La historia intelectual de la Matemática analiza la influencia filosófica en contextos sociales y políticos del trabajo matemático.
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¿Qué es la Ciencia de Datos y cuáles son sus principales aplicaciones? ¿Cómo es el perfil de un Científico de Datos y por qué la Harvard Business Review lo cataloga como “el trabajo más sexy del siglo 21”? ¿De qué forma han aprovechado la Ciencia de Datos y el Big Data empresas multinacionales como Apple, Netflix, Starbucks, Coca Cola y Amazon?
Vivimos en la llamada “era de la información” o “era digital”. En 2021, el número de usuarios de internet alcanzó el 59.5% de la población mundial y cada minuto de ese año se produjeron 79 billones de gigabytes de datos de dicho servicio. Esto va de la mano de la producción económica global y de la necesidad de las empresas de incrementar sus utilidades. En 2021, Amazon incrementó sus beneficios un 56% respecto al 2020 y Apple un 65%. Cada minuto se gasta un millón de dólares en compras online y se distribuyen 6000 paquetes vía Amazon.
¿Cuál es el perfil de un científico de datos? Un científico de datos desarrolla habilidades que, de forma esquemática, podemos clasificar en los siguientes campos de estudio: 1) Ciencias Computacionales, 2) Matemáticas y Estadística y 3) Comunicación de Datos. Las empresas les plantean problemas reales y cotidianos que deben ser resueltos; los científicos de datos deben buscar, seleccionar, depurar y completar bases de datos relacionadas; analizar esa información seleccionando variables clave, verificando relaciones entre ellas y construyendo modelos matemáticos de comportamiento. Para ello se utilizan programas y lenguajes como R Proyect o Python. Finalmente, deben presentar los resultados (y las propuestas de solución que de ellos se desprenden) a la empresa, pero de forma organizada, clara, concreta y precisa, por ejemplo, mediante imágenes, animaciones, gráficas o tablas.
La Ciencia de Datos es un campo amplio, diverso y abierto, en permanente evolución. Tiene aplicaciones en investigación (tanto en ciencias naturales como sociales), en finanzas, comunicaciones, tecnología, en procesos productivos y marketing, en el sector salud, en materia de seguridad, demografía, entre muchos otros.
Su alcance y aplicación se manifiesta en tres horizontes complementarios: 1) Explicativo (para comprender comportamientos pasados y presentes); 2) Predictivo (para avizorar tendencias, comportamientos esperados en el futuro) y 3) Prescriptivo (para poder tomar decisiones y plantear recomendaciones o medidas concretas, como en el caso de la pandemia de covid 19).
Cuando buscamos, vemos y compartimos información en Google, Facebook y otras redes sociales, generamos datos que son analizados por las empresas. Éstas “mapean” nuestro comportamiento, preferencias, ubicaciones, hábitos y patrones de consumo y, con base en ello, organizan y dirigen mejor su producción y distribución de mercancías, su planeación estratégica y sus campañas de marketing:
Amazon y Netflix recolectan y analizan gigantescas cantidades de datos provenientes de los historiales de búsqueda y con ellos desarrollan algoritmos tanto publicitarios como de sugerencias personalizadas. Apple opera de forma similar, enfocándose en conseguir una alta fidelidad de sus clientes. Coca Cola recopila y analiza las interacciones de sus más de 100 millones de seguidores en Facebook y otras plataformas, respecto a sus productos, para determinar quiénes, cuándo, dónde y bajo qué circunstancias los consumen. Antes de abrir una sucursal, Starbucks recoge y analiza mucha información acerca de la ubicación, el tráfico, los rasgos específicos del área demográfica y los comportamientos de consumidores y clientes potenciales.
En esta era digital somos aparentemente libres de hacer público lo que pensamos y sentimos; de compartir a dónde viajamos y de comprar una infinidad de mercancías de todo el mundo en tiempo récord. Pero esta “libertad” choca con el obstáculo material, económico; con la dirección que dan las grandes empresas y gobiernos a nuestras preferencias y gustos y con el análisis ininterrumpido de nuestras acciones, ubicaciones y hábitos, el seguimiento de nuestro “rastro digital”. La fantasía orwelliana de estar vigilados las 24 horas a través de una telepantalla se ha hecho realidad, solo que, paradójicamente, en el seno de una sociedad capitalista.
La historia intelectual de la Matemática analiza la influencia filosófica en contextos sociales y políticos del trabajo matemático.
Creo que la neurociencia debe crear propuestas científicas para entender por qué no se aprende matemática.
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Escrito por Daniel Lara
Licenciado en Física por la UNAM y Maestro en Administración de Negocios. Docente de Física y Matemáticas en la UDEG y en la UPA. Actualmente se desempeña en la Dirección General de Estadísticas Económicas del Inegi.