El procesado de señal y sus aplicaciones prácticas

'DATA MINING': DEFINICIÓN, EJEMPLOS Y APLICACIONES

¿QUÉ ES EL 'DATA MINING'?

La minería de datos o data mining es un proceso técnico, automático o semiautomático, que analiza grandes cantidades de información dispersa para darle sentido y convertirla en conocimiento. Busca anomalías, patrones o correlaciones entre millones de registros para predecir resultados, como indica el SAS Institute, uno de los referentes mundiales en analítica de negocios.

Mientras tanto la información crece sin parar. Un estudio de 2017 sobre big data revela que el 90% de los datos del mundo son posteriores a 2014 y su volumen se duplica cada 1,2 años. En este contexto, el data mining es una práctica estratégica considerada importante por casi el 80% de las organizaciones que aplican inteligencia empresarial (business intelligence), según Forbes.

Gracias a la acción conjunta de analítica y minería de datos, que combina estadística, Inteligencia Artificial y aprendizaje automático, las empresas pueden crear modelos para descubrir conexiones entre millones de registros. El data mining posibilita, entre otros aspectos:

¿Quién está detrás de las aplicaciones que hacen tu vida diaria más fácil?

Todos los días, a todas horas, las personas utilizan aplicaciones que hacen más fácil su vida. De hecho, el Instituto Federal de Telecomunicaciones ( IFT ) señala que en el país existen 86.5 millones de usuarios con un smartphone, mientras que The CIU indica que hay 95.3 millones de usuarios que hacen uso de aplicaciones móviles, tanto en celulares (93.1%) como en tabletas (12.1%).

Pero, ¿cómo nacen esas aplicaciones? Los usuarios pocas veces reflexionan sobre quiénes fueron los responsables de desarrollar esa plataforma que a diario utilizan para pedir un servicio de transporte, ordenar la cena o escuchar su música favorita, solo por mencionar algunos ejemplos.

Detrás de esas apps se encuentran desarrolladores y programadores web. Se trata de profesionales especializados en lenguajes de programación como JavaScript, quienes se encargan de escribir el código sobre el que está diseñada la aplicación, creando así la arquitectura de la plataforma para desarrollar sus funciones, integrar los gráficos necesarios y desde luego dar el mantenimiento necesario cuando es requerido.

Además de esos perfiles encargados de trabajar en el software, en la base de datos o en la codificación de la plataforma, están quienes crean la interfaz de programación de las aplicaciones (APIs por sus siglas en inglés) y detectan errores en el código que pueden hacer que la app no funcione.

¿Qué es necesario para ser desarrollador web o programador?

El desarrollo de tecnología aún es un tema desconocido para muchas personas en nuestro país. Incluso la idea de cambiar de carrera para dedicarse a esto todavía no está en el panorama de muchos profesionales mexicanos que podrían formar parte de una industria tecnológica local con cada vez más potencial.

Una forma de capacitarse en esta materia son los cursos intensivos impartidos en instituciones especializadas como Ironhack, escuela líder a nivel global en formación de talento digital, que ofrece un bootcamp especializado en Programación y Desarrollo Web del cual los alumnos se gradúan como desarrolladores web full-stack, con las habilidades necesarias para crear tanto plataformas web como aplicaciones.

Un ejemplo de cómo es posible dar un viraje profesional a través de dichos bootcamps es Guadalupe Brenes , quien dejó las investigaciones antropológicas para volverse parte de los ‘magos’ detrás de esa tecnología. La joven originaria de la Ciudad de México comenzó su carrera profesional como Licenciada en Antropología Física por la Escuela Nacional de Antropología e Historia (ENAH), y se desempeñó desde 2015 como Investigadora en la UNAM, encargada de la limpieza y armado de colecciones osteológicas, entre otras tareas.

Luego de fungir como coordinadora de investigaciones, se certificó como Desarrolladora Web, tras concluir uno de los bootcamps impartidos por Ironhack. También desarrolló sus habilidades en HTML, CSS, JavaScript, React, MongoDB, entre otras tecnologías.

La capacitación tecnológica es para todos y Guadalupe Brenes es muestra de ello. No importa el background del alumno, incluso si no cuenta con experiencia previa en el campo tecnológico, todos tienen acceso a el aprendizaje digital que les ayudará a abrirse nuevas puertas e impulsar sus carreras tecnológicas. De hecho, el sueldo base promedio de un desarrollador web recién egresado es de $16,393 pesos y asciende hasta los $35,000 pesos mensuales para profesionales más experimentados, de acuerdo con Glassdoor.

