Experto en Estadística de la U. de Padua colabora con la UDA en temas de Investigación y Postgrado

Martes 07 de Agosto de 2018.- Proveniente de la Universidad de Padua (Italia), en el marco del convenio existente entre la Universidad de Atacama y esta universidad italiana, el Dr. Bruno Scarpa, estadístico dedicado a la Investigación en Teoría Aplicada en Estadística, con especialización en Ciencia de Datos y Big Data visitó la Universidad de Atacama. Invitado por el Departamento de Matemáticas y la Vicerrectoría de Investigación y Postgrado, este científico está colaborando con la puesta en marcha del Magíster en Estadística que ofrecerá la UDA a contar del 2019, y la semana pasada dictó un Seminario denominado “Bayes y Big Data”, dirigido a los académicos e investigadores del Departamento de Matemáticas. 

Durante su visita a la UDA, Scarpa destacó que la Estadística busca analizar datos para obtener información útil y conocimiento en diferentes áreas, tales como la Salud, la Industria, la Informática, etc. “Eso es la Estadística, cómo sacar conocimiento de los datos. Tenemos una gran cantidad de datos en el Mundo, datos respecto de todo, y a partir de los cuales queremos obtener alguna información. Si analizas datos, así directamente, es imposible entender algo, incluso si es un volumen pequeño es difícil entender algo. Por ejemplo, ahora estamos trabajando en datos en Salud, en que tienes pequeñas cantidades de datos pero en que no es fácil entender si por ejemplo, una droga es mejor que otra, cosas así. Trato de trabajar en este campo, en aplicaciones en que uso métodos estadísticos, métodos de ciencia de datos, en nuevos métodos o en métodos modificados, en busca de resolver estos problemas”.

Por otra parte, el Dr. Bruno Scarpa indicó que con el desarrollo de las nuevas Tecnologías de la Información, podemos recolectar un amplio volumen de datos. “Tienes bases de datos en todas las áreas,  y puedes unir bases de datos, correlacionar bases de datos, no de una manera determinista, sino con una correlación probabilística, para obtener cierta información y respuestas” precisó.

Respecto al Seminario ofrecido en la UDA, Scarpa explicó que “la idea de este seminario fue ver cómo funciona la Estadística en este Big Data, en particular la Estadística Bayesiana, que es una aproximación, una filosofía, una manera de ver cuáles son las probabilidades. La Estadística Bayesiana es una aproximación distinta, más subjetiva de ver las probabilidades, una forma de analizar la información disponible. He trabajado antes en modelamiento bayesiano, por eso veremos cómo este modelo de análisis estadístico, puede ser aplicado en Big Data, en Ciencia de Datos”.

MAGÍSTER EN ESTADÍSTICA

Uno de los aspectos valorados por el investigador fue la puesta en marcha en la Universidad de Atacama de un postgrado en Estadística, destacando las posibilidades que esta área del conocimiento abre a quienes se especializan en ella. “Con el nuevo Magíster en Estadísticas (UDA), la idea es que los estudiantes puedan aprender cómo trabajar en ésta línea. Probablemente en Chile y en Copiapó están requiriendo gente que sea capaz de transformar datos en información de utilidad. En mi universidad, los estudiantes del Máster, incluso antes de terminar el programa, todos tienen un trabajo en el que están aplicando lo que ellos estudiaron. Para poder reclutarlos, tienen que tener una buena base de Matemática y Ciencias Computacionales. Si te gustan las Matemática, un Magíster en Estadística te dará un buen trabajo, un trabajo que disfrutes, eso es lo que he podido ver en mi experiencia”.

El académico del Departamento de Matemáticas, Rubén Rojas, explicó que “el profesor Bruno Scarpa fue invitado a través de la Vicerrectoría de Investigación y Postgrado de nuestra casa de estudios, con la invitación de académico investigador  Diego Gallardo, con quien  realiza un trabajo de investigación en conjunto. Es en esa instancia que invitamos al profesor Scarpa a dictar una charla en nuestro seminario de Matemática – Estadística”, destacando además que la charla buscó entregar una visión general de algunos enfoques recientes para tratar cuestiones de inferencia con datos a gran escala, siguiendo un enfoque Bayesiano.