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Todavía no se puede predecir la trayectoria del Covid con Data Science

El Covid con Data Science no se ha podido manejar todavía. Esto debido a que el comportamiento de la nueva y desconocida enfermedad es demasiado complicado e impredecible.

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    El Covid con Data Science no se ha podido manejar todavía. Esto debido a que el comportamiento de la nueva y desconocida enfermedad es demasiado complicado e impredecible para que la tecnología de análisis de datos pueda jugar un papel vital en la predicción de la trayectoria de este nuevo virus.

    Hoy en día se aspira a utilizar el Big Data en elecciones, deportes, salud, negocios, planificación nacional y en diversos ámbitos más. Incluso, el libro «Moneyball» de Michael Lewis, publicado en el año 2003, describe cómo el entrenador de los Atléticos Oakland construyó un exitoso equipo de béisbol utilizando datos y análisis informáticos para reclutar nuevos jugadores.

    Pues bien, la cultura del «Moneyball» pronto empezó a dominar todos los aspectos de la vida diaria. Además, Silicon Valley entró en el juego con un nuevo grupo de profesionales, llamados científicos de datos. Según la revista Harvard Business, la Data Science es el trabajo más atractivo en lo que va del siglo XXI.

    Analizar el Covid con Data Science ha supuesto un avance

    Actualmente, la gente espera que la Data Science diseñe una estrategia organizacional rentable. Así como también, que se encargue de idear tácticas electorales ganadoras o que genere mecanismos de juego que triunfen en un campeonato mundial. A menudo, los científicos de datos también aspiran a hacerlo utilizando todo lo concerniente a dichos datos. 

    Pero, ¿pueden tener éxito? La Big Data Analytics puede ser algo como «agitar el océano» en busca de algo sustancioso que se esconde en las profundidades. Algo similar se representa en la epopeya hindú del Mahabharata. No obstante, se trata de un proyecto gigantesco, sin duda alguna. Se necesitan múltiples esfuerzos y amplia experiencia para conseguir la sustancia. Pero hay muchas posibilidades de ser engañado por otros.

    Ahora bien, con la pandemia en curso, ha proporcionado una oportunidad de oro para que el Covid con Data Science pueda sacar a relucir su fuerza. También ha sido su prueba de fuego, ya que en abril del 2020, un artículo publicado por una prestigiosa revista ya lo advertía.

    En muchos sentidos, este es el reto del Big Data Analytics más significativo hasta la fecha. Es así como, con voluntad e innovación, se podría pronosticar rápidamente la propagación del virus no solo a nivel poblacional. Si no también y necesariamente, a nivel híper local.

    Las predicciones son erróneas

    Como el Covid con Data Science ha arrojado cantidades gigantescas de datos de libre acceso, varios científicos de datos elaboraron montones de predicciones y estrategias. Una de ellas es la del número eventual de infectados. Así como también, el número eventual de muertes, la duración del confinamiento necesario para controlar la pandemia, entre otros.

    De hecho, pronosticar la trayectoria del Covid con Data Science en el tiempo, se convirtió casi en un ejercicio de moda para muchos científicos de datos. De esta forma, no es para nada extraño que, en muchos casos, éstas fueran de carácter contradictorio y que la mayoría de estas predicciones resultaran totalmente erróneas. Además de engañosas e inútiles.

    Por tal razón, predecir la trayectoria de los acontecimientos futuros utilizando las técnicas de la Data Science. Recuerda a la película de Spielberg de 2002, Minority Report. En la que el cuerpo de policía de Precrimen de Washington DC en el año 2054 incluso predice los futuros asesinatos, utilizando la data mining y los análisis predictivos.

    En la práctica, la Data Science acostumbra a utilizar modelos y técnicas estadísticas que se basan en varios supuestos subyacentes. Como suele suceder, los datos reales no satisfacen los supuestos de estos modelos establecidos.

    Una nueva enfermedad siempre será impredecible

    Para ilustrarte con un ejemplo, para analizar los datos de la pandemia, se utilizaron modelos conocidos como el SIR, el SEIR o algunas de sus variantes. Pero la dinámica de una enfermedad nueva y desconocida puede ser mucho más complicada e imprevisible. Así que lo más probable es que no puedan satisfacer los supuestos de esos modelos clásicos o sus correcciones.

    Por lo tanto, es probable que se produzcan errores peligrosos, que se agravarían con la gran cantidad de datos que se recopilan. Además, el uso de paquetes de software rutinarios para analizar el Big Data, nunca es adecuado y suele ser incorrecto.

    En general la Data Science, al depender de la estadística para sus modelos y análisis, puede no estar preparada aún para predicciones complejas como la complicada pero verificable trayectoria del Covid-19. Por el momento, la mejor apuesta de la Data Science puede ser dedicarse a problemas abiertos no verificables para tener un sólido punto de partida.¿Quieres ayudar a generar datos y análisis basados en la tecnología? Con el Máster en Data Science, es tu oportunidad de destacar como un exitoso y competente científico de datos propiamente dicho.

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