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Por Marcos ¿Nunca te has preguntado que palabras son las que más se repiten, ya sea en inglés, español o cualquier otro idioma? Pues déjame decirte que la palabra más usada en el inglés es “the”, después le sigue “of”, “and” y “to”. La lista sigue, pero estas son las 4 palabras más comunes en el inglés. Pero esto no es lo interesante, lo que es realmente interesante es que la palabra “of ” la encontramos la mitad de las veces que la palabra “the”, “and” la encontramos un tercio de las veces que “the”, “to” un cuarto de las veces que “the” y así sucesivamente. El inglés no es la excepción, podemos encontrar este mismo patrón en el español y en cualquier otro idioma que se nos ocurra. Todos siguen el mismo patrón y son proporcionales dependiendo del rango en el que se encuentren. A este patrón se le conoce como la Ley de Zipf, ley que fue popularizada por George Zipf, quien era un lingüista de Harvard. Sin embargo, lo que hace a esta ley más sorprendente es que no solo aparece en los idiomas sino también lo encontramos en el número de habitantes de las ciudades, las intensidades de las erupciones solares, las magnitudes de los terremotos, y la lista continua. Otra característica que observamos dentro de esta ley es que sigue el principio de Pareto; que establece que el 20% de las causas, son responsables del 80% de los resultados. Este principio lo vemos siempre en el día a día, por ejemplo: el 20% de los millonarios tiene el 82.7% de los ingresos mundiales. Viéndolo desde la ley de Zipf, el 18% de las palabras representan aproximadamente el 80% de las veces que las repetimos. Hace más de un siglo que se descubrió esta ley y aún así no hay una conclusión comprobada y bien argumentada para darle explicación al porque de la ley de Zipf, sigue y tal vez seguirá siendo un misterio. Y tú, ¿qué explicación le darías? En la siguiente liga puede ver un video Tik Tok sobre este tema, realizado por el estudiante Jonhatan Cabrera: www.tiktok.com/@ryuubalam/video/7036911166697868549
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Las proteínas son las nano-máquinas de la vida, transportan el oxígeno en la sangre, permiten que los ojos detecten la luz, mueven los músculos del cuerpo. Incrementar nuestro conocimiento sobre las proteínas nos permitirá usarlas para entender y combatir enfermedades más rápidamente, usar enzimas para transformar desechos plásticos y hacerlos biodegradables, incluso llegar a capturar gases de efecto invernadero, entre muchas otras aplicaciones. Las proteínas están hechas de bloques llamados aminoácidos, una proteína tiene cierta estructura tridimensional, es decir, cierta posición de sus aminoácidos, llamada “plegado de proteínas” (protein folding https://youtu.be/KpedmJdrTpY). Entender esa forma espacial es básico para poder predecir cómo se va a comportar una proteína, incluso antes de producirla en el laboratorio, permitiendo diseñar en la computadora proteínas como nano-máquinas para que realicen cierta función. Desafortunadamente, predecir la estructura o estructuras tridimensionales de una proteína a partir de una lista de los aminoácidos que contiene, había sido un gran problema sin solución. Incluso hay “video juegos” en línea, en los que jugadores humanos voluntarios en todo el mundo están continuamente intentando descubrir nuevas estructuras tridimensionales, para aumentar el conocimiento científico https://fold.it/ Pero ahora, usando la investigación en Inteligencia Artificial, en particular en el llamado Aprendizaje Profundo (Deep Learning), el equipo de investigación AlphaFold (https://youtu.be/gg7WjuFs8F4) ha producido resultados sorprendentes en la predicción del “plegado de proteínas” (protein folding), acercándonos más al uso de estas nano-máquinas de la vida para mejorar nuestra salud, calidad de vida y combate a los problemas de contaminación Se manejan grandes cantidades de dinero en los deportes profesionales, como el básquetbol de la NBA en Estados Unidos. Cada equipo es una gran empresa privada, con grandes incentivos para invertir en todo tipo de tecnología que le permita aumentar sus posibilidades de ganar. Por eso han surgido científicos de datos especializados que, usando Matemáticas, Computación e Inteligencia Artificial, analizan constantemente los juegos, asesorando a los entrenadores y directivos en su toma de decisiones, incluyendo jugadas, estrategias, e incluso nuevas contrataciones de jugadores. En el video de Bloomberg "The NBA Data Scientist" conoceremos a una científica de datos, quien encontró en la NBA su trabajo soñado, combinando su amor por las Matemáticas y el básquetbol. Por otro lado, el científico de datos en el video "The Math Behind Basketball's Wildest Moves", de TED, nos contagia con su pasión por "la ciencia de los puntos en movimiento", y nos explica como la inteligencia artificial permite procesar y analizar miles de horas de juego para extraer información valiosa para los entrenadores. Al final del video nos muestra cómo las aplicaciones de su trabajo van más allá de la cancha de baloncesto. Estamos en un gran momento en la historia de la humanidad; ahora es posible aprovechar el amor a las Matemáticas para crecer y ser feliz en cualquier campo profesional, estudiando carreras como Ingeniería en Ciencia de Datos y Matemáticas en el Tec de Monterrey: https://tec.mx/es/ciencias-aplicadas/ingeniero-en-ciencia-de-datos-y-matematicas tec.mx/es/ciencias-aplicadas/ingeniero-en-ciencia-de-datos-y-matematicas ¿Debo estudiar Ciencia de Datos si me interesan la Bioinformática y la Computación Cuántica?3/8/2020 Me da gusto poder platicarte sobre la carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos y Matemáticas (IDM), y también de otras carreras (ITC, ITD) que tenemos en el Campus Estado de México (CEM) del Tec de Monterrey.
