiene competidores.

Se suele pensar que R Software es complejo solo al alcance de perfiles muy especializados ¿Mito o realidad? 

¡Es uno de los grandes mitos que envuelven a R Software! El manejo experto de R Software está al alcance de cualquier persona dispuesta a hacer el esfuerzo de cambiar su mentalidad. Si tu prioridad es capacitarte para trabajar con libertad, la herramienta no es un problema. Lo más importante es cambiar de actitud para tomar las riendas de tus datos.

Sí, es cierto que para dominar R debes ser un usuario más independiente. Pero, ¿no es eso lo que queremos? Para dar el gran salto y ser más resolutivo y creativo en la resolución de problemas, hay que trascender y pasar de ser un simple usuario de software a conocer y diseñar tus propios algoritmos para ganar autonomía. El conocimiento de la herramienta sumado al empoderamiento del usuario en muchas ocasiones marca la diferencia entre un buen y un mal análisis.

Qué problemas logran resolver los alumnos del Máster de Estadística Aplicada con R Software. 

Los perfiles académicos y áreas de actividad de los alumnos/as que se matriculan en el Máster son muy dispares. Pero todos presentan un punto en común: la necesidad de encontrar soluciones concretas y reales a los problemas concretos y reales que surgen en su desempeño profesional con el análisis de grandes volúmenes de información.

Los conocimientos que necesitan nadie los ofrece en la oferta académica actual excepto Máxima Formación. Y esto es una realidad.

El punto fuerte del Máster en Estadística Aplicada con R Software del que soy responsable curricular, es que capacita para el tratamiento eficiente y real de los datos mediante técnicas avanzadas.

Mi objetivo como docente es que los responsables de datos resuelvan con éxito los problemas que surgen con el análisis de datos en su desempeño profesional. El fin último es potenciar su Know How sobre cómo realizar análisis de datos reales, qué análisis realizar y cómo interpretarlos.

Por ello tras cada promoción es muy motivador recibir el feedback de los alumnos y comprobar que han adquirido los conocimientos avanzados que necesitaban para llevarlos a la práctica con total seguridad en su entorno laboral.

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