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Nadia Galindo: “Debemos perder el miedo al big data como lo hicimos con word o excel”

La Fundación Telefónica formó a la primera promoción de profesionales en el manejo masivo de datos. Conversamos con quien ocupó el primer lugar.

Nadia Galindo: “Debemos perder el miedo al big data como lo hicimos con word o excel” | Entrevista

Galindo: “Se puede aplicar el manejo masivo de datos a diversas enfermedades para un mejor tratamiento”.

Los primeros días, Nadia Galindo no entendía casi nada de lo que se hablaba en las clases. A diferencia del resto de sus compañeros que venían de carreras informáticas o afines, ella llegaba de las ciencias naturales. Pero, luego de varias semanas de intenso trabajo, ella logró ocupar el primer lugar de la primera promoción de profesionales especializados en el manejo de datos masivos . Ahora Galindo ha empezado a idear proyectos en el campo de la biología que podrían facilitar la vida de miles de personas.

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¿Qué ideas te ha dado el manejo de datos para tu trabajo como bióloga?
Hay una inmensa cantidad de información acumulada que necesita ser analizada e interpretada; de lo contrario, se habrá perdido una valiosa oportunidad para crear soluciones. En otros lugares, he visto que hacen análisis sobre el posible desarrollo de una pandemia y su expansión con el fin de prevenir situaciones. Hay un trabajo matemático y científico detrás de cada paso; en el caso de la pandemia, se podrían generar de esta manera métodos de prevención.

¿En el Perú se ha logrado hacer este tipo de predicciones?
Lo ideal, como sucede en otros países, es explotar la información que se tiene, pues cada segundo se están sumando millones de datos que deben ser aprovechados al máximo a través de modulamiento matemático, machine learning o modelos predictivos, que nos pueden ayudar a adelantarnos a lo que podría suceder. Solo así se pueden tomar mejores decisiones para que, por ejemplo, el impacto de la aparición de una enfermedad o desastre sea menor. Incluso el trabajo de datos podría ser un factor importante en la aplicación de políticas públicas de prevención.

¿Qué disciplinas están involucradas en el trabajo masivo de datos?
Son varios los especialistas que se reúnen, como ingenieros de software, ingenieros de sistemas, data scientists, visualizadores, etc. No necesariamente todos son científicos, sino pueden ser también profesionales de cualquier otro perfil que tengan habilidad en el entendimiento de un determinado negocio. La idea es que el manejo de datos facilite la vida de la gente. Por ejemplo, un equipo comunicativo puede trabajar a la par con el científico y resulta clave para la creación de soluciones óptimas. Este trabajo en equipo con distintas profesiones es lo que se ha denominado como big data business.

¿Durante el proceso introductorio hasta la fase final pensaste en proyectos que podrían concretarse a futuro?
Claro, uno de ellos fue la digitalización de las piezas del Museo de Historia Natural de San Marcos, que no solo pasaba por catalogar la colección, sino añadir componentes que beneficiarían al propio museo con relación al manejo de visitantes y cuidado de las muestras. Por otro lado, iba viendo en el campo de la biología diferentes genomas o diferentes tipos de enfermedades, a los que ya se está aplicando el uso masivo de datos para reconocer su comportamiento.

A las personas que cargamos el prejuicio del big data como un trabajo netamente científico y pensado solo para un tipo de profesionales, ¿qué les dirías?
Les diría que no hay nada que no se pueda aprender; tarde o temprano el campo laboral irá necesitando cada vez más perfiles laborales muy ligados a todos los campos que involucran el manejo masivo de datos. Se necesitarán personas que no solo manejen los clásicos programas de Microsoft, sino que tengan nociones básicas de programación y usen herramientas que puedan hacer ese tipo de análisis. De acá al año 2022, los perfiles más demandados serán de aquellos que tienen manejo de informática. Solamente deben de perderle el miedo, como se le perdió el miedo a Word o a Excel. Es algo con lo cual no podemos ir a contracorriente. Solo toca empezar con ese nuevo aprendizaje.


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