Tendencias de la ciencia de datos para 2019

El año 2018 fue de auge para la Inteligencia Artificial (IA): :[1]

  • Número de nuevas empresas con el término AI en sus eslóganes.
  • Focalización de las adquisiciones de grandes empresas.
  • Temas en las mayores conferencias tecnológicas.

Para el 2019, la tendencia se centrará en la consolidación de las tecnologías. Se procurarán respuestas a las siguientes preguntas:

  • ¿Cómo se puede minimizar el tiempo empleado por los científicos de datos en la limpieza de datos y la ingeniería de características?
  • ¿Cómo definir la confianza en el contexto del aprendizaje automático?
  • ¿Cuáles son los principios según los cuales decir que confiamos en un robot?

¿Cuáles son los temas prometedores?

El aprendizaje por refuerzo. Es el comportamiento de aprendizaje más humano actualmente y es emocionante ver sus aplicaciones (gimnasio OpenAI).

¿Qué sucede con la Regulación general de protección de datos (GDPR)?

Las empresas continuán comprendiendo los límites de las regulaciones. La IA confiable tiene dos componentes:

  1. Debe respetar los derechos fundamentales. La regulación aplicable y los principios y valores fundamentales, aseguran un propósito ético.
  2. Debe ser técnicamente robusta y confiable. Incluso con buenas intenciones, la falta el dominio tecnológico puede causar un daño involuntario.

Como los algoritmos afectan a la sociedad, tenemos derecho a asegurarnos de que se mitiguen los sesgos, y que su uso se haga en beneficio del conjunto y no solo de algunos.

¿Qué se dice sobre los Data Scientist?

Desde el punto de vista de los científicos de datos, hay muchas áreas de especialización que no existían antes (Netflix Tech Blog). Es cada vez más importante centrarse en una, para tomar una posición. Se habla de data roles como: business analyst, data analyst, cuantitaive analyst, algorithm engineer, analytics engineer, machine learning scientist, research scientist, etc.   

Mucho éxito en este 2019 a la comunidad “Data Science”.


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