El Instituto de Matemática, Física y Estadística (IMFE) de la Facultad de Ingeniería y Negocios llevó a cabo la sexta versión de sus Tele-Talleres de Invierno, una instancia formativa abierta, gratuita y virtual que reunió a participantes de distintas regiones del país. La programación incluyó ocho talleres orientados a temáticas emergentes y aplicadas, entre ellas, uso de R en el área de la salud y biología, análisis de series temporales, introducción al machine learning, modelos de sobrevivencia con python, introducción a SQL para el análisis de datos, entre otros.

“El propósito principal de los Tele-Talleres de Invierno es acercar a la comunidad a temáticas actuales y aplicadas en ciencia de datos, bioestadística y educación matemática, de forma introductoria, accesible y relevante. Esta actividad se ha consolidado como una instancia formativa abierta y gratuita que permite a estudiantes, profesionales y público general tener un primer acercamiento a herramientas y conceptos clave que, además, están alineados con la oferta académica de nuestros diplomados como el de Bioestadística, Data Science y Habilidades e Innovación en el Aula Matemática”, señaló Ricardo Monge, Director del IMFE. 

Asimismo, el valor de la interdisciplinariedad fue uno de los sellos del ciclo, ya que una de las grandes características de esta edición abordó problemáticas y aplicaciones en salud, educación, finanzas y ciencia de datos. “Esta diversidad no solo refleja la amplitud de campos donde se están aplicando metodologías estadísticas y computacionales, sino que responde a la creciente necesidad de formar profesionales con capacidad para integrar saberes y adaptarse a contextos complejos. La colaboración entre disciplinas permite enriquecer tanto la enseñanza como la investigación aplicada, y es un sello que promovemos activamente desde el IMFE”, enfatizó Monge. 

Por su lado, Mónica Panes, académica del IMFE, quien estuvo a cargo del taller “Uso de R en el área de la salud y biología”, destacó que “desde una perspectiva formativa y profesional, incorporar herramientas como R en el análisis de datos en salud y biología es cada vez más necesario. No se trata solo de incorporar tecnología, sino de fortalecer la capacidad de comprender fenómenos complejos y tomar decisiones informadas”.

Panes añadió también que la tecnología facilita la limpieza, visualización y modelado de datos, lo que permite descubrir patrones y relaciones no evidentes a simple vista, “además, potencia el pensamiento analítico, indispensable para abordar desafíos como el seguimiento de epidemias, la evaluación de tratamientos o el análisis de variables ambientales y genéticas”, finalizó la académica.