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lunes, 4 marzo 2024

PyData Granada: trabajando con datos

Ciencia y tecnologíaPyData Granada: trabajando con datos

Ayer estuve en un meetup que organizaba el grupo PyData Granada que anunciaba un par de charlas prácticas sobre análisis de datos y la verdad es que mientras otras veces se puede escuchar mucha teoría y casi clases teóricas, ayer hubo dos ejemplos prácticos de los que realmente se pudo aprender mucho.

El evento empezó casi puntualmente (poco a poco, que esto sigue siendo Granada y todavía queda algo de aquello que ser puntual era de malas personas) y se celebró en un enorme salón de actos que tiene el edificio I+D Armilla (medio PTS está en suelo del término municipal de Armilla) gracias al patrocinador del evento, Revvity, una empresa biotecnológica que, aunque con ese nombre lleva sólo unos meses, tengo entendido que es una escisión de la multinacional estadounidense PerkinElmer aunque la persona que nos dio la bienvenida en nombre de la empresa (supongo que sería su director local, no me quedó claro) tampoco se esforzó mucho en explicárnoslo.

El evento empezó casi puntualmente (poco a poco, que esto sigue siendo Granada y todavía queda algo de aquello que ser puntual era de malas personas) y se celebró en un enorme salón de actos que tiene el edificio I+D Armilla (medio PTS está en suelo del término municipal de Armilla) gracias al patrocinador del evento, Revvity, una empresa biotecnológica que, aunque con ese nombre lleva sólo unos meses, tengo entendido que es una escisión de la multinacional estadounidense PerkinElmer aunque la persona que nos dio la bienvenida en nombre de la empresa (supongo que sería su director local) tampoco se esforzó mucho en explicárnoslo.
PyData Granada

La primera de esa charlas las dio Alberto Ramos Álvarez, de Revvity, claro, que es un licenciado en ciencias físicas nacido en un pueblo de Sevilla y que luce con orgullo su acento nativo. Después de pasearse por medio mundo trabajando como científico de datos en proyectos de todo tipo, ha acabado recalando en Granada y ayer nos contó cual era su trabajo en este momento. Si yo lo entendí bien, que hay que tener en cuenta que estamos hablando de gente de muy alto nivel tecnológico que a mí me deja a la altura de la suela de una zapatilla gastada, su trabajo consiste en manejar el mar de datos que produce un microscopio electrónico para que los científicos (biólogos, farmacéuticos, médicos, etc) puedan acceder a esos datos de un modo legible.

Un microscopio electrónico actual puede producir una cantidad enorme de datos por su increíble resolución y por la amplitud de frecuencias en las que puede trabajar; para hacerse una idea, ayer nos contó que una sesión de microscopía con una placa con doce muestras puede generar alrededor de cien gigas de datos en un rato y esa cantidad tan inmensa de números necesita procesarse para saber qué parte de ellos son útiles y qué parte de ellos se puede desechar. Si tienes en cuenta que un ordenador corriente, de los que tenemos en las casas y en las oficinas hoy día, tiene dieciséis gigas de RAM, comprenderás que no están en condiciones de trabajar con esos sets de datos. Imagínate que después de una semana tienes que procesar cincuenta sesiones de microscopia y te encuentras con cinco terabytes de puro dato en formato CSV: para morirse. El caso es que Alberto lo contó con una fluidez y un dominio de la materia tan absoluto que a mí por lo menos me dejó fascinado.

La primera de esa charlas las dio Alberto Ramos Álvarez, de Revvity, claro, que es un licenciado en ciencias físicas nacido en un pueblo de Sevilla y que luce con orgullo su acento nativo. Después de pasearse por medio mundo trabajando como científico de datos en proyectos de todo tipo, ha acabado recalando en Granada y ayer nos contó cual era su trabajo en este momento. Si yo lo entendí bien, que hay que tener en cuenta que estamos hablando de gente de muy alto nivel tecnológico que a mí me deja a la altura de la suela de una zapatilla gastada, su trabajo consiste en manejar el mar de datos que produce un microscopio electrónico para que los científicos (biólogos, farmacéuticos, médicos, etc) puedan acceder a esos datos de un modo legible. Un microscopio electrónico actual puede producir una cantidad enorme de datos por su increíble resolución y por la amplitud de frecuencias en las que puede trabajar; para hacerse una idea, ayer nos contó que una sesión de microscopía con una placa con doce muestras puede generar alrededor de cien gigas de datos en un rato y esa cantidad tan inmensa de números necesita procesarse para saber qué parte de ellos son útiles y qué parte de ellos se puede desechar. Si tienes en cuenta que un ordenador corriente, de los que tenemos en las casas y en las oficinas hoy día, tiene dieciséis gigas de RAM, comprenderás que no están en condiciones de trabajar con esos sets de datos. Imagínate que después de una semana tienes que procesar cincuenta sesiones de microscopia y te encuentras con cinco terabytes de puro dato en formato CSV: para morirse. El caso es que Alberto lo contó con una fluidez y un dominio de la materia tan absoluto que a mí por lo menos me dejó fascinado.
Alberto Ramos Álvarez

