La UNQ lanzó el Programa de Ciencia de Datos
El martes 12 de julio de 2022 se realizó una reunión de trabajo en Universidad Nacional de Quilmes (UNQ) con el objetivo de inaugurar el Programa de Ciencia de Datos, creado en la última sesión de Consejo Superior.
La principal responsabilidad del Programa será entender en el armado y diseño de un campo transdisciplinar que involucre procesos y sistemas interrelacionales con la estadística, los métodos científicos, la inteligencia artificial y el análisis de datos a fin de extraer conocimiento o un mejor entendimiento del Big Data generado por los dispositivos tecnológicos de uso creciente en el ámbito de la UNQ con el objeto de optimizar la gestión y la toma de decisiones.
El Programa estará liderado por Mariano Barrionuevo y será parte de un plan institucional de cuatro años. A su vez, trabajará en colaboración con el Programa de Gestión de la Información Institucional.
Durante la reunión, el Rector de la UNQ -Mg. Alfredo Alfonso- celebró la creación del nuevo Programa y destacó su importancia: “un programa de gobernanza de datos permitirá relevar todas las fuentes ya existentes en los diferentes estamentos de la UNQ, unificarlas y darles un nuevo propósito que permita a los actores que toman decisiones, maximizar el impacto que buscan en su gestión”.
Por su parte, Barrionuevo declaró: “Nuestro objetivo es dar respuesta institucional a la demanda creciente de nuevos saberes vinculados a la big data y a la gestión y procesamiento de grandes volúmenes de información, reconociendo el uso del dato como un activo estratégico que marca la madurez de las organizaciones”. Todo el gabinete estuvo presente junto a los Directores de Departamento y Escuela y autoridades de gestión de la UNQ.
Algunas de las acciones que realizará el Programa de Ciencia de Datos serán:
1. Recopilar, procesar y extraer valor de las diversas, dispersas y extensas bases de datos disponibles en las diferentes dependencias de la UNQ.
2. Extraer datos independientemente de la fuente o de su volumen, así como limpiar y eliminar lo que pueda sesgar resultados.
3. Hallar y registrar anomalías, patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos para predecir resultados y optimizar procesos de toma de decisiones.
4. Procesar datos usando métodos estadísticos, análisis predictivo, minería de datos y aprendizaje automático con el objeto de acortar los tiempos de producción de información útil con mínima intervención humana y propender a la predicción de resultados.
5. Diseñar soluciones basadas en datos que aumenten los beneficios y reduzcan costos.
6. Realizar visualizaciones gráficas de los datos relevantes procesados.
7. Comunicar la información procesada a los diferentes estamentos universitarios a fin de implementar mejoras en sus procedimientos internos.
8. Diseñar y realizar actividades de capacitación sobre tecnologías de procesamiento de grandes volúmenes de datos.