En la actualidad las decisiones empresariales hacen necesario tener profesionistas con conocimientos de Estadística, Matemáticas, Computación e Inteligencia Artificial, y eso se refleja en el programa de IDM. Es una carrera nueva, la primera generación apenas va a comenzar este agosto 2020 su tercer semestre. Si te interesa la bioinformática, pues mis estudiantes de IDM llevaron en su segundo semestre una materia llamada “Biología Computacional”, y quedaron muy muy contentos, puedes leer las opiniones de algunos de ellos acerca de esa materia y otros temas en el siguiente blog: https://cienciadedatos.weebly.com/ciencia-de-datos-y-matemaacuteticas/algunas-opiniones-de-estudiantes-de-idm-sobre-su-carrera-en-el-tec Si otro interés tuyo es computación cuántica, pues resulta que en el Campus Estado de México tenemos dos expertos a nivel internacional, el Dr Salvador Venegas http://www.tecgradschool.mx/salvador-e-venegas-andraca-phd y el Dr Francisco Delgado http://www.tecgradschool.mx/francisco-javier-delgado-cepeda-phd con quienes podrías trabajar en esos temas en los últimos dos semestres de tu carrera de IDM, cuando tienes que llevar a cabo tu especialización. Dados tus intereses, déjame darte una comparación muy rápida de cuatro carreras en el Tec que podrían interesarte: IDM, ITC, ITD, IFI IDM: Elige IDM si te interesan más las Matemáticas y su aplicación, junto con la inteligencia artificial y la computación ITC: Elige ITC si te interesa más la Computación y la programación de aplicaciones (apps) e incluso video juegos ITD: Elige ITD si te interesa más las decisiones empresariales y la creación de negocios basados en el “internet de las cosas” IFI: Elige IFI si te interesa más la Física, sobre todo la Física Cuántica (para IFI puedes comenzar un año en CEM y luego terminas en Monterrey) Ahora, sabiendo que ustedes estudiantes se enfrentan a decisiones fuertes, en lugar de inscribirte a una carrera desde el primer semestre, el Tec21 te ofrece la posibilidad de inscribirte a una avenida, que es algo parecido a un tronco común. Entonces, si te inclinas más por IDM e IFI, puedes meterte a su avenida (tronco común) que se llama Ingeniería en Ciencias Aplicadas (ICI). Por otro lado, si te interesan más ITC e ITD, entonces puedes meterte a su avenida (tronco común) que se llama Computación y Tecnologías de la Información (ICT), lo que te permite cursar dos semestre antes de tener que escoger exactamente la carrera. Y durante ese primer año es fácil cambiarse de una avenida a otra, yo como asesor académico ya tuve el caso de dos chicos que entraron originalmente a la avenida de ICT, que corresponde a las carreras de ITC e ITD, pero que al final de su primer semestre decidieron cambiarse precisamente a IDM, y lo pudieron hacer sin ningún problema; las materias y bloques que habían cursado fueron revalidados de una avenida a la otra. Estos cambios de avenida y de carrera pueden hacerse con facilidad durante el primer año en la entrada de Ingeniería en el Tec, después de eso sería más complicado, porque las carreras comienzan a ser muy diferentes del tercer semestre en adelante. Resumiendo, puedes especializarte en Bioinformática o en Computación Cuántica desde la carrera de IDM; pero también te conviene revisar otras carreras que abordan esos temas desde perspectivas distintas (ITC, ITD, IFI), además de que puedes inscribirte a alguna avenida (ICI, ICT) en lugar de una carrera, para darte un año más para decidir Por favor recuerda que en caso de elegir IFI (Ingeniero Físico Industrial), sólo puedes llevar dos o tres semestres en el CEM, y después tendrás que cambiarte al Campus Monterrey Espero que esta información sea de utilidad El 12 de julio tuve el gusto de ser entrevistado en FOROtv por el periodista Raúl Rodríguez Cortés, acerca de las oportunidades de trabajo en Matemáticas y Ciencia de Datos. Como pude expresar en esa entrevista, Científico de Datos está entre las profesiones con más oportunidades en el presente y futuro en México y en todo el mundo. En los reportes de LinkedIn aparece "Data Scientist" entre los trabajos emergentes, pero además también aparecen "AI Specialist" y "Cybersecurity Specialist", que corresponden a las especialidades de "optimización" y "seguridad y criptografía" de la carrera de IDM en el Tec de Monterrey:
