En pleno siglo XXI la sociedad mira a los científicos de datos para dar respuesta inmediata a problemas muy complejos, de ahí que cualquier ayuda sea bienvenida, ya que el mundo de la ciencia de datos es cualquier cosa menos sencilla. Con el ánimo de servir de guía se ha publicado Fundamentos de ciencia de datos con R, un libro dirigido a investigadores y profesionales, que han coeditado los profesores de la UCLM Gema Fernández-Avilés y José María Montero y que implica a 49 personas de distintos sectores y universidades.
La Escuela Superior de Informática (ESI) de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) en el Campus de Ciudad Real ha acogido esta mañana la presentación de Fundamentos de ciencia de datos con R, un manual que nace con la pretensión de ser la ‘Biblia’ para los científicos de datos y ejercer de guía y ayuda para todas aquellas personas que quieran introducirse en la ciencia de datos, concretamente en R, un lenguaje de código abierto para computación estadística.
Coeditada por los profesores de la UCLM Gema Fernández-Avilés y José María Montero, en la obra participan 49 profesionales, entre los que se encuentran periodistas, policías, médicos, empresarios y, por supuesto, docentes e investigadores de distintas universidades. Dieciséis de ellos son de la Universidad regional y autores de 37 de los 60 capítulos que conforman el libro.
La profesora Fernández-Avilés ha explicado que a diario se procesan en el mundo 2,5 trillones de bytes de datos, una cantidad ingente de información que requiere el procesamiento de datos, análisis y toma de decisiones que de ellos se desprenden en tiempo real. “Los ciudadanos, las empresas y los gobiernos dirigen su mirada hacia el mundo científico para que les ayude a oír las historias que cuentan esos datos acerca de la realidad de la que han sido extraídos. Y no parecen mirar al antiguo investigador científico, sino al nuevo científico de datos”.
Dada la complejidad de la ciencia de datos, que según los autores del libro “ha venido para quedarse”, el libro presentado hoy está dirigido a todas aquellas personas que desean desarrollar las habilidades necesarias para abordar de principio a fin proyectos complejos de ciencia de datos, concretamente del software estadístico R; y todo ello explicado de una manera amena, comprensible, ágil, práctica y eficiente para entender el planteamiento del problema y obtener la información necesaria para darle una rápida solución.
Fundamentos de ciencia de datos con R ha sido editado por McGraw Hill, siguiendo los estándares de reproducibilidad y ciencia abierta, y está en abierto a disposición de toda la sociedad. Su presentación ha tenido lugar en el marco del ‘Encuentro de Ciencia en Abierto en la UCLM: Ciencia de datos con R para la sociedad, la academia y la industria’, en cuya apertura han participado el vicerrector de Transformación y Estrategia Digital de la UCLM, Ismael García Varea; la profesora de la UCLM Gema Fernandez-Avilés la presidenta del INE, Elena Manzanera Díaz; y el director de la Escuela Superior de Informática de Ciudad Real, Crescencio Bravo. A las autoridades se han unido, de forma online, el profesor de la UCLM José María Montero, presidente de ASEPELT y co-editor de la obra; Viviane Naimi, decano de la Faculty of Business Administration and Economics of Notre Dame University; y Richard J. Roberts, Premio Nobel de Medicina 1993.
Tras la presentación, ha tenido lugar una mesa redonda en la que han intervenido la presidenta del Instituto Nacional de Estadística, Elena Manzanera Díaz, en representación de la sociedad; la directora del Instituto UC3M-Santander Big Data Institute, Rosa Elvira Lillo, en representación de la academia; y Julio Sevilla Santos, R&D principal scientist para Europa en Schreiber Foods, representando a la industria.
El acto ha sido organizado por los profesores de la UCLM Gema Fernández-Avilés, directora del Máster en Data Science & Business Analytics (con R software); José María Montero (Economía Aplicada), Víctor Casero (Matemáticas) e Ismael Caballero (Tecnologías y Sistemas de Información) que reflejan la transversalidad de la ciencia de datos objeto de este encuentro.
