Charla que dicté en el 1er Workshop de Innovación organizado por la Universidad de Santiago de Chile. Presento el actual escenario en latinoamerica y Chile acerca de la inserción de científicos en el sector productivo. Cierro entregando un par ce consejos a estudiantes de pregrado y posgrado en disciplinas científicas.

1. Roberto Muñoz 1
Roberto Muñoz
Director científico
MetricArts
@RobertoKPax

2. Roberto Muñoz 2
¿Qué hacen los científicos?

3. Roberto Muñoz 3
My
Journey
M i c a m i n o e n l a
A c a d e m i a

4. Roberto Muñoz 4
2 0 0 9
PhD en Astrofísica
Pontificia Universidad Católica de Chile
2 0 1 2 - 2 0 1 5
Investigador Postdoctoral
Pontificia Universidad Católica de Chile
2 0 1 0 - 2 0 1 1
Investigador Postdoctoral
Université de Strasbourg, Francia
Línea temporal
Trabajé en la academia cerca de 6 años

5. Roberto Muñoz 5
El Next Fornax Survey (NGFS) es un
survey pancromático del cúmulo de
Fornax. Area 30 deg2.
Estudiar galaxias gigantes y enanas,
GCs y UCDs.
Cúmulo de Fornax
y galaxias enanas
C a z a n d o f a n t a s m a s
M u ñ o z e t a l . 2 0 1 5

6. Roberto Muñoz 6
Crisis en el
financiamiento de
la Ciencia
Recortes en el presupuesto
público, burocracia excesiva,
políticas científicas casi
inexistentes

7. Roberto Muñoz 7
Science by
the numbers
L a C i e n c i a e n
n ú m e r o s

8. Roberto Muñoz 8
5700 personas matriculadas en
algún programa de Doctorado.
La mayoría está contenta con haber
continuado estudios de postgrado.
Más del 50% quiere insertarse en
Academia
Encuesta de
Nature del 2017

9. Roberto Muñoz 9
9,1 científicos
cada mil
EE.UU.
10,1 científicos
cada mil
Francia
9 científicos
cada mil
Alemania
EE.UU.
Francia
Alemania
Número de investigadores
Número de investigadores cada 1.000 trabajadores

10. Roberto Muñoz 10
Número de investigadores
Número de investigadores cada 1.000 trabajadores
1 científico
cada mil
Chile
2,9 científicos
cada mil
Argentina
0,7 científicos
cada mil
Brasil
Chile
Argentina
Brasil

11. Roberto Muñoz 11
Gasto en I+D
Gross domestic spending on R&D
0,38% del PIB
Chile
0,63% del PIB
Argentina
1,2% del PIB
Brasil
Chile
Argentina
Brasil

12. Roberto Muñoz 12
¿Qué hay de Chile?
Encuesta de inserción laboral
llevada a cabo por la ANIP.
79%
9%
5%
Trabaja en Universidades
Trabaja en Centros de
investigación
Trabaja en empresas
https://anip.cl/informe-insercion-2018

13. Roberto Muñoz 13
Chile vs Alemania
Doctores por sector económico
65%5% Emprendimientos,
empresas
I n d u s t r i a
19%79% Universidades públicas
y privadas, Institutos
profesionales
A c a d e m i a

14. Roberto Muñoz 14
First
approach
M i c a m i n o e n l a
I n d u s t r i a

15. Roberto Muñoz 15
2 0 1 6
Colaboración Academia-Industria
Apoyo de CORFO
2 0 1 5
Empresa me invita a
colaborar mientras hacía
un Postdoc
TO D A Y
Data scientist y Director científico
Compañía MetricArts
Línea temporal
Me fui a la industria

16. Roberto Muñoz 16
Empresa buscando nuevas
oportunidades y explorando
colaboraciones.
La compañía
MetricArts es una compañia chilena creada
el año 2007. Comenzó como una empresa
de Business Intelligence y hoy en día ofrece
soluciones tecnológicas.

17. Roberto Muñoz 17
Universidad-
Industria
2 0 1 6
Recibimos financiamiento del
Ministerio de Economía para hacer
un proyecto entre el Instituto de
Astrofísica y la compañía MetricArts.
Desarrollo de un sistema de Visión
Computacional.

