Revista Docencia Universitaria

Vol. 21 Núm. 1 (2020): Revista Docencia Universitaria
Artículos

Cómo las tecnologías de análisis de datos pueden ayudar a desarrollar el propósito de la educación de la ciencia y la ingeniería con big data en el siglo XXI

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  • Ramón Alfonso Perdomo Salcedo,
  • George Victorovich Buslaev
Ramón Alfonso Perdomo Salcedo
Universidad Tecnica Estatal de Ukhtá, Ukhtá, Federación Rusa.
Biografía
George Victorovich Buslaev
Universidad de minas de San Petersburgo, San Petersburgo, Federación Rusa
Biografía

Publicado 2020-03-15

Palabras clave

  • big data,
  • inteligencia artificial,
  • aprendizaje automático,
  • minería de datos,
  • ingeniería,
  • ciencia,
  • educación
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Cómo citar

Perdomo Salcedo, R. A., & Victorovich Buslaev, G. (2020). Cómo las tecnologías de análisis de datos pueden ayudar a desarrollar el propósito de la educación de la ciencia y la ingeniería con big data en el siglo XXI. Revista Docencia Universitaria, 21(1), 19–39. Recuperado a partir de https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistadocencia/article/view/10667
Aviso de derechos de autor/a

Resumen

IBM estima que cada día se crean o replican 2,5 quintillones de bytes de datos, esto equivale a un millón de discos duros que se llenan de datos cada hora. En 2015, los centros de datos ocupaban el terreno equivalente a casi 6.000 campos de fútbol. Para 2020 se espera que la cantidad de información digital aumente exponencialmente más de siete veces el volumen existente en 2014. (Desjardins, 2015).

Consideramos, para propósitos prácticos de discusión en este artículo, que la ciencia es un medio para desarrollar explicaciones sobre cómo funciona el mundo natural, y que la ingeniería es un medio para desarrollar soluciones a los problemas humanos. De este modo, diremos que ambas (la ciencia y la ingeniería) están destinadas a mejorar nuestras vidas, lo que representa un fuerte motivador para el desarrollo de un nuevo proceso de aprendizaje en el que podamos dar sentido al análisis de la información (ciencia de análisis de datos) y a la construcción de modelos de validación (análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos). Intentaremos desarrollar la siguiente pregunta en el presente trabajo: ¿cómo pueden las técnicas de aprendizaje de análisis de datos ser una fuente de mejora en la calidad de la educación para enfrentar los desafíos de la innovación, la competencia y la productividad en el siglo XXI?

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