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Míercoles 22 de noviembre
de 2006 Este posgrado de dos años dictado en conjunto por la Facultad de Exactas y la de Ingeniería de la UBA brinda herramientas para mejorar el análisis y procesamiento de la información. Por Cecilia Draghi (*)
El número de datos acumulados por las distintas organizaciones aumenta a ritmo acelerado. ¿Qué hacer con esa gigantesca parva de información que los actuales sistemas computarizados permiten guardar? ¿Cómo lograr extraer conocimientos clave de esa monumental montaña de registros? Precisamente, la Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento de Conocimiento (Data Mining & Knowledge Discovery) permite llevar adelante esta tarea detectivesca y brinda las herramientas necesarias para hacerlo. "El objetivo del data mining es descubrir la información oculta en grandes volúmenes de datos. Esto es posible a partir de la gran capacidad de almacenamiento que actualmente ofrecen los sistemas", explica la doctora Ana Silvia Haedo, directora interina de esta carrera, realizada en forma conjunta por la FCEyN y por la Facultad de Ingeniería de la UBA. Con sede en la Ciudad Universitaria, esta formación de posgrado de dos años de duración abrió sus puertas en 2004. "Fue la primera Maestría en esta especialidad en América Latina. Hoy contamos con alumnos que provienen de distintos países del continente, además de las provincias del interior del país", relata Haedo, profesora de Análisis Inteligente de Datos y Enfoque Estadístico del Aprendizaje, ambas materias de la especialización. En la Maestría, año tras año aumenta el número de estudiantes y aún así no cubre las demandas laborales existentes. "La salida laboral es total. No hay gente suficiente para ocupar los cargos que se están requiriendo. Todos los cursantes están trabajando y vienen a buscar conocimientos para aplicarlos a sus tareas", agrega Haedo. Gran parte de las áreas que cada maestrando lleva adelante fue expuesta en las recientes Jornadas Argentinas de Data Mining, efectuadas en esta casa de estudios con una gran convocatoria de público, que superó ampliamente las expectativas iniciales. "Esto refleja la avidez por el tema. Las empresas son tentadas por sistemas de software para data mining y luego necesitan incorporar personas especializadas para poder aplicarlo en la práctica", indica Haedo, a cargo de la dirección por licencia del Dr. Alejando Vaisman. Sumando datos Miles de millones de datos se registran por segundo electrónicamente. Bastan los solo ejemplos señalados por la doctora Haedo: cuando uno concurre al supermercado se dejan rastros de las características personales como consumidores que son captadas por el sistema que lee el código de barras impreso en el producto; otro tanto ocurre si se paga con tarjetas de crédito o débito. Seguido en el tiempo, se puede saber lo que ese individuo compra, cuánto gasta habitualmente, qué marcas elige, qué sistema emplea para pagar, etc. "Estos datos se usan para definir perfiles de clientes, para elaborar campañas, para mejorar la llegada al público", enumera y no se cansa de brindar casos prácticos que ocurren a diario. "Un banco envió 100 mil cartas para ofrecer una línea de créditos. Sólo obtuvo 90 respuestas. Esto es una pérdida de esfuerzos, dinero y tiempo para una empresa. En cambio, si cuenta con información previa que le permita definir los posibles candidatos a solicitar un préstamo, la correspondencia irá dirigida más eficazmente", compara. El ámbito comercial es uno de los aspectos, pero también el data mining es usado permanentemente en áreas científicas como biología molecular y genética. "Se emplea para descubrir o analizar códigos genéticos", puntualiza. El campo de tareas es amplísimo. Una alumna, tesista de doctorado, aplica esta metodología para caracterizar hongos. Tampoco faltaron experiencias que permitieron profundizar los conocimientos en la producción de arroz y ya fueron llevadas a la práctica. Las más diversas disciplinas son objeto de esta metodología, denominada "mining" que en inglés significa minería "porque el concepto que se lleva adelante es realizar un excavación hasta lograr extraer lo valioso en el gran cúmulo de información almacenada por la informática", precisa. Carrera baja la lupa La Maestría tiene una duración de dos años. El primer año, los alumnos reciben el título de Especialistas en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento. La carrera está estructurada sobre seis materias básicas y obligatorias con un total de 416 horas que corresponden a: Aprendizaje Automático; Análisis Inteligente de Datos; Data Mining; Enfoque Estadístico del Aprendizaje y Descubrimiento; Data Mining y Knowledge Discovery en Economía y Finanzas; y Data Mining y Knowledge Discovery en Ciencia y Tecnología. Los estudiantes que cursan el segundo año, para completar la Maestría deberán cursar cuatro materias optativas (256 horas) y dos talleres de tesis. Una vez aprobado el trabajo de tesis se obtiene el título de Magister en Data Mining. Las clases tienen lugar los jueves y viernes de 19 a 22, y los sábados de 9 a 13. "Si se desea, los sábados por la tarde se pueden asistir a talleres complementarios y usar el laboratorio que está muy bien equipado", subraya Haedo. (*) Centro de Divulgación Científica - SEGB - FCEyN.
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