Ciencia de Datos: ¿La Profesión Más Sexy del Siglo 21? | Fredi Vivas | TEDxComodoroRivadavia

TEDx Talks

17 Jan 202012:27

Summary

TLDREl guion habla sobre la cuarta revolución industrial y cómo la ciencia de datos y la tecnología están transformando la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos. Se menciona el crecimiento exponencial de los datos, conocido como Big Data, y su importancia para resolver problemas complejos y mejorar decisiones en organizaciones. La charla destaca la diversidad de perfiles en la ciencia de datos y la necesidad de complementar las profesiones tradicionales con tecnología para aprovechar al máximo el potencial de los datos en el futuro digital.

Takeaways

🌟 La cuarta revolución industrial está cambiando radicalmente la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos.
🤖 Se están construyendo robots para tareas específicas, como levantar piedras después de terremotos, y se está fabricando carne en laboratorios gracias a los avances en biotecnología, inteligencia artificial y robótica.
📈 El crecimiento exponencial de los datos es fundamental para estos avances tecnológicos, y cada vez es más económico almacenar y generar información.
📊 El fenómeno conocido como Big Data se debe a que la información se está generando a un ritmo tan rápido que duplicamos la cantidad de datos cada tres años.
🧐 Es crucial hacer buenas preguntas a los datos para que los gobiernos, empresas e instituciones puedan utilizarlos de manera efectiva para alcanzar objetivos y resolver problemas.
🔍 La ciencia de datos, o data science, es esencial para analizar y encontrar valor en los datos, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones informadas.
🏢 Las empresas nativas digitales, como Spotify, Google y Netflix, utilizan la ciencia de datos para mejorar sus servicios y productos, como las recomendaciones personalizadas en plataformas de streaming.
👨‍💻 Los científicos de datos trabajan con volúmenes de datos grandes, medianos y pequeños, y su perfil es muy buscado en el mercado laboral actual.
🌐 Se espera que para 2025 se genere una cantidad de datos enorme, lo que llevará a una nueva era de 'George Data' o datos enormes, que cambiarán la forma en que se abordan los desafíos de la información.
🎓 La ciencia de datos es una de las profesiones con más demanda laboral en el mundo, y se está incorporando en la educación superior con programas de posgrado y especializaciones.

Q & A

¿Cuáles son las tres grandes revoluciones industriales mencionadas en el guion?
-Las tres grandes revoluciones industriales mencionadas son la revolución del vapor, la revolución del agua y la revolución de la electricidad.
¿En qué consiste la cuarta revolución industrial?
-La cuarta revolución industrial está cambiando la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos, impulsada por avances en biotecnología, inteligencia artificial y robótica.
¿Qué es Singularity University y qué tipo de proyectos se realizan allí?
-Singularity University es una institución educativa en asociación con Google y NASA donde personas de 50 países distintos realizan proyectos innovadores, como construir robots que levantan piedras después de terremotos o fabricar carne en laboratorios.
¿Qué es el big data y cómo ha cambiado la forma en que se manejan los datos?
-El big data es el fenómeno de tener una gran cantidad de datos generados y almacenados. Ha cambiado la forma en que se manejan los datos porque ahora es más barato almacenarlos y se generan historias de casi todo, lo que ha llevado a una duplicación de la información generada cada tres años.
¿Por qué es importante hacer buenas preguntas a los datos?
-Hacer buenas preguntas a los datos es importante para que los gobiernos, empresas e instituciones puedan utilizarlos de manera efectiva para responder a sus objetivos y problemas, transformándolos en información útil.
¿Qué es la ciencia de datos y cómo está transformando las industrias?
-La ciencia de datos, también conocida como data science, es el análisis de datos avanzados que está transformando todas las industrias al permitir el análisis de grandes volúmenes de datos para resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas.
¿Cómo están las empresas nativas digitales como Spotify y Google utilizando la ciencia de datos?
-Empresas como Spotify y Google están utilizando la ciencia de datos para crear algoritmos que permiten hacer diferencias en sus proyectos, como el análisis de comportamiento de los usuarios para generar recomendaciones personalizadas.
¿Qué es el machine learning y cómo se utiliza en la ciencia de datos?
-El machine learning, o aprendizaje automático, es una técnica de ciencia de datos que estudia el historial de acciones y comportamientos para hacer proyecciones y predicciones futuras, lo que es clave en la toma de decisiones en empresas modernas.
¿Cómo pueden las organizaciones tradicionales aprender de las prácticas digitales y aplicar la ciencia de datos?
-Las organizaciones tradicionales pueden analizar datos de diferentes fuentes, como redes sociales o compras, para mejorar su rendimiento y tomar decisiones basadas en datos, como evitar el abandono de estudiantes en una universidad.
¿Cuáles son algunos de los perfiles profesionales que se valoran en la ciencia de datos?
-Los perfiles profesionales valorados en la ciencia de datos incluyen no solo conocimientos técnicos, sino también habilidades en matemáticas, modelos de negocio y comunicación para transmitir los hallazgos de manera efectiva.
¿Qué cambios se esperan en el futuro en relación con la generación y el manejo de datos?
-Se espera que para 2025 se generen 163 zettabytes de datos, lo que requerirá una nueva era de manejo de datos enormes, enfocándose en cómo mejorar productos, servicios y experiencias con estos datos.

