Data Science and Machine Learning

Arranca el Grupo de Trabajo Data Science & Machine Learning de DAMA España

Cada vez con más frecuencia podemos encontrar en los medios de comunicación, tanto tradicionales como digitales; diversas publicaciones sobre la rama de la inteligencia artificial que compete al desarrollo de modelos que buscan patrones significativos en los datos con el fin de fortalecer el proceso de toma de decisiones. Bastantes bajo el titular de Inteligencia Artificial, algunas referenciadas a Machine Learning o Aprendizaje Automático y las menos a la Ciencia de Datos.

Sin embargo, basta un mínimo ejercicio de búsqueda en la red de redes para ver que si solicitamos imágenes a partir de las entradas, “Inteligencia Artificial”, “Machine Learning” o “Data Science”, entre los primeros resultados que nos devuelven los algoritmos de búsqueda  obtenemos ocurrencias de humanoides en actitud pensativa; algún que otro cerebro o representaciones gráficas que inducen al recuerdo de un cerebro; más cercanas todas a ellas a lo que representa un relato de ciencia-ficción que a una realidad acorde a la limitación actual de la IA a IA estrecha; concepto que identifica sistemas o modelos que ejecutan una única tarea, y en concreto justamente aquella para la que han sido diseñados.

Por esta y más razones, dentro del capítulo español de DAMA y en línea con su misión de facilitar el  desarrollo de la cultura de las materias relacionadas con la gestión de datos, queremos lanzar un grupo de trabajo en Data Science y Machine Learning con objetivo de aportar en la generación de recursos, información y conocimiento en torno a estas materias tanto para los miembros de DAMA como para el resto de individuos o instituciones de la sociedad con interés en estas materias.

Pretendemos que sea un grupo de trabajo dinámico, en el que las líneas de trabajo que abordemos entre las numerosas opciones que esta área de conocimiento ofrece, sean consensuadas a partir de propuestas
y sugerencias de los componentes del grupo; y en el que la colaboración y las ganas de progresar y compartir constituyan el motor que nos lleve a la consecución de los objetivos que en cada momento nos marquemos.

Buscamos en definitiva constituir un grupo de profesionales para poner en marcha el grupo de trabajo, que cumpla los siguientes principios:

  • Considerando el interés en la gestión, diseño y desarrollo tecnológico de soluciones de datos orientadas a la toma de decisiones como tres características que definen a los miembros del grupo de trabajo, para cada uno de estos miembros ha de cumplirse que el p-valor de cada una de sus distancias de Mahalanobis ha de ser claramente superior a una milésima.
  • Considerando además como una característica adicional la promoción de la colaboración, se busca un grupo de trabajo en el que el coeficiente de correlación de Pearson entre esta característica y el indicador de pertenencia al grupo sea positivo y lo más cercano a 1 posible.

Si tras esta temporada de restricciones debidas a causas sanitarias por todos conocidas, tras haber leído estas líneas te sientes con fuerzas para recaer en aficiones de antaño; te invitamos a que te unas al grupo de trabajo para juntos iniciar un viaje en el que recorreremos las rutas que en su día abrieron  McCulloch, Pitts , Rosenblatt, Minsky, Papert, Widrow o Hoff por citar algunos ejemplos y también, por qué no, las rutas que cada uno de nosotros en nuestro ejercicio de participación podamos sugerir al grupo de trabajo.

Tratándose la ciencia de datos de una materia abiertamente interdisciplinar, nos gustaría formar un grupo de trabajo heterogéneo en cuanto a la formación y experiencia de los participantes; por consiguiente, candidaturas de personas con distintas experiencias y distintas formaciones con llamativos nombres son bienvenidas. Si el nombre no fuese tan sugerente también nos vale, por lo que explícitamente animamos a  físicos caóticos, matemáticos discretos y programadores de bajo nivel a que también se animen en enviar su candidatura.

Carlos Mario Braga
Carlos Mario Braga

 

Autor. Carlos Mario Braga, Coordinador del grupo

Licenciado en Matemáticas por la Universidad de Oviedo con la especialidad
de Estadística y Master en Gestión de Telecomunicaciones por la ETSIT de la
Universidad Politécnica de Madrid, ha venido desarrollando su actividad
profesional dentro del sector financiero en el ámbito del Data Management