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Jueves 28 de septiembre de 2017

Conclusiones Jornada Estadística y Data Science del INAMAT

Por Lola Ugarte

El pasado lunes día 25 de Septiembre, se celebró la Jornada titulada "¿Es la Estadística una parte significativa de la Ciencia de Datos?" con una asistencia y participación de más de un centenar de personas.

Apertura
Apertura: De izq a dcha: Iñaki P. Landazabal, Begoña Vicente y Pablo Cebrián

La jornada fue abierta por Begoña Vicente, Directora de Desarrollo de Negocio de los Institutos de Investigación, quien agradeció a los ponentes y asistentes por su participación y a la organización y la Obra Social Caixa - Fundación CAN por hacer posible este evento. Seguidamente Pablo Cebrián, Director del Instituto Navarro de Estadística expuso la estrategia de la entidad, así como recalcó la importancia de incorporar las técnicas más novedosas para poder ofrecer datos cada vez de mayor valor añadido. Cerrando este bloque, Iñaki Pérez de Landazabal, Director del InaMat, presentó el Instituto de Materiales Avanzados así como estableció la importancia de la estadística y el Data Science de forma transversal a las líneas del mismo.

A continuación Lola Ugarte del INAMAT fue dando paso a los ponentes. En primer lugar Carlos Gil-Bellosta expuso su ponencia: Estadística y Ciencia de Datos: la revalorización del “no”

Carlos Gil BellostaEn esta ponencia el autor ha realizado una reflexión muy personal  sobre la relación entre la estadística y la ciencia de datos, tratando de ser por una vez, en palabras del ponente, constructivo.  El ponente ha valorado la estadística como una tecnología más que como una ciencia y ha sido bastante crítico con la formación estadística que reciben los alumnos en las universidades.  

Las dispositivas de la presentación estarán disponibles en su blog 

En segundo lugar Manuel Febrero presentó su ponencia titulada "Retos estadísticos en Big Data y Data Mining"

Manuel FebreroEn esta presentación el autor ha mostrado su visión sobre el Big Data destacando cómo realmente esta denominación no es otra cosa que  la aplicación de la Estadística a nuevos entornos más complejos,  y que se podría denominar como Estadística en Datos Complejos.  La complejidad puede venir determinada por la cantidad de datos (Big Data), la cantidad de variables (Estadística en Alta Dimensión)  o la complejidad de la información en sí misma (Análisis de imágenes, sonidos,  etc. ). En la presentación se han mostrado algunos ejemplos de aplicación de técnicas estadísticas combinando técnicas clásicas con los nuevos paradigmas.  En palabras del ponente, la era del BIG DATA promete mejores decisiones y grandes beneficios tras una inversión importante en tecnología. Sin embargo, el ponente ha pedido precaución antes de realizar estas inversiones ya que en muchos casos no serán necesarias.

Tras el coffee break y networking, Emilio Carrizosa cerró la jornada con su ponencia Un tour guiado a problemas de optimización  matemática en Ciencia de Datos

Emilio CarrizosaEn esta conferencia, de carácter más técnico, el ponente ha mostrado como muchos métodos usados en el ámbito de la Ciencia de Datos requieren de la resolución de un problema de optimización. Dicho problema puede ser relativamente sencillo o bastante más complejo, lo que requiere de un conocimiento exhaustivo de las técnicas de optimización y de cómo modificarlas y no sólo de la utilización sistemática de dichas técnicas.   El  ponente ha puesto ejemplos reales de problemas complejos y de cómo abordar su solución.

Ponentes
Ponentes: De izq a dcha: Manuel Febrero, Lola Ugarte, Carlos Gil y Emilio Carrizosa

En resumen, y contestando a la pregunta que se planteaba en estas jornadas, los tres ponentes han puesto en valor la necesidad de un conocimiento profundo de las técnicas estadísticas para abordar con éxito los problemas de análisis de datos planteados en la actualidad.  

Documentación adicional



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