Estudiantes de la Licenciatura en Ingeniería en Ciencia de Datos de la Universidad Veracruzana (UV) colaboraron en la elaboración del libro Applications of Data Science in Multi, Inter, and Transdisciplinary Environments: Machine Learning, que reúne investigaciones sobre problemáticas sociales y económicas mediante análisis de datos y aprendizaje automático.
La publicación fue gestionada por la Facultad de Estadística e Informática (FEI) y el cuerpo académico Aplicaciones de la Ciencia de Datos en Entornos Multi, Inter y Transdisciplinarios. Su presentación se realizó en el Salón Cristal de la Unidad de Economía, en Xalapa.
Vinculación entre aula e investigación aplicada
El director de la FEI, Zoylo Morales Romero, señaló que la obra busca fortalecer la relación entre docentes y alumnos, así como impulsar la participación estudiantil en proyectos que permitan formular preguntas, analizar problemas, interpretar información y comunicar resultados basados en evidencia.
Morales Romero enfatizó que la formación en ciencia de datos debe integrar conocimientos estadísticos, matemáticos y computacionales con pensamiento crítico, creatividad y responsabilidad ética, ante desafíos como la privacidad, los sesgos y el uso de la información.
Siete capítulos con temas sociales y económicos
La jefa de carrera de la Licenciatura en Ingeniería en Ciencia de Datos y coordinadora de la publicación, Judith Guadalupe Montero Mora, indicó que los siete capítulos abordan temas como:
- Rendimiento académico y uso de redes sociales
- Identificación de síntomas depresivos en adultos mayores
- Consumo de sustancias
- Bienestar financiero de la población mexicana
- Clasificación socioeconómica de los hogares
- Predicción de ingresos de unidades económicas
- Características laborales asociadas con el empleo formal
El profesor de la FEI Ángel Juan Sánchez García explicó que los capítulos surgieron de las actividades de la experiencia educativa Aprendizaje Máquina Supervisado y fueron sometidos a revisión por docentes de la UV relacionados con ciencia de datos e ingeniería de software.
Participación estudiantil
La alumna Victoria Saldaña Hernández participó con un análisis de regresión logística basado en datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), obtenidos de la Encuesta Nacional de Salud Financiera, para clasificar la salud financiera de la población mexicana mayor de 18 años en dos categorías: alta y baja.
Saldaña Hernández manifestó que formar parte de la publicación representa un logro académico y una oportunidad para fortalecer su trayectoria universitaria. Por su parte, Mariela Denisse García Jiménez colaboró con la incorporación de un pipeline, una secuencia de etapas y procedimientos para desarrollar de manera estructurada el modelo de regresión logística.
García Jiménez afirmó que este trabajo le brindó experiencia y habilidades útiles para el cumplimiento de objetivos académicos.