La segunda de las charlas la dio Lidia Sánchez Mérida que es ingeniera informática especializada en datos y nos contó varios casos reales de su experiencia trabajando en UST, una multinacional tecnológica que presta servicios a entidades financieras. Su trabajo se desarrolla principalmente en el entorno de Azure porque, aunque Microsoft es mundialmente conocida por su sistema operativo Windows, ahora mismo su área más rentable y la que más está creciendo es la de computación en la nube, ya que está totalmente enfocada al mundo profesional y ser dueños de Office y de un buen puñado de aplicaciones punteras en el mundo empresarial les colocó en una posición privilegiada para ganarse el negocio. Lo que nos contó Lidia fue sobre todo muy interesante porque introdujo un dato que no se suele tener en cuenta cuando se habla de procesamiento de datos: el coste.

Normalmente se habla de las aplicaciones, los entornos de desarrollo o el procesamiento de los datos pero casi nunca se tiene en cuenta que todo eso cuesta dinero y resulta que la aparición de la computación en la nube prestada como un servicio ha permitido controlar exactamente el coste porque las mega multinacionales que son las dueñas del cotarro (Microsoft, Amazon y Google) ya se han encargado de facturar al minuto (o por bloques de una hora ¡pillines!) cada uno de los servicios que prestan. Ayer vimos que en muchos de los casos era tan interesante hacer un cambio por la mejora que se producía en el procesamiento de los datos como por el ahorro que eso acababa suponiendo para la empresa. Y otra cosa muy jugosa que contó es que buena parte de las soluciones se podían implementar mediante el Azure SDK Python que, para colmo, permite la portabilidad con las nubes de Amazon y Google. Realmente interesante.

La segunda de las charlas la dio Lidia Sánchez Mérida que es ingeniera informática especializada en datos y nos contó varios casos reales de su experiencia trabajando en UST, una multinacional tecnológica que presta servicios a entidades financieras. Su trabajo se desarrolla principalmente en el entorno de Azure porque, aunque Microsoft es mundialmente conocida por su sistema operativo Windows, ahora mismo su área más rentable y la que más está creciendo es la de computación en la nube, ya que está totalmente enfocada al mundo profesional y ser dueños de Office y de un buen puñado de aplicaciones punteras en el mundo empresarial les colocó en una posición privilegiada para ganarse el negocio. Lo que nos contó Lidia fue sobre todo muy interesante porque introdujo un dato que no se suele tener en cuenta cuando se habla de procesamiento de datos: el coste.

Normalmente lo importante son las aplicaciones, los entornos de desarrollo o el procesamiento de los datos pero casi nunca se tiene en cuenta que todo eso cuesta dinero y resulta que la aparición de la computación en la nube prestada como un servicio ha permitido controlar exactamente el coste porque las mega multinacionales que son las dueñas del cotarro (Microsoft, Amazon y Google) ya se han encargado de facturar al minuto (o por bloques de una hora ¡pillines!) cada uno de los servicios que prestan. Ayer vimos que en muchos de los casos era tan interesante hacer un cambio por la mejora que se producía en el procesamiento de los datos como por el ahorro que eso acababa suponiendo para la empresa. Y otra cosa muy jugosa que contó es que buena parte de las soluciones se podían implementar mediante el Azure SDK Python que, para colmo, permite la portabilidad con las nubes de Amazon y Google. Realmente interesante.
Lidia Sánchez Mérida

Después tuve ocasión de quedarme un momento en el networking y (aunque no había Fanta de naranja y me tuve que conformar con Aquarius, cosa que no había tomado desde que me puse malo la última vez) estuve escuchando fascinado como hablaban de procesamiento de datos entre gente que sabe muchísimo y donde yo apenas podía meter baza porque sencillamente no tengo nivel para opinar en esos materias.

Después tuve ocasión de quedarme un momento en el networking y (aunque no había Fanta de naranja y me tuve que conformar con Aquarius, cosa que no había tomado desde que me puse malo la última vez) estuve escuchando fascinado como hablaban de procesamiento de datos entre gente que sabe muchísimo y donde yo apenas podía meter baza porque sencillamente no tengo nivel para opinar en esos materias.
PyData Granada

Y luego, claro, recordar que el pedazo de salón de actos que disfrutamos ayer y los platos de snacks ¡y hasta jamón! que tuvimos en el networking los pagó Revvity, una de esas empresas que cuando yo era joven jamás me hubiera podido imaginar que acabasen teniendo una sede en Granada.  Por suerte los tiempos cambian y hoy día Granada tiene un buen puñado de compañías punteras que dan trabajo a gente brillante a la que me intento arrimar todo lo que puedo a ver si se me acaba pegando algo.

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