https://www.cxcglobal.com/en-au/linkedins-emerging-job-trends-2020 Aquí esta la liga a la entrevista: https://www.facebook.com/watch/?v=1172399243113897 El pasado sábado 4 de Julio tuve el gusto de ser entrevistado por el periodista Héctor Figueroa en "Noticias sábado 2a emisión" en IMAGEN Radio. Como tuve oportunidad de expresar en la entrevista, Ciencia de Datos está entre los mejores trabajos en todo el mundo: https://www.glassdoor.com/List/Best-Jobs-in-America-2019-LST_KQ0,25.htm Y en México las carreras de Matemáticas están entre las diez mejor pagadas: https://mexiconewsdaily.com/news/medicine-is-top-paying-career-in-mexico/ En general, hay una gran necesidad de ingenieros en todo el mundo en este 2020: https://newengineer.com/blog/8-of-the-most-in-demand-engineering-jobs-for-2020-1126177 A continuación está el video de la entrevista: Estudiantes de la primera generación de IDM en el Tec Campus Estado de México, que están en el segundo semestre de su carrera, usaron su grupo de WhatsApp para compartir con una estudiante de preparatoria, sus opiniones sobre el modelo Tec21
https://tec.mx/es/modelo-tec21 y también sobre su vivencia hasta ahora en la carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos y Matemáticas https://tec.mx/es/ciencias-aplicadas/ingeniero-en-ciencia-de-datos-y-matematicas me dieron permiso para compartir lo que escribieron en este blog, como se puede ver en las siguientes imágenes, que incluyen respuestas de tres de los estudiantes de IDM: Lo que ahora llamamos Ciencia de Datos ha sido un arma para combatir las epidemias desde hace más de 150 años, cuando el médico inglés John Snow utilizó el análisis de las evidencias que tenía, y pudo determinar correctamente el origen de las epidemias de cólera en Londres, y también las medidas para contenerlas, todo en contra de lo que se creía en aquella época, como se explica en este artículo en Español:
http://dx.doi.org/10.4067/S0716-10182007000400014 Ahora en el 2020, la Ciencia de Datos y las Matemáticas son armas en la batalla contra el Coronavirus, ya que permiten aprender de la información disponible, para poder tomar las decisiones más efectivas en el momento correcto, como se explica, también en Español, en este otro excelente artículo: https://medium.com/tomas-pueyo/coronavirus-por-qué-debemos-actuar-ya-93079c61e200 En la sección “Martes de Salud” del programa de radio “Primer Movimiento” de Radio UNAM, del 28 de Marzo de 2017, el Dr Gustavo Cruz Pacheco dió una excelente explicación del estudio de las epidemias mediante Matemáticas, y en particular el brote de influenza en México 2009, es muy interesante escucharlo, y no requiere ningún conocimiento previo para disfrutarlo: https://drive.google.com/file/d/1olhePlyo0pw7hNKbmKVZ2PEfnIb5aiqg/view?usp=sharing Como describe el Dr Pacheco, los estudios de epidemiología se basan en sistemas de Ecuaciones Diferenciales. Para una introducción a los detalles matemáticos, la siguiente publicación nos lleva paso a paso por los "Compartmental Models" usados en el estudio de la propagación de enfermedades: https://medium.com/data-for-science/epidemic-modeling-101-or-why-your-covid19-exponential-fits-are-wrong-97aa50c55f8 La implementación de esos modelos en Wolfram Mathematica se muestra en el siguiente video: https://youtu.be/pcFB6_yrxGE Los alumnos de la carrera de Ciencia de Datos y Matemáticas (IDM) del Tec estudiarán este tipo de modelos matemáticos con Ecuaciones Diferenciales en diferentes materias y unidades de formación, por ejemplo: https://samp.itesm.mx/Materias/VistaPreliminarMateria?clave=F1010&lang=ES En todo el mundo, empresas y organizaciones relacionadas con Ciencia de Datos han compartido sus recursos para combatir al Coronavirus: https://www.wolfram.com/covid-19-resources/ Esto incluye trabajo hecho