Paola Arapa
En los próximos años, se anticipa un crecimiento continuo en áreas como la IA explicativa, que busca hacer los modelos de IA más interpretables y transparentes, y en la analítica avanzada en tiempo real, que permitirá respuestas más rápidas y precisas a cambios en el entorno. Las universidades están adaptando sus currículos de pregrado y posgrado para reflejar estas necesidades emergentes, integrando experiencias prácticas, proyectos colaborativos y una sólida formación en habilidades técnicas y éticas.
La ciencia de datos está desempeñando un papel crucial en la resolución de desafíos globales, desde la mitigación del cambio climático hasta la reducción de las desigualdades sociales. A través de la colaboración entre el sector académico, la industria y el gobierno, se están desarrollando soluciones innovadoras que aprovechan el poder de los datos para mejorar la calidad de vida y promover la equidad.
La ciencia de datos avanza rápidamente, impulsada por la inteligencia artificial (IA), el machine learning (ML) y el deep learning (DL), transformando cómo analizamos y usamos la información. Walter Silva, docente de Data Science en Continental University of Florida, explica que estas tecnologías están redefiniendo el análisis de datos, ampliando oportunidades educativas y profesionales.
«La IA y el ML permiten a las máquinas aprender y adaptarse sin instrucciones precisas, mientras que el DL utiliza redes neuronales para procesar datos complejos», señala Silva. Además, destaca como modelos como ChatGPT están democratizando el análisis de datos, facilitando su uso para profesionales no técnicos.
Nuevas tendencias en el manejo de datos
Silva subraya el impacto de la computación en la nube y el edge computing en el manejo de información. La nube permite gestionar grandes volúmenes de datos, mientras que el edge computing optimiza la velocidad de procesamiento cerca de su origen. Estas tecnologías están revolucionando sectores como la salud, el comercio y la educación.
Con el creciente uso de datos, la ética y la regulación, como el GDPR (General Data Protection Regulation), son claves para garantizar la transparencia y la privacidad en su manejo. Silva también destaca el papel de la ciencia de datos en la solución de problemas globales y como universidades están adaptando sus programas para formar profesionales preparados para estos desafíos futuros.
