El Hilo Noticias #007 EDUARDO GONZÁLEZ. Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos 6f1b36

Programa de Radio Bolivariana, de la Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia.
El Hilo Noticias, un espacio con invitados que te transportarán al universo científico de la innovación.
El Hilo Noticias, investigamos sobre inteligencia artificial e informamos con humanidad.
Con la presentación y dirección de la periodista Selene Botero.
Bienvenidos, ya nos conectamos.
Es un gusto darle la bienvenida al ingeniero mexicano Eduardo González,
quien se encuentra en este momento en Seattle, Estados Unidos,
y con quien abordaremos el tema de la inteligencia artificial,
en esta ocasión con una mirada muy enfocada en la ciencia de datos.
Les brindo un breve perfil de nuestro invitado.
Eduardo González es ingeniero de datos con más de 10 años de experiencia
ayudando a las empresas a tomar mejores decisiones.
Ha trabajado con Python, SQL y plataformas como Snowflake y Google Cloud
para desarrollar modelos de datos escalables y procesos ETL eficientes.
Tiene experiencia construyendo flujos de datos de principio a fin,
creando dashboards útiles y mejorando capacidades de pronóstico,
lo que aumenta la eficiencia operativa y la toma de decisiones.
Ha trabajado con empresas de diferentes tamaños,
desde startups hasta grandes multinacionales.
Y justamente en Microsoft se enfocó en análisis financiero,
aumentando la precisión de los datos y reduciendo los tiempos de entrega de informes.
Editor en jefe de Monógrafo, una newsletter especializada en IA.
Ya ven entonces que tenemos un invitado de lujo para iniciar nuestro programa.
Bienvenido, Eduardo.
Y comencemos hablando a sabiendas de que estamos frente a una audiencia general
y no especializada.
Conozcamos qué es la ciencia de datos y cómo se aplica en la inteligencia artificial.
Hola, Selena. ¿Qué tal? Muchas gracias por la invitación.
Ciencia de datos es una mezcla que involucra estadística,
lenguajes de programación y, sobre todo, conocimiento del negocio.
Es el proceso, digamos, de recolectar, limpiar, analizar y usar datos
para obtener información útil.
Esto puede ser desde modelos financieros, sistemas de recomendación,
como lo que hace Amazon, Netflix, Airbnb.
¿Cómo se aplica la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial utiliza estos datos para entrenarse.
Aprende patrones y te da predicciones dependiendo de cómo fue entrenado con esos datos.
Álvaro Montes, en el libro Inteligencia Artificial, la revolución que cambiará todo,
expresa, abro comillas, el ladrillo sobre el que se edifica en la era digital se llama datos.
Cierro comillas. Compartes este criterio.
El ladrillo de las nuevas construcciones de la inteligencia artificial se basa en los datos.
100%. Los datos son el motor de la era digital, especialmente en la inteligencia artificial.
Para ponerlo en palabras simples, sin datos no existe inteligencia artificial.
¿Por qué? Los datos representan la forma en que consumimos productos, consumimos social media.
Los datos son todo. Es como el petróleo. Es el nuevo petróleo, el nuevo oro de este siglo.
Definitivamente es 100% lo que dice Álvaro Montes.
El nuevo petróleo. Está también muy bien ese símil.
Y significa también que, como han dicho los expertos, si basura entra,
es decir, si datos malos entran, pues basura sale, es decir, mala información.
¿Cómo cuidas que tus proyectos no entre basura para que sean relevantes los resultados que tú brindas?
Sí, definitivamente es un término muy utilizado en la ciencia de datos.
Si tú alimentas a un algoritmo con datos basura, definitivamente tu resultado va a ser no el ideal.
Dos partes. Primero, es muy complicado desde un punto de un científico de datos
asegurarse que los datos que terceras partes te están dando sean datos valiosos.
¿Por qué? Porque en realidad, y eso ya va más allá de lo que puede hacer un científico de datos
o la empresa para la que trabaja el científico de datos. ¿Por qué?
Porque si estos datos vienen de una tercera parte o de una tercera compañía,
no sabemos en realidad cómo ellos recopilaron esos datos,
qué tipo de análisis cualitativo o cuantitativo se llevó a cabo para recopilar esos datos.
Pero supongamos que los datos con los que estamos tratando son de una primera parte,
es decir, creados por la propia empresa.
Entonces ahí es cuando uno tiene la misión del científico de datos,
es limpiar esos datos, eliminar los valores que son nulos,
corrección de errores tipográficos o también de errores de tipos de datos,
eliminación de duplos.