Outlines

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🔧 La Cuarta Revolución Industrial y el Crecimiento de Datos

El primer párrafo introduce la cuarta revolución industrial, enfocándose en cómo la tecnología está cambiando la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos. Se menciona la Singularity University, una institución asociada a Google y NASA, donde se desarrollan proyectos innovadores como robots que levantan piedras después de terremotos y avances en biotecnología y robótica. Se destaca el crecimiento exponencial de los datos, que ha hecho posibles estas innovaciones, y cómo la capacidad de almacenar y generar datos ha evolucionado, dando lugar al fenómeno conocido como 'big data'. Se enfatiza la importancia de hacer buenas preguntas a los datos para que los gobiernos, empresas e instituciones puedan utilizarlos de manera efectiva, destacando la ciencia de datos como una herramienta clave para transformar datos en soluciones prácticas.

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💡 La Transformación de la Ciencia de Datos y su Impacto en las Empresas

El segundo párrafo explora cómo la ciencia de datos, también conocida como 'data science', está transformando las industrias. Se describe la ciencia de datos como una disciplina que utiliza técnicas de análisis avanzado para trabajar con diferentes volúmenes de datos y resolver problemas complejos. Se menciona el uso de datos de redes sociales, móviles, GPS y compras para analizar comportamientos y mejorar rendimiento organizacional. Se destaca el papel de los científicos de datos, quienes no solo deben ser hábiles en estadística y matemáticas, sino también en la comunicación de sus hallazgos. Se enfatiza la importancia de incorporar la ciencia de datos en las empresas para mantener la competitividad y cómo la falta de adopción puede llevar a la desaparición de una empresa. Además, se sugiere que las organizaciones tradicionales pueden aprender de las prácticas de las grandes empresas digitales para mejorar sus operaciones.

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🌐 Perspectivas Futuras del Big Data y la Ciencia de Datos

El tercer párrafo se centra en las tendencias futuras del big data y cómo la ciencia de datos está evolucionando. Se proyecta que para 2025 se generará una cantidad masiva de datos, comparando la cantidad de información con la de ver el catálogo de Netflix 500 millones de veces. Se discuten factores que contribuirán a este crecimiento, como la 'Internet de las Cosas', la conectividad de dispositivos y la llegada de la computación cuántica. Se sugiere que los datos se convertirán en el principal activo para las organizaciones en su transformación digital. Se anima a las personas a no temer el avance tecnológico, sino a verlo como una oportunidad para complementar las habilidades humanas con la tecnología. Se enfatiza la importancia de la empatía, creatividad y capacidad de resolver situaciones inesperadas, que son aspectos humanos indispensables que no serán reemplazados por la tecnología. Finalmente, se recalca la demanda de profesionales en ciencia de datos y la rapidez con la que se duplica la cantidad de datos generados, proclamando la ciencia de datos como una de las profesiones más atractivas del siglo XXI.

Mindmap

Keywords

💡Revolución Industrial

La Revolución Industrial se refiere a un período de cambio en la producción de bienes y servicios que se caracteriza por el uso de máquinas, la producción en masa y la manufactura. En el guion, se menciona que hemos vivido tres grandes revoluciones industriales, las cuales han transformado nuestro mundo con el uso del vapor, el agua y la electricidad.

💡Revolución Tecnológica

La Revolución Tecnológica es el término utilizado para describir la cuarta revolución industrial, que está cambiando la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos. En el video, se destaca cómo esta revolución está impulsada por el crecimiento exponencial de los datos y la capacidad de almacenar y analizarlos.

💡Big Data

El término Big Data hace referencia al volumen masivo de datos estructurados y no estructurados que se generan cada día y que es difícil de procesar a través de sistemas informáticos tradicionales. En el guion, se menciona que el 90% de la información de toda la historia de la humanidad se generó en los últimos dos años, lo que ilustra la magnitud del fenómeno del Big Data.

💡Ciencia de Datos

La Ciencia de Datos, también conocida como Data Science, es el campo de estudio que se enfoca en el análisis y la interpretación de datos complejos para extraer conocimiento y tomar decisiones informadas. En el video, se destaca cómo la ciencia de datos es esencial para transformar los datos en información útil y cómo está revolucionando todas las industrias.

💡Machine Learning

Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender y mejorar con la experiencia sin ser explícitamente programadas. En el guion, se menciona cómo Netflix utiliza técnicas de machine learning para hacer recomendaciones precisas a sus usuarios basadas en su comportamiento pasado.

💡Algoritmos

Los algoritmos son una serie de pasos definidos para resolver un problema o completar una tarea. En el contexto del video, los algoritmos son fundamentales para las empresas digitales nativas, como Spotify y Google, ya que permiten realizar análisis y ofrecer servicios personalizados.

💡Internet de las Cosas (IoT)

La Internet de las Cosas (IoT) es una red de objetos físicos que están conectados a internet y que pueden intercambiar datos. En el guion, se sugiere que el crecimiento de la IoT contribuirá al aumento exponencial de los datos generados, ya que más objetos estarán capaces de conectarse y compartir información.

💡Computación Cuántica

La Computación Cuántica es una forma de procesamiento de la información que utiliza los principios de la mecánica cuántica. En el video, se menciona que la computación cuántica podría reemplazar a la computación tradicional, lo que podría cambiar la manera en que se manejan y procesan los datos en el futuro.

💡Diversidad en Data Science

La diversidad en Data Science se refiere a la inclusión de diferentes perfiles profesionales y perspectivas en el campo de la ciencia de datos. En el guion, se argumenta que la diversidad no solo es aceptada sino que también es deseable, ya que enriquece los proyectos de ciencia de datos con una variedad de visiones y conocimientos.

💡Transformación Digital

La Transformación Digital es el proceso de adaptación y modernización de las operaciones y procesos de una organización mediante la adopción de tecnologías digitales. En el video, se sugiere que la data será el centro de todas las transformaciones digitales y que será crucial para mejorar productos, servicios y experiencias de los clientes.

Highlights

En los últimos siglos hemos experimentado innovaciones que se materializaron en las tres grandes revoluciones industriales.

La cuarta revolución industrial está cambiando la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos.

Singularity University, asociada con Google y NASA, es un lugar de encuentro de innovadores de todo el mundo.

Proyectos como robots que levantan piedras después de terremotos muestran la intersección de tecnología y respuesta a desastres.

La fabricación de carne en laboratorios es un ejemplo de avances en biotecnología que impactan la industria alimentaria.

El crecimiento exponencial de los datos es fundamental para la revolución tecnológica actual.

El almacenamiento de datos se ha vuelto más barato y accesible, lo que ha generado el fenómeno conocido como Big Data.

El 90% de la información de toda la historia de la humanidad se generó en los últimos dos años.

Es crucial hacer buenas preguntas a los datos para que sirvan a gobiernos, empresas e instituciones.

La ciencia de datos, también conocida como data science, es clave para transformar datos en soluciones concretas.

Los científicos de datos trabajan con volúmenes de datos grandes, medianos y pequeños para resolver problemas complejos.

Las redes sociales, los móviles, GPS y las compras son fuentes de datos que se analizan para mejorar rendimiento de organizaciones.

La profesión de científico de datos es considerada una de las más sexys del siglo XXI según la Universidad de Harvard.

La ciencia de datos permite encontrar valor en la información para que las organizaciones tomen mejores decisiones.

Las empresas nativas digitales como Spotify, Google y Mercado Libre tienen algoritmos en el centro de sus proyectos.

Netflix utiliza análisis de comportamiento para generar el 75% de sus recomendaciones de contenido.

La machine learning o aprendizaje automático es una técnica clave en la generación de recomendaciones precisas.

La incorporación de la ciencia de datos es vital para la competitividad y supervivencia de las empresas en el mercado actual.

La universidad y otras organizaciones tradicionales pueden beneficiarse de la ciencia de datos para mejorar su desempeño.

Los perfiles de los científicos de datos incluyen no solo tecnología sino también matemáticas, modelos de negocio y comunicación.

Se espera que para 2025 se generen 163 zettabytes de datos, lo que representa un crecimiento masivo en la cantidad de información.

La era de los datos enormes (George Data) se avecina, donde la preocupación será cómo mejorar productos, servicios y experiencias con la información.

Las profesiones tradicionales no desaparecerán, sino que se complementarán con la tecnología y la data.

La ciencia de datos es una de las profesiones más buscadas en el mundo y es vital para las transformaciones digitales.