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Ya hemos hablado sobre la importancia del Data Science, e incluso de las profesiones de este campo de estudio. Pero, ¿en qué consiste realmente? ¿Qué podemos entender por ciencia de datos? Y sobre todo, ¿por qué todo el mundo habla del Data Science actualmente? Vamos a averiguarlo.

¿Qué es el Data Science?

El Data Science se encarga de estudiar de dónde viene la información, qué representa y cómo se puede convertir en un recurso valioso en la creación de negocios y estrategias. Para ello, busca extraer grandes cantidades de datos para identificar patrones para ayudar a una organización a controlar los costes, aumentar la eficiencia, reconocