Profesionales en computación científica o data science irrumpen en el mercado laboral
Para 2020 en Estados Unidos el número de empleos en Big data aumentará de 364 mil a 2 millones 720 mil vacantes, según IBM.

Cada minuto del día nuestra sociedad genera una enorme cantidad de datos. Estos datos, que circulan a gran velocidad en la red, al procesarlos se convierten en valiosa información, en especial para las compañías de la industria tecnológica como Facebook, Google o Cabify, pero también para empresas de seguros, bancos y telefonía móvil. Esa gran cantidad y variedad de datos que transitan por internet es lo que se conoce como Big data.

IBM es una de las grandes empresas a nivel mundial que trabaja desde hace un tiempo en el procesamiento de Big data para generar mejores modelos de negocio. Según la multinacional, “el 59% de toda la demanda de trabajo de Data Science and Analytics está en finanzas y seguros, servicios profesionales e informática y para el año 2020 el número de empleos para todos los profesionales de datos de Estados Unidos aumentará de 364 mil aperturas a 2 millones 720 mil nuevas vacantes”, de acuerdo a lo señalado por su estudio “The Quant Crunch: How The Demand For Data Science Skills Is Disrupting The Job Market”, publicado en www.forber.com.

Con estas cifras en la mesa, la doctora en Astrofísica del Instituto de Física y Astronomía (IFA) de la Universidad de Valparaíso Amelia Bayo, única casa de estudios en Chile que imparte la carrera de Licenciatura en Física mención Computación Científica, advierte que la demanda por estos profesionales crece muy rápido, dado que el análisis de los grandes datos (Big data) ofrece un mundo de oportunidades a las denominadas compañías del futuro como son Uber, Amazon Web Services, Booking o Linkedin.

“En Chile hay muy pocas personas especializadas en data. Conozco a un par de astrónomos muy jóvenes, quienes por su trabajo en data science fueron contratados recientemente por una empresa de telefonía móvil en Santiago para hacerse cargo de la nueva unidad de datos. Por lo atractivo del desafío y los buenos sueldos, ambos astrofísicos decidieron no continuar en la vida académica y dar el paso hacia la industria de las telecomunicaciones, consiguiendo el trabajo sin postular siquiera”, afirmó la académica.

La doctora Bayo agregó que los astrónomos son muy cotizados para estos puestos y relató la experiencia en Harvard: “Pavlos Protopapas, astrofísico chipriota, quien trabaja en el Institute for Applied Computational Science de la Universidad de Harvard, me contó que está muy preocupado, porque no logra retener a sus estudiantes para que se dediquen a la investigación, ya que se los llevan compañías como Google, Amazon o Uber”

Estas empresas están conscientes que el análisis y procesamiento de Big data, debidamente utilizado, permite mejorar la producción, predecir fenómenos del cambio climático, conocer el rendimiento de un producto e intuir los movimientos de los mercados, entre otros ejemplos. Además, son herramientas fundamentales para la toma de decisiones, resolver problemas o proponer respuestas rápidas y efectivas.

“Muchas de las innovaciones que estamos implementando en la UV están muy inspiradas en Harvard. La mención Computación Científica está incluida en la carrera de Licenciatura en Física, que dura cuatro años en total. Su malla contempla ramos que introducen a los alumnos en todas las áreas importantes de los simuladores y el data science”, asegura la investigadora.

Para Graeme Candish, director de la carrera de Licenciatura en Física, mención Computación Científica UV, ésta es “definitivamente la carrera del futuro”.

“Está creciendo mucho. Todas las empresas hablan de Big data, por eso la mención de computación científica es muy importante hoy. Se necesitan cada vez más personas que tengan expertise en bajar y analizar estos datos. Y alguien que ha estudiado Física está capacitado para saber cómo aplicar la lógica y la matemática a la vida real”, afirmó el astrónomo de origen escocés.

Coincidiendo con el doctor Graeme, para Amelia Bayo los físicos están mejor preparados para estas tareas, porque siempre quieren entender cómo funcionan las cosas. “La computación científica es lo mismo, pero desde la perspectiva de los datos. El objetivo es encontrar una explicación cuantitativa, pero también cualitativa, para luego desarrollar modelos de simulación que apliquen eficientemente a una situación determinada. En Astronomía se usan mucho estos modelos, por ejemplo para proyectar cómo se verá la galaxia “X” en 10 millones de años más. En el caso de Uber, para seleccionar el automóvil más cercano a la solicitud del cliente, o en el ámbito de la seguridad aérea, el diseño de buenos simuladores de vuelo es relevante para prever diferentes situaciones de peligro con un margen de error ínfimo, porque de eso dependerá —en el caso más extremo— la vida de los pasajeros”.

Publicado jueves 9 de noviembre de 2017
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