Tech Day: Muchos datos no significa tener información

Juan José López

Marcelo Sztainberg, científico de datos, abrió el Tech Day en Honduras. Señaló las cuatro V del Big Data: volumen, variedad, velocidad y veracidad

Fany Alvarenga

El científico de datos Marcelo Sztainberg hizo hincapié en la importancia de describir, predecir, informar que se resume como la ciencia detrás del Big Data, durante la conferencia que dio en el Technology Day en Honduras.

Durante la ponencia, ejemplificó el caso del lanzamiento del transbordador Challenger que se estrelló hace mucho años en Cabo Cañaveral de La Florida, cuando desarrollaron los análisis, se dieron cuenta de que hubo un daño en uno de los aparatos.

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Señaló que se debe describir y entender la información disponible, y predecir y usar la información para tomar la decisión apropiada. “Las descripciones nos ayudan a entender lo que pasa”. También dijo que describir y predecir no es suficiente, sin embargo es vital informar, pero es preciso considerar que tener mucha información no significa informar.

La clave de informar es entender la generación de información y saber cuál no va a ayudar a tomar decisiones”, complementó.

Además, el experto señaló las cuatro V del Big Data: volumen, variedad, velocidad y veracidad. Generar información rápida y sobretodo con veracidad se debe tener en cuenta los CIO a la hora de tomar decisiones.

No podemos hacer Big Data sin datos sumamente confiables”, aseveró.

Por otro lado, explicó que en los métodos aplicados: el predecir señala la importancia de un aprendizaje supervisado, clasificaciones de los valores discretos y la regresión como valores continuos dinero y observaciones numéricas.

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Las estrategias más populares a los métodos aplicados al predecir son los árboles de decisión, redes neuronales artificiales, algoritmos de agrupamiento, y las redes bayesianas.

Asimismo, explicó que el rol del científico de datos es informar sobre abundancia de datos, diferentes formatos o información incorrecta. Quienes estén pensando en trabajar como científicos de datos deben considerar que se puede tercerizar o usar servicios de consultoría, almacenar y mantener seguros los datos puede ser costoso, y dejó claro que existe una ausencia de talento pues “saber programar o administrar no es suficiente”.

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