Conforme se acerca de la decisi\u00f3n de saber qu\u00e9 estudiar luego de acabar la preparatoria, surgen dudas acerca de si irse por alg\u00fan camino convencional como Derecho o Ingenier\u00eda Industrial, o bien arriesgarse en alguna de las nuevas carreras que satisfacen un nuevo nicho, como en su momento estuvo la disyuntiva entre Dise\u00f1o de Interiores contra lo tradicional de arquitectura.<\/p>\n
Si bien las ciencias computacionales siempre han sido atractivas y bien remuneradas, depende mucho de tu tipo de pensamiento y forma de aprender si -por ejemplo- te decantas por Matem\u00e1ticas Aplicadas o Sistemas Computacionales. Si eres de los que les gusta aprender en Khan Academy o uDemy, tal vez te convenga una carrera en otros\u00a0skills<\/em> que requieran de un mentor como administraci\u00f3n o incluso Econometr\u00eda.<\/p>\n De cualquier modo, no podemos dejar de compartir esta informaci\u00f3n:\u00a0Ciencia de Datos<\/strong> cada vez est\u00e1 m\u00e1s en boga y es muy solicitada.<\/p>\n Te compartimos parte del siguiente art\u00edculo de Omar P\u00e1ramo en Unam Global:<\/a><\/p>\n El mundo cambia a un ritmo tan acelerado que, en el a\u00f1o 2000, de toda la informaci\u00f3n almacenada\u00a0s\u00f3lo una cuarta parte<\/a>\u00a0estaba en memorias digitales y lo dem\u00e1s se repart\u00eda en impresos, vinilos, casetes y dem\u00e1s soportes an\u00e1logos. Sin embargo, los papeles se invirtieron muy r\u00e1pido y, a tal al grado, que en 2013, del total que hab\u00eda en el planeta (unos mil 200\u00a0exabytes<\/a>), el 98 por ciento era ya digital, seg\u00fan c\u00e1lculos del profesor Martin Hilbert, de la Universidad de California, tambi\u00e9n conocido como el \u201cgur\u00fa del\u00a0Big Data<\/em>\u201d.<\/p>\n Si tal c\u00famulo de informaci\u00f3n se publicara en libros y estos se pusieran uno encima de otro formar\u00edan cuatro mil 500 pilas tan altas que tocar\u00edan el Sol, o al menos eso calculaba el acad\u00e9mico en 2014, pues hoy esta cifra probablemente es cuatro veces mayor, porque como \u00e9l mismo aseguraba en entrevista para la BBC,\u00a0este volumen se duplica cada dos a\u00f1os y medio<\/a>. Por ello, y a fin de formar a expertos capaces de obtener conocimientos \u00fatiles a partir de esta avalancha de material, la UNAM cre\u00f3 una nueva carrera: Ciencia de Datos.<\/strong><\/p>\n \u201cEsta licenciatura de reciente cu\u00f1o comenzar\u00e1 a impartirse en agosto y ya estamos listos para recibir a la primera generaci\u00f3n, constituida por alumnos regulares que, tras haber aprobado cuatro semestres en carreras como Actuar\u00eda, F\u00edsica o Ingenier\u00eda en Computaci\u00f3n \u2014entre otros programas afines\u2014 cursar\u00e1n otros cuatro en el Instituto de Investigaciones en Matem\u00e1ticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS)\u201d, detalla el director de dicha entidad, H\u00e9ctor Ben\u00edtez P\u00e9rez.<\/p>\n Para entender por qu\u00e9 estos profesionales son tan necesarios, el investigador pidi\u00f3 imaginar las miles de fotograf\u00edas dispersas en nuestros ordenadores y dispositivos port\u00e1tiles y luego sumar a este cat\u00e1logo los documentos,\u00a0e-books<\/em>, videos, canciones, mensajes, chats, audios,\u00a0emails<\/em>, podcasts y dem\u00e1s archivos que guardamos.<\/p>\n \u201c\u00bfSabemos d\u00f3nde est\u00e1 todo a cada instante? \u00bfSomos eficientes al ordenar y clasificar? \u00bfPodemos encontrar lo necesario con rapidez y sacar conclusiones de esta colecci\u00f3n? Para la mayor\u00eda no es f\u00e1cil y eso que hablamos a nivel micro; si llevamos esto a un \u00e1mbito macro y pensamos en una organizaci\u00f3n orillada a expurgar sus acervos para localizar aquello que le permitir\u00e1 dise\u00f1ar estrategias futuras o hacer prospectivas sobre su negocio en el corto, mediano o largo plazos, entonces vemos que los encargados de esta tarea no pueden improvisar en ning\u00fan momento, deben estar bien preparados\u201d.<\/p>\n Por Ciencia de Datos \u2014explica el doctor Ben\u00edtez\u2014 nos referimos al an\u00e1lisis de un gran c\u00famulo de informaci\u00f3n y a la forma de procesarla, modelarla y trabajarla a partir de algoritmos o representaciones matem\u00e1ticas o computacionales. \u201cQuien se dedique a esto debe estar dispuesto al di\u00e1logo, pues tratar\u00e1 con personas de muy diversas formaciones, como bi\u00f3logos, m\u00e9dicos, ingenieros, f\u00edsicos o economistas, es decir, con aquel interesado en que un profesional le interprete los datos que ha obtenido y que no entiende del todo\u201d.<\/p>\n Sobre este asunto Fabi\u00e1n Garc\u00eda Nocetti, quien hasta 2012 dirigi\u00f3 el IIMAS, escribi\u00f3 en el n\u00famero 472 de la\u00a0revista Nexos<\/a>\u00a0que aunque muchos toman por sin\u00f3nimos\u00a0big data<\/em>\u00a0y ciencia de datos, \u201cla primera se refiere a la gesti\u00f3n y \u00a0procesamiento de datos, mientras que la segunda involucra conocimientos de uno o m\u00e1s campos: finanzas, medicina, geolog\u00eda, matem\u00e1ticas, computaci\u00f3n, estad\u00edstica y el \u00e1rea de dominio en particular, y toma en cuenta aspectos de investigaci\u00f3n como prueba, hip\u00f3tesis y variaci\u00f3n de los resultados\u201d.<\/p>\n