De Física a Data Science: Con María Alejandra Barrios, PhD

por | Jun 24, 2019 | Podcast Episodes | 0 Comentarios

En este Episodio, conversé con Maria Alejandra Barrios, una colombiana Doctora en Física de la Universidad de Rochester, y científica de Lead Machine Learning para Noble.ai, una empresa que ayuda a reducir los costos del tiempo de investigación y desarrollo en compañías con herramientas de inteligencia artificial.

Alejandra obtuvo su título de bachiller en Gettysburg College participando del programa 3-2. Fue a través de la pàsantía de verano trabajando en un laboratorio con materiales radioactivos en SUNY Geneseo que tiene el financiamiento de Laboratory Laser Energetics – University of Rochester, que Alejandra decidió dejar ingeniería y abocarse de lleno a la física y filosofía.

En este episodio María Alejandra nos cuenta cómo llega a Lawrence Livermore National Laboratory, donde se encuentra el “National Ignition Facility” (NIF), sus dos años de decisión y el programa de entrenamiento que realizó en Insight Data Science para saltar de academia a data science, su tarea como data scientist, y todo acerca de su Start Up Noble.ai y su misión.

De Física a Data Science

Notas del Programa:

  • 00:26 – Dando la bienvenida a María Alejandra
  • 01:00 – Acerca de María Alejandra
  • 12:50 – Tema de investigación de su tesis
  • 15:35 – La materia en diferentes estados es lo mismo que el condensado de Einstein?
  • 17:36 – Seguimiento de Neil Degrasse Tyson o algún físico pop
  • 19:19 – Y la filosofía dónde quedó?
  • 23:07 – Profesión de la madre y abuelo de María Alejandra
  • 23:59 – Experiencia en el doctorado de Rochester, cuatro años de investigación y dando clases
  • 29:26 – Acerca de Lawrence Livermore National Laboratory
  • 33:02 – Los 6 años de María Alejandra en Lawrence Livermore National Laboratory
  • 39:05 – Motivo para transición de investigación a data science
  • 47:25 – Qué haría diferente María Alejandra si tuviese que volver a dar ese salto
  • 49:41 – El trabajo día a día de María Alejandra como data scientist
  • 51:54 – María Alejandra en Noble.ai, y su nuevo producto Noble.Blueprint
  • 52:49 – La misión de Noble.ai y demás productos
  • 58:18 – Acerca del equipo de Noble.ai
  • 01:01:08 – Recursos para estar al día con data science
  • 01:02:29 – Palabras para la audiencia

Clave:

  • Ciencia dura y educación son importantes; una educación impactante puede ayudar a que temas más complejos perduren en el tiempo
  • “Elige bien tu tutor, porque esa persona va regir tu vida por tus próximos cuatro años”
  • Cada uno va a su propia velocidad y no hay un momento exacto para dar un salto. Es recomendable compararse con uno mismo
  • Aprende de los errores de los demás para intentar no cometer los mismos
  • Física y data science muestran los mismos resultados pero de manera diferente y con distintas herramientas
  • En este momento hay muchas oportunidades en data science; “Si te gustan los datos, sigue adelante”
  • Hay que agarrar un solo tutorial y enfocar en ese solo

Recursos mencionados:

  • SUNY Geneseo – programa de postgrado intensivo conectando academia con data science
  • Insight Data Science – programas para aprender más sobre data science y ai

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