{"id":234674,"date":"2022-06-29T08:10:38","date_gmt":"2022-06-29T08:10:38","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/es\/el-significado-de-mis-acciones-me-convence-aqui\/"},"modified":"2022-06-29T08:10:38","modified_gmt":"2022-06-29T08:10:38","slug":"el-significado-de-mis-acciones-me-convence-aqui","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/es\/el-significado-de-mis-acciones-me-convence-aqui\/","title":{"rendered":"\u201cEl significado de mis acciones me convence aqu\u00ed\u201d"},"content":{"rendered":"\n

\u00bfC\u00f3mo se crea conocimiento a partir de datos? \u00bfY c\u00f3mo se derivan instrucciones pr\u00e1cticas para la acci\u00f3n de este conocimiento? Esto es lo que el cient\u00edfico de datos Dr. Max Zimmermann. Desde el semestre de verano de 2022, ha sido profesor de ciencia de datos en los campos de ingenier\u00eda de datos, aprendizaje autom\u00e1tico y MLOps en el departamento. ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica<\/a>.<\/p>\n

“Un \u00e1rea emocionante con grandes perspectivas de futuro para los estudiantes”, dice Zimmermann. Un cient\u00edfico de datos recopila, modula y analiza datos de varias fuentes y deriva decisiones que se utilizan en un sistema productivo. “Hoy en d\u00eda, se registran grandes cantidades de datos en todos los sectores de la econom\u00eda”, dice Zimmermann. La tarea del cient\u00edfico de datos es entonces leer estos datos con calidad garantizada, sacar conclusiones concretas de ellos y derivar instrucciones espec\u00edficas para la acci\u00f3n:<\/p>\n

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Esto no s\u00f3lo aumenta los beneficios de la empresa, sino que ser\u00e1 fundamental en el futuro de cara a la sostenibilidad.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Derivar conexiones a partir de datos complejos<\/strong><\/h3>\n

Zimmermann descubri\u00f3 su pasi\u00f3n por la investigaci\u00f3n de datos complejos durante sus estudios en inform\u00e1tica empresarial en la Universidad de Ciencias Aplicadas de Ostfalia en Braunschweig y sus estudios posteriores en ciencia de datos (“Ingenier\u00eda de datos y conocimiento”) en la Universidad de Magdeburg. “Uno descifra, uno busca conexiones como un detective de datos”, describe su trabajo. \u201cSiempre me gusta profundizar mucho en los problemas.\u201d Desde el comienzo de su carrera investigadora, prest\u00f3 especial atenci\u00f3n a las posibles aplicaciones de los algoritmos desarrollados para escenarios reales. Su doctorado con la Prof. Myra Spiliopoulou (“Comprensi\u00f3n y seguimiento de las actitudes de las propiedades del producto a lo largo del tiempo”) en el campo del aprendizaje autom\u00e1tico aplicado ya trataba sobre el an\u00e1lisis de la polaridad de las rese\u00f1as de productos en las redes sociales.<\/p>\n

Derivar circuitos de sem\u00e1foros inteligentes a partir de datos de movimiento an\u00f3nimos<\/strong><\/h3>\n

Durante su per\u00edodo de postdoctorado como becario Alain Bensoussan en el Instituto Sueco de Ciencias de la Computaci\u00f3n en Estocolmo, investig\u00f3 algoritmos incrementales de aprendizaje autom\u00e1tico y miner\u00eda de texto. “Me preocupaba la cuesti\u00f3n de c\u00f3mo usar los datos de movimiento an\u00f3nimos del tel\u00e9fono m\u00f3vil para derivar predicciones sobre cuellos de botella inminentes en el tr\u00e1fico de la hora pico en una etapa temprana, es decir, incluso antes de que ocurra el atasco de tr\u00e1fico”, dice Zimmermann. Luego, la aplicaci\u00f3n condujo a un cambio de sem\u00e1foro inteligente para que el tr\u00e1fico pudiera continuar fluyendo sin obst\u00e1culos.<\/p>\n

Los flujos de datos proporcionan informaci\u00f3n sobre el tiempo de mantenimiento de las m\u00e1quinas.<\/strong><\/h3>\n

De vuelta en Alemania, su camino como consultor de ciencia de datos lo llev\u00f3 a varias estaciones en Hamburgo. Ten\u00eda claro que quer\u00eda seguir investigando con vistas a la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica. Como consultor de aprendizaje autom\u00e1tico y ciencia de datos, desarroll\u00f3 algoritmos de predicci\u00f3n en edge computing basados \u200b\u200ben datos de audio para mejorar el mantenimiento de las escaleras mec\u00e1nicas de Deutsche Bahn, por ejemplo. \u201cAntes de que la escalera mec\u00e1nica se detenga, hace ruidos extra\u00f1os. Si registra esto sistem\u00e1ticamente, puede mantenerlos de manera proactiva y, por lo tanto, mejorar significativamente el servicio para los clientes\u201d, dice Zimmermann.<\/p>\n

Investigaci\u00f3n, docencia y transferencia a la empresa<\/strong><\/h3>\n

Adem\u00e1s del proyecto y el trabajo de investigaci\u00f3n, la ense\u00f1anza siempre fue un tema central para Max Zimmermann. Incluso como estudiante, se hizo cargo de la supervisi\u00f3n de estudiantes en eventos de pr\u00e1ctica, seminarios y proyectos de software, y en el transcurso de su carrera supervis\u00f3 numerosas tesis de licenciatura y maestr\u00eda. “Siempre me ha satisfecho mucho lograr que los estudiantes se entusiasmen con el an\u00e1lisis de datos y el desarrollo de aplicaciones basadas en datos”, dice Zimmermann.<\/p>\n

Ahora espera seguir sus tres pasiones (investigaci\u00f3n, docencia y transferencia a los negocios) en igual medida:<\/p>\n

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Espero continuar con actividades docentes intensivas en el futuro y actualizar mis conocimientos cada a\u00f1o. Al mismo tiempo, estoy entusiasmado con el enfoque en la investigaci\u00f3n aplicada en el campo del an\u00e1lisis de datos y big data. Tambi\u00e9n act\u00fao como intermediario entre la universidad y la industria. Me gust\u00f3 especialmente esta mezcla. El significado de mis acciones me convence aqu\u00ed.<\/p>\n<\/blockquote>\n


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