No hay suficientes científicos de datos… a menos que los automatices.

Problema:
La demanda de estadísticos y expertos en datos supera con creces la oferta. Solo en EE. UU., el déficit podría alcanzar los 190,000 trabajadores para 2018, según estimaciones de McKinsey & Company.

Solución:
Michael Schmidt ha creado un científico de datos automatizado, capaz de recibir observaciones del mundo y generar teorías que las expliquen.

Schmidt demostró que esto era posible en 2009, cuando desarrolló un software capaz de analizar datos brutos y derivar leyes de la física, como la que describe el movimiento de un péndulo.

Desde entonces, ha refinado el software—llamado Eureqa—para que pueda abordar no solo problemas de física. Por ejemplo, astrónomos lo han usado para caracterizar galaxias y médicos para predecir qué niños desarrollarán apendicitis aguda.

Desde 2011, Schmidt dirige su startup, Nutonian, que ofrece el software a usuarios empresariales que no son expertos en matemáticas. La idea es atraer a empresas como Lowe’s, una cadena minorista con montones de datos de ventas y deseos de encontrar ecuaciones que ayuden a vender más barbacoas o tablas de madera.

“Las personas con esas habilidades están yendo a Google, SpaceX o Wall Street, no a cadenas de mejoras para el hogar,” dice Schmidt.
“Nuestra misión es ayudar con eso y demostrar que no necesitas ser un científico de datos para hacer descubrimientos útiles.”