por investigadores mexicanos acerca de la propagación del virus en México, como puede verse en esta liga: https://community.wolfram.com/groups/-/m/t/1927657 en esta otra: https://covidmex.live/ y en esta otra: https://blogdatlas.wordpress.com/2020/03/22/coronavirus-pt-2-2-construyendo-un-modelo-de-respuesta-inmediata-datlas-research/ y por supuesto los investigadores del Tec de Monterrey también están aportando, como se ve aquí https://tec.mx/es/noticias/estado-de-mexico/educacion/toma-de-decisiones-inteligentes-ante-el-covid-19-con-ciencia-de y aquí también http://www.mexicovid19.mx El conocimiento basado en las evidencias y métodos científicos nos permitirá tomar las mejores decisiones para nuestra sociedad en estos momentos tan difíciles Cada vez más, las oportunidades que tienes en tu vida son decididas por algoritmos, es decir, por programas de computadora que analizan enormes cantidades de datos, y con base en ese análisis, deciden que películas recomendarte en Netflix, que ofertas y productos sugerirte en Amazon, cuáles nuevos amigos sugerirte en Facebook y en Tik-Tok, incluso cuales podrían ser tus parejas románticas en Tinder. Para decidir si otorgarte un préstamo económico, el banco usará algoritmos, e incluso, si te metes en problemas con la ley, cada vez es más probable que un algoritmo esté involucrado en la decisión sobre tu castigo (para obtener más información escucha Do Algorithms Make Sentencing Fairer? de What Next: TBD | Tech, power, and the future en Podcasts. https://podcasts.apple.com/mx/podcast/what-next-tbd-tech-power-and-the-future/id1302281912?i=1000461450873 )
Los algoritmos aprenden sobre ti en todo momento. Es obvio que cuando le das “like” a una imagen de un futbolista en Instagram, los algoritmos comiencen a ofrecerte ofertas en balones y calzado deportivo en Mercado Libre. Pero incluso aprenden sobre ti cuando no estas usando el internet. Por ejemplo, si llevas tu coche a un servicio automotriz, es posible que te pidan tu número de teléfono y tu correo electrónico para poder comunicarte el avance de la reparación de tu vehículo. Lo que tu no sabes, y seguramente tampoco lo sabe el mecánico automotriz que te pidió tus datos, es que la empresa concesionaria del servicio automotriz tiene un convenio con Facebook, por lo cual se le envía tu información, que como incluye tu correo y número telefónico, es suficiente para identificar exactamente quien eres; ahora los algoritmos de Facebook “saben” que, además de que te gusta el fútbol por los “likes” que das en Instagram, tienes un automóvil Ford 2013 (para obtener más información lee How Facebook learns what you buy at physical stores to show you ads https://www.businessinsider.com/facebook-learns-what-you-buy-at-physical-stores-ads-explained-2019-12 ). Así, continuamente, estas generando información sobre ti. No hay servicios realmente gratuitos en internet, si algo es gratuito, es que tú eres el producto, o mejor dicho, tus datos son el producto, que serán vendidos a partidos políticos, a cadenas de restaurantes, a empresas de entretenimiento, a muchos otros que buscarán llevar hasta la pantalla de tu teléfono a sus candidatos políticos, a sus ofertas del dos por uno, sus sugerencias de vacaciones en cuartos Airbnb. Interesante el momento que nos toca vivir. Hace medio siglo, cuando yo era niño, los capítulos finales del libro de ciencia ficción “Yo Robot”, de Isaac Asimov, invitaban a soñar en un futuro utópico donde los “cerebros positrónicos” ayudaban a gobernar la Tierra. Pues no se llaman “cerebros positrónicos”, se llaman algoritmos, y sus creadores no se llaman “psicomatemáticos” ni tampoco “robopsicólogos”, como el gran escritor Asimov había imaginado, se llaman Científicos de Datos ¡Ya están aquí! ¡La primera generación en el Campus Estado de México de Ingeniería en Ciencia de Datos y Matemáticas (IDM)! ¡La profesión más sexy del siglo XXI!
https://www.businessinsider.com/how-much-money-you-earn-in-the-sexiest-job-of-the-21st-century-2016-2 |
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