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Entrevistas

Álvaro Barbero, Chief Data Scientist del IIC: "poco a poco hay que empezar a confiar en los algoritmos"


, el 13 Febrero 2017 | Leído 2784 veces

Hablamos con el experto en Data Science y Machine Learning, Álvaro Barbero Jiménez, Chief Data Scientist del Instituto de Ingeniería del Conocimiento - IIC -, para discutir sobre los pilares del científico de datos, el estado de madurez analítica de las empresas españolas, cómo su vida ha cambiado después de obtener el segundo lugar de la pasada competición Texata 2015 Big Data Analytics World Championships, y mucho más.



Álvaro Barbero, Chief Data Scientist del IIC
Álvaro Barbero, Chief Data Scientist del IIC
Álvaro Barbero, actualmente dirige el departamento de científico de datos, y más específicamente, el área de Ingeniería Algorítmica del Instituto de Ingeniería del Conocimiento, -IIC, entidad española privada de I+D+i. En el IIC laboran decenas de expertos del mundo del análisis de datos. Sobre el caso particular del área dirigida por Álvaro, ésta se orienta más hacia la innovación e investigación, con el fin de resolver problemas o afrontar desafíos del mundo real, mediante técnicas del análisis de datos: "tenemos como misión que todas las investigaciones que hacemos son aplicadas", afirma Barbero.

Empezó estudiando la carrera de ingeniería superior en informática, con un alto interés por la inteligencia artificial y el análisis de datos - aunque en aquella época de estudiante todavía no se hablaba de Big Data- ya existían estas disciplinas académicas. Se animó a seguir con el máster en la Universidad Autónoma de Madrid y como continuación del máster, prolongó sus estudios hasta la elaboración de su tesis doctoral en temas de aprendizaje automático, el famoso Machine Learning, como él mismo lo menciona, finalizando en el 2011. A partir de esta fecha se incorpora como contratado al IIC, donde había venido colaborando desde la época de estudiante.

A continuación, la entrevista editada con Álvaro Barbero para Decideo en español.

¿Cuáles son las principales responsabilidades como Chief Data Scientist en el IIC?

Ahora me encargo de dirigir un área específica, llamada Ingeniería Algorítmica. Tiene ese nombre porque nos dedicamos al Data Science y Machine Learning, pero en general, a diseñar algoritmos para resolver problemas con aplicación a proyectos reales en empresas.

En el instituto se viene haciendo análisis de datos desde su fundación, hace prácticamente 27 años. El instituto se llama Instituto de Ingeniería del Conocimiento porque a este tipo de disciplina se le conocía como Ingeniería del Conocimiento; simplemente por eso. Estos nombres han ido cambiando. Luego se llamó minería de datos, después Big Data, y ahora se habla mucho de Machine Learning. Pero, en el fondo, la idea es la misma, es intentar usar datos como fuente de trabajo, intentar explotarlos de alguna manera útil.

Estamos tanto por filosofía como físicamente en la Universidad Autónoma de Madrid, pero tenemos como misión que todas las investigaciones que hacemos son aplicadas. Esto quiere decir que no estamos en el ciclo universitario de investigación básica cuyo objetivo es hacer publicaciones científicas. De vez en cuando si hacemos alguna publicación científica pero no es el objetivo principal.

La investigación que realizamos está muy orientada según las necesidades que puedan expresar nuestros clientes o los socios del IIC; y siempre en torno a esta temática de análisis de datos. Es cierto, que, al estar cerca de la universidad, intentamos estar al tanto de los nuevos avances que han ido cubriendo, tanto en tecnología software de Big Data como en los nuevos métodos y algoritmos del machine learning que van apareciendo, e intentamos incorporarlos en las soluciones que hacemos. Digamos que intentamos ser uno de los primeros en que este conocimiento que sale de la universidad, se pueda aplicar en proyectos reales en la empresa.

¿Cómo es un día de trabajo como Chief Data Scientist?

Normalmente es una mezcla de distintas tareas. Por un lado, trabajo mucho con las otras áreas del IIC, en evaluar propuestas que van llegando de los distintos clientes para ver cómo vamos a aplicar las técnicas que conocemos de análisis de datos en sus problemas.

También me encargo de dirigir los equipos de trabajo y de realizar trabajo técnico, de hacer desarrollo, programación. Por último, también hago difusión en el sentido de asistir a eventos, conferencias para hablar tanto de las cosas que realizamos en el IIC como de los temas de investigación en los que hemos estado trabajando y colaborando con otros equipos, como por ejemplo, con el equipo de machine learning de investigación de la Universidad Autónoma de Madrid.




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