Presentacion del curso y Big Data.

Se menciona el Teorema del Límite Central, que establece que con una muestra suficientemente grande se pueden realizar inferencias significativas, subrayando la importancia de las estadísticas en este campo. Sin embargo, es en 2020 cuando se produce un avance significativo con la llegada de la inteligencia artificial generativa, marcada por el lanzamiento de modelos como ChatGPT. Este evento populariza el interés por la inteligencia artificial y la ciencia de datos, evidenciando la demanda creciente en el mercado.

El texto también traza un recorrido histórico sobre la inteligencia artificial, señalando que aunque el concepto existe desde hace siglos (como se observa en la novela Frankenstein), su relevancia actual se ha amplificado gracias al avance de la ciencia de datos. A partir de 2008, la popularidad de términos como "Data Science" y "Inteligencia Artificial" ha fluctuado, pero en 2023 se observa un repunte notable en la búsqueda de información sobre inteligencia artificial generativa.

Estos temas ha resurgido solo recientemente, a pesar de que las bases matemáticas y algorítmicas han existido durante siglos. Esto sugiere que, aunque la teoría está presente desde hace tiempo, los desarrollos tecnológicos y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos han hecho posible su aplicación práctica en la actualidad.

Evolución de los Lenguajes de Programación

1. Desde BASIC hasta Python: Has recorrido un camino fascinante desde tus inicios con BASIC y Pascal, hasta llegar a lenguajes más modernos como Python. La versatilidad y facilidad de uso de Python lo han convertido en un lenguaje predominante hoy en día, especialmente en áreas como la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
2. Programación a Bajo Nivel: Tu interés en assembler resalta un aspecto esencial de la programación: la cercanía al hardware. Aunque los lenguajes de alto nivel facilitan el desarrollo, entender el funcionamiento a bajo nivel sigue siendo vital para optimizar el rendimiento y solucionar problemas complejos.

Alineación de Tres Elementos: Matemáticas, Lenguajes y Tecnología

• Mencionas que la tecnología, las matemáticas y los lenguajes de programación deben alinearse para hacer posible el avance en campos como la ciencia de datos. Esto es cierto; la tecnología ha progresado al permitir el acceso a recursos computacionales potentes que antes eran inaccesibles para la mayoría.

Acceso a la Computación en la Nube

• Tu observación sobre cómo gigantes como Amazon y Google han democratizado el acceso a recursos computacionales es fundamental. Antes, solo grandes corporaciones podían permitirse infraestructura avanzada; ahora, cualquier individuo con una conexión a Internet puede acceder a ella y ejecutar algoritmos complejos.

Toma de Decisiones Basada en Datos

• El proceso de toma de decisiones se puede mejorar utilizando data science. La comparación con el cerebro humano es efectiva, ya que ambos procesos implican la recopilación, organización y análisis de información para tomar decisiones informadas.

Generative AI y su Potencial

• La introducción de la inteligencia artificial generativa es emocionante. Esta tecnología permite a las máquinas aprender de patrones en los datos, lo que les permite crear nuevos datos y, en algunos casos, generar conocimientos completamente nuevos. Esto es particularmente útil en campos donde los datos son escasos, como en imágenes médicas.

Empresas Pequeñas y Medianas

• El enfoque en las pequeñas y medianas empresas (PYMEs) y su capacidad para implementar análisis de datos es importante. La menor burocracia les permite adaptarse y experimentar más rápidamente con nuevas tecnologías, lo que a menudo les da una ventaja en la innovación.

Conclusiones

• En resumen, la evolución de los lenguajes de programación y la tecnología ha permitido avances significativos en la forma en que entendemos y utilizamos los datos. Las oportunidades en la computación en la nube y la inteligencia artificial generativa están cambiando el panorama, no solo para las grandes corporaciones, sino también para las PYMEs, que ahora pueden acceder a herramientas poderosas que antes estaban fuera de su alcance.