18. Roberto Muñoz 18
I+D Industria
T o d a y
El 2017 abandoné la academia y me
uní como profesional a la empresa.
El equipo de I+D de MetricArts
consiste de 4 científicos y 6
ingenieros.
• Visión computacional
• Machine Learning
• Data Intensive Analytics
• Cloud computing

19. Roberto Muñoz 19
+
Metric Video Analytics
T o d a y

20. Roberto Muñoz 20
Actividades I+D
T o d a y
• Leer papers
• Crear prototipos
• Entrenar modelos de machine
learning
• Reuniones con potenciales
clientes
• Levantar pruebas de concepto
• Escribir papers y participar de
conferencias

21. Roberto Muñoz 21
From Academia
to Industry
M i g r a n d o d e l a
A c a d e m i a a l a
I n d u s t r i a

22. Roberto Muñoz 22
Principales diferencias
Academia Empresa
Objetivo
Generar conocimiento a partir
del estudio sistemático de
fenómenos
Generar productos y servicios
que le permitan sustentarse y
crecer en el tiempo
Foco
Entregar una solución correcta
y exacta dentro de la duración
del proyecto
Entregar una solución útil para
el cliente en la menor cantidad
de tiempo posible
Tiempos
Proyectos de mediano y largo
plazo. Duración de años.
Proyectos de corto y mediano
plazo. Duración de meses.

23. Roberto Muñoz 23
Egresados de licenciatura cuentan
con poca experiencia en ejecución de
proyectos.
Egresados de postgrado cuentan con
más experiencia pero carecen de
redes les permitan insertarse en la
empresa.
Principales
desafíos

24. Roberto Muñoz 24
Los programas de Doctorado
entregan conocimiento profundo
acerca de la disciplina. Tesis genera
especialización en una temática.
Desarrollo de habilidades
-Planificación de proyectos
-Análisis de problemas
-Comunicación de resultados
-Pensamiento analítico
Conocimientos y
habilidades

25. Roberto Muñoz 25
Data Science
and IT industry
I n d u s t r i a b a s a d a
e n e l u s o
i n t e n s i v o d e d a t o s

26. Roberto Muñoz 26
L a e m p l e a b i li d ad e n l o s
s e c t o r es d e i n f o r m át ic a
y t e c n o l o gía s d e l a
i n f o r m ac ió n c r e c er á
1 9 % p r ó x i m os 1 0 a ñ o s
Mercado
L a s t e c n o l og ías d e l a
i n f o r m ac ió n s o n
e s e n c i al e s p a r a l o s
n e g o c i os d e h o y .
Negocios

27. Roberto Muñoz 27

28. Roberto Muñoz 28
T h e D a t a S c i e n c e V e n n D i a g r a m
D r e w C o n w a y ( 2 0 1 0 )
Programming
Exploratory analysis
Analytical thinking
Modeling
Domain knowledge
Business experience

29. Roberto Muñoz 29
T - s h a p e d v s P i - s h a p e d
A l e x S z a l a y
Nueva camada
Programas de Doctorado forman a investigadores del tipo T-shaped:
científicos con conocimiento general amplio y poco profundo, pero con
habilidades y conocimiento detallado de una temática en particular.
Nuevos investigadores del tipo Pi-shaped: Conocimiento general
amplio, pero profundizar tanto en la temática de estudio y los métodos
estadísiticos y computacionales.

30. Roberto Muñoz 30
Machine Learning y AI

31. Roberto Muñoz 31
A l p h a G o Z e r o ( 2 0 1 7 )
A d q u i r id o p o r G o o g l e e l 2 0 1 4
Super máquinas que juegan

32. Roberto Muñoz 32
Super máquinas que conducen
M o b i l e y e ( 2 0 1 5 )
A d q u i r id o p o r I n t e l
e l 2 0 1 7

33. Roberto Muñoz 33
Advices
C o n s e j o s

34. Roberto Muñoz 34
There are multiple online courses about
Data Analysis, Data Science,
Visualization, Machine Learning,.
Tomar cursos en
línea
K n o w l e d g e a n d C e r t i f i c at e s

35. Roberto Muñoz 35
Python and R are the most used
languages in data analysis. More than 40
million users.
SQL is from 70’s but still very used by
many companies.
Aprender lenguajes
modernos
D a t a - s c i e nc e l a n g u a g e s

36. Roberto Muñoz 36
You can start from an already existing
projects and make small changes.
Look for public datasets and try new
ways to analyze and visualize data. Ask
the right questions.
Hacer proyectos
independientes
T r y n e w i d e a s

37. Roberto Muñoz 37
Github is a code hosting platform for version
control and collaboration. It allows to create
private and public code repositories.
Start with simple projects and then move to
more complex projects in Github.
Desarrollar código
en Github
S h o w y o u r c o d e s

38. Roberto Muñoz 38
Internships offer students a period of
practical experience in the industry.
Unlike conventional employment,
internships have an emphasis on training.
Hacer pasantías
L a n d i n a c o m p a n y

39. Roberto Muñoz 39
Roberto Muñoz
Director científico
MetricArts
@RobertoKPax