DSI lanza una convocatoria de nuevas ideas que amplían los límites de la ciencia de datos.
La ciencia de datos es un campo en constante evolución. Data Science continúa cambiando, a medida que salen a la luz nuevas innovaciones y los científicos de datos continúan revolucionando la forma en que usamos, analizamos, recopilamos y almacenamos datos. El Data Sciences Institute (DSI) está lanzando una nueva competición del Emergent Data Sciences Program.
Entonces, ¿cuál es el próximo gran peso para la ciencia de datos?
El Data Sciences Institute (DSI) está lanzando una nueva competición del Emergent Data Sciences Program diseñada para financiar investigadores y avanzar en la ciencia de datos interdisciplinaria en áreas donde la Universidad de Toronto ya es líder o tiene capacidad de convertirse en uno. El DSI busca promover y expandir la conciencia y el papel de la ciencia de datos en todas las actividades de investigación en UofT. Esta convocatoria tiene como objetivo atraer y desarrollar nuevas comunidades que quieran mejorar sus actividades utilizando la ciencia de datos.
Emergent Data Sciences Program
Emergent Data Sciences Programs son una actividad central de DSI que ayuda a cumplir su misión de reunir a las personas para la generación colaborativa y la aplicación de nuevas ideas que respalden áreas emergentes en la ciencia de datos.
“En DSI, estamos orgullosos de ser parte de la Universidad de Toronto, una de las universidades líderes en el mundo. No tengo ninguna duda de que veremos muchas propuestas que intentan ampliar los límites de lo que se ha hecho antes en UofT, así como explorar nuevas aplicaciones multidisciplinarias de la ciencia de datos. Esperamos que estos establezcan nuevos campos y técnicas que a menudo son el preludio de futuros avances científicos, tecnológicos y sociales”, dice David Lie, Director Asociado de DSI, Programación Temática y Acceso a Datos.
Cuando se le pregunta qué cree que será el próximo gran avance en la ciencia de datos, el Dr. Lie dice: “La recopilación, la aplicación y la conservación de grandes conjuntos de datos centrados en el público han sido encabezadas en gran medida por entidades privadas que intentan mejorar sus empresas y negocios. Sin embargo, la pandemia de Covid-19 demostró que hay una gran cantidad de usos socialmente beneficiosos de esos datos. Esto es sólo la punta del iceberg. Creo que la próxima etapa de la ciencia de datos será diseñar nuevas técnicas y políticas de gobernanza que permitan compartir y aplicar los datos recopilados por organizaciones públicas y privadas en otros usos socialmente beneficiosos importantes. Para hacer esto, debemos superar desafíos importantes, por ejemplo, cómo podemos compartir grandes conjuntos de datos de manera que se preserve la privacidad y cómo podemos identificar y mitigar los riesgos de seguridad que puedan surgir. Pero este es solo un ejemplo de muchos”.
Las propuestas del Emergent Data Sciences Program deben incluir una amplia gama de actividades que conduzcan al desarrollo de metodologías innovadoras de ciencia de datos, conexiones profundas con la computación y las disciplinas aplicadas, nuevos programas de capacitación, colaboración, movilización de conocimientos e impacto. Las propuestas de programas ideales deberían establecer o elevar la actividad interdisciplinaria local que hace avanzar las ciencias de la información mediante la búsqueda del próximo gran pero aún desconocido campo impulsado por datos o avance computacional o analítico.
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