Hoy en día, ante los avances tecnológicos de las distintas industrias, los profesionales necesitan evolucionar sus carreras dando un giro a su perfil profesional al cambiar de carrera. Quizá no es una decisión fácil, pero dar el paso representa una oportunidad única de inmiscuirse en un sector en donde se encuentran los empleos más emergentes y demandados del presente y el futuro.

El procesado de señal y sus aplicaciones prácticas

En el Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación se imparten varias asignaturas relacionadas con el procesamiento de señal. Esta disciplina está presente en multitud de dispositivos que utilizamos diariamente y ya se está utilizando en los principales avances tecnológicos.

El procesado de señal es una rama de la ingeniería eléctrica a mitad camino entre la biotecnología y las interacciones sociales que está cada vez más presente en el uso cotidiano que hacemos de las herramientas digitales y en sus aplicaciones en distintos campos profesionales. A continuación repasamos los principales usos prácticos de esta disciplina.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas aúna la informática y las estadísticas en el desarrollo de técnicas que permitan a las máquinas “aprender”. Está presente en aplicaciones que detectan los fraudes de las tarjetas de crédito, elaboran diagnósticos médicos y reconocen la voz.

Procesamiento del sonido y reconocimiento de la voz

El procesamiento de señal es la tecnología presente en todos los pasos del tratamiento de los audios, desde la conversión de lo analógico a lo digital, hasta la aplicación de filtros o el control de la ganancia. Asimismo, esta rama de la ingeniería eléctrica hace posible que podamos recopilar toda la discografía de nuestros artistas favoritos en un único dispositivo portátil gracias a la comprensión MP3 y AAC.

En cuanto al reconocimiento de la voz, posibilita que se pueda extraer la información contenida en señales para traducirla en palabras reconocibles. Esto ha permitido extender sus usos a aplicaciones terapéuticas y programas de reconocimiento para personas con diversidad funcional. Además, gracias al procesamiento de señal, los asistentes personales inteligentes como Siri, Google Now y Cortana son capaces de reconocer nuestra voz.

Conducción autónoma

Los vehículos autónomos son ya una realidad. En Michigan, el epicentro de la industria automovilística de Estados Unidos, están impulsando iniciativas para facilitar la venta y circulación de este tipo de vehículos.

El procesamiento de señal está integrado en la tecnología que utilizan estos coches, controlando la toma de decisión sobre cuándo deben parar o ponerse en marcha, e identificando las condiciones meteorológicas.

Tecnología “ponible”

Las posibilidades de la tecnología "ponible" o wearable parecen infinitas. Desde acceder a internet a través de un reloj, hasta controlar el ritmo cardíaco o geolocalizar a una persona. En este tipo de tecnología, el procesamiento de señal actúa como traductor de la información para que sea interpretada por estos pequeños dispositivos.

Gracias al procesamiento de señal, los asistentes personales inteligentes como Siri, Google Now y Cortana son capaces de reconocer nuestra voz

El Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación de la Universitat de València forma a sus estudiantes desde una perspectiva multidisciplinar en torno a tres ejes básicos: señal, electrónica y telemática. Entre sus 90 créditos ECTS podemos encontrar varias asignaturas relacionadas con el procesamiento de señal.

Procesado avanzado de señal para comunicaciones

Esta asignatura de 5 créditos ETCS se imparte de febrero de 2016 a mayo de 2016. En ella se presentan las principales técnicas avanzadas de procesado estadístico de señal utilizadas para resolver diversos problemas encontrados en los sistemas modernos de comunicaciones. Algunos contenidos del temario son:

Técnicas de transmisión y recepción en canales Gaussianos;

Detección, probabilidades de error de bit y de símbolo;

Estimación MLSE;

Ecualizadores adaptativos (LMS, RLS).

Sistemas y comunicaciones multimedia

Esta asignatura de 5 créditos ETCS se imparte de septiembre de 2015 a enero de 2016. En ella se estudian los sistemas de codificación multimedia con énfasis en la codificación audiovisual. El objetivo es que el alumno adquiera el conocimiento y las habilidades suficientes para trabajar con los actuales sistemas de comunicaciones multimedia, tanto desde el punto de vista psicofísico como desde el punto de vista de los fundamentos de la teoría de la información y algorítmica relacionada. Algunos contenidos del temario son: