Loading...

Actualmente Data Science está cogiendo mucha fuerza de entre los distintos campos de la información, extraer conocimiento a partir de los datos para procesarlo y poder enfocarlo a distintos campos como la estadística, minería de datos, machine learning  y la analítica predictiva con el fin de poder realizar predicciones acerca del futuro. Todos estos conceptos ya nos tienen que sonar, y con razón.Investigamos las últimas novedades:

El plan de estrategia del NIH

Almacenar, administrar, estandarizar y publicar la gran cantidad de datos producidos por la investigación biomédica es un gran desafío para el Instituto Nacional de Salud (National Institute of Health, NIH). En apoyo de este esfuerzo, NIH lanzó hoy su primer Plan Estratégico para Data Science en el que planean ayudar a la agencia a mantenerse al día con los rápidos cambios en la ciencia de datos biomédicos.

En el transcurso del próximo año, NIH comenzará a implementar su estrategia, con algunos elementos del plan ya en marcha. Además, continuará buscando aportes de la comunidad durante la fase de implementación.

“Nuestra nación y el mundo se encuentran en un momento único de oportunidad en la investigación biomédica, y el Data Science es un colaborador integral”, afirma el plan. “Comprender los mecanismos biológicos básicos a través de la investigación financiada por el NIH depende de grandes cantidades de datos y ha impulsado la biomedicina en la esfera de ‘Big Data’ junto con otros sectores de las economías nacionales y mundiales”.

Objetivos del plan de estrategia

Los recursos sobre los datos accesibles, bien organizados y seguros son críticos para la investigación científica moderna. Al maximizar el valor de los datos generados a través de la información financiada por la NIH, el ritmo de los descubrimientos biomédicos y avances médicos se acelerará exponencialmente, siendo esto una gran noticia para la sociedad en general.

Para mantenerse al día con los rápidos cambios en Data Science, NIH trabajará para abordar los siguientes desafíos:

  • El aumento del coste de la administración de los datos disminuye la capacidad de la agencia de permitir a los científicos generar mas datos para comprender la biología y mejorar la salud.
  • Interoperabilidad entre los conjuntos de datos y recursos biomédicos financiados por la NIH para poder facilitar relaciones correctas entre datos.
  • Integración y desarrollo de herramientas nuevas de gestión de datos.
  • Universalizar algoritmos y herramientas innovadores creados por Data Scientists.
  • Tratar los ecosistemas actuales de datos está aislado que no estén integrados o interconectados de manera óptima.
  • Que los conjuntos de datos existentes sean fáciles de compartir, encontrar o interoperar aún estando en diferentes formatos

Para avanzar en el mundo del Data Science a través de las comunidades de investigación, la agencia contratará a un jefe de datos. Esta función de gestión guiará el desarrollo y la implementación de las actividades en Data Science y proporcionará liderazgo para la implementación del plan estratégico.

Como puedes ver, el Data Science tiene muchas aplicaciones, aquí tenemos una de ellas. Lo que está claro es que es un campo de investigación en continuo crecimiento. Cada vez serán más los sectores interesados en este campo de conocimiento. ¿Y tú? ¿Qué piensas sobre ello?

Solicita Información

Rellene este formulario para enviarnos cualquier consulta. En breve nos pondremos en contacto contigo.



Dirección
Madrid (España)
 Anterior  Todos Siguiente