Ciencia de datos y ciencias naturales: ¿Cómo se relacionan?
La ciencia de datos ha experimentado un gran ascenso en los últimos años, y no es para menos: se ha convertido en una herramienta indispensable tanto en el ámbito empresarial como en el académico. Sus diversas aplicaciones no solo han permanecido en el plano industrial, sino que pasaron a ser primordiales en la búsqueda de la comprensión de los fenómenos físicos, químicos y biológicos Esta transición al mundo de las ciencias naturales ha permitido modernizar las investigaciones y llevar a cabo proyecciones, visualizaciones y simulaciones con el fin de desentrañar algunos de los misterios que ocurren tanto a micro como a macro escala.
Una evidencia de la aplicación de la ciencia de datos está presente en los diversos laboratorios y aulas universitarias, enfocadas en profundizar en el porqué de estos fenómenos. La popularidad de lenguajes de programación como Python, R y SQL ha aumentado drásticamente entre los investigadores, debido a la gran cantidad de datos y modelos que deben llevar a cabo, ya que estos lenguajes ofrecen más facilidad para trabajar con la información recolectada, lo que les permite obtener conclusiones más congruentes con la teoría.
Como profesional en ciencia de datos es necesario conocer sobre modelos predictivos, matemáticas y estadística, de manera que el perfil de un científico (como un biólogo, un químico, un físico) puede complementarse con capacitaciones en lenguajes de programación, limpieza y análisis de datos. El procesamiento de la información por medio de técnicas en el manejo de grandes bases de datos se ha convertido en una habilidad muy buscada en los científicos modernos, por lo que vale la pena adentrarse en la intersección entre ciencia de datos y ciencias básicas.
El pensamiento crítico, la resolución creativa de problemas y búsqueda continua de optimización de procesos también forman parte del perfil del científico de datos. Ahora, en cuanto a la parte técnica, se conoce la importancia de recopilar, procesar y analizar cantidades de datos, ya sean estructurados o no estructurados. La creciente popularidad se ha extendido a herramientas como Tableau, Alteryx, DataRobot y la biblioteca TensorFlow, por lo que la capacitación en estas tecnologías es sumamente valiosa. En la actualidad resulta primordial centrarse en desarrollar un perfil profesional multidisciplinario, con la disposición a aprender de áreas ajenas a su preparación académica base.
¿Para qué sirve la ciencia de datos en la química?
En la química hay muchas aplicaciones que se benefician al utilizar modelos predictivos propios de la ciencia de datos: en la industria farmacéutica (en la creación de medicamentos, evolución del efecto en el cuerpo, dosis adecuada), en la industria alimentaria (tiempo de caducidad, mejora continua en calidad de productos), en la producción de agentes esterilizantes e higiénicos, entre otras. Con la ayuda de la inteligencia artificial es posible realizar increíbles mejoras para establecer modelos y conocer el comportamiento de compuestos, moléculas y reacciones químicas a partir de la recolección y ejecución de datos.
¿Para qué sirve la ciencia de datos en la física?
La utilización de técnicas de inteligencia artificial es ahora ampliamente utilizada en la física, con el fin de desarrollar un mejor entendimiento de las leyes que gobiernan los fenómenos de la naturaleza, por ejemplo en la termodinámica, el electromagnetismo y la dinámica de fluidos. En el prestigioso complejo de aceleradores de partículas CERN se utilizan técnicas de Big Data para desvelar las principales interrogantes relacionadas al comportamiento de partículas a muy pequeña escala. El manejo adecuado de estas enormes cantidades de datos le corresponde a un selecto grupo de científicos y analistas de datos, quienes son responsables de su escalabilidad y predictibilidad. Actualmente, algunas iniciativas plantean la posibilidad de diseñar leyes físicas a partir del machine learning, como es el caso de la popular AI Newton del MIT, así como AI Physicist de la misma institución.
¿Para qué sirve la ciencia de datos en la biología?
La ciencia de datos marcó un antes y un después en esta disciplina académica. La biotecnología, la agricultura y otros temas en salud se han beneficiado en gran manera a partir de diferentes técnicas de deep learning e inteligencia artificial. De hecho, ahora la revolucionaria manera en la que los datos son tratados en la genética se conoce como bioinformática, aunque esta no solo se limita al estudio del ADN y demás proteínas. Sumado a estos avances, se emplea inteligencia artificial en la detección temprana de enfermedades, el seguimiento de la evolución de estas así como en el diseño de técnicas de protección ante agentes dañinos para los organismos, como es el caso del comportamiento de los virus y las bacterias, donde también son estudiados por profesionales con conocimientos en redes neuronales.
Referencias
Desvelando los misterios de la ciencia con el CERN. Intel. (2021). Recuperado el 17 de julio del 2021, desde https://www.intel.es/content/www/es/es/it-managers/cern-lhc-data.html.
Martínez Barnetche, J. (2007). La bioinformática como herramienta para la investigación en salud humana [Ebook]. Recuperado el 17 de julio del 2021, desde https://www.redalyc.org/pdf/106/10649028.pdf.
Oliveros, J., & Oliveros, J. (2021). IA Newton: Inteligencia Artificial en la física. CRIPTO TENDENCIA. Recuperado el 17 de julio del 2021, desde https://criptotendencia.com/2019/12/06/ia-newton-inteligencia-artificial-en-la-fisica/.
