Episodio 37: Importancia de la enseñanza de la estadística en escuelas y universidades | Omar Valencia

DATOS DEL ENTREVISTADO:

Entrevista a Omar Valencia, científico y analista de datos con especialización en soluciones socioambientales:

• Licenciado en Filosofía por la Pontificia Universidad Católica del Perú

• Magíster en Historia y filosofía de la ciencia y la tecnología

• Ha llevado cursos sobre Desarrollo Sostenible en The London School of Economics and Political Science

• Hizo un Máster en Estadística y Ciencia de Datos en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)

• Tiene una Maestría en Ciencias y Sistemas Complejos de la Universidad Tecnológica de Troyes (Francia)

• Y ha cursado una especialización en Machine Learning en Udacity, la reconocida plataforma de aprendizaje en línea, orientada a las ciencias de datos, la programación y la ingeniería

PREGUNTAS ABORDADAS:

1. ¿Qué tan importante consideras que todas las personas sepamos de estadística? Que se enseñe de forma adecuada en todos los niveles educativos

2. Uno de los principales argumentos que se suelen utilizar para manipular a las personas, en diversos rubros, incluyendo la política es el principio estadístico:  “correlación no implica causalidad”; ¿podrías ayudarme a explicar esta idea, quizás con algún ejemplo?

3. ¿Podrías ayudarnos a comprender mejor este tema del big data y las consecuencias de su mal uso?

4. Si todos los modelos matemáticos son en sí mismos una simplificación; es imposible que contemplen la complejidad del mundo ni sus matices, ¿qué tan útiles resultan los modelos matemáticos que se construyen a partir del big data?

5. ¿Estos temas se abordan en la educación universitaria? ¿Qué consideras se debería hacer en ese nivel?

6. ¿Qué es el machine learning?

7. ¿Qué deberíamos saber y qué debería preocuparnos del machine learning?

8. ¿En qué se relacionan estos conceptos: estadística, big data y machine learning, con la inteligencia artificial?

9. A nivel de gestión, ¿qué podrían hacer las instituciones educativas con los conceptos que hemos mencionado hoy: big data, machine learning, inteligencia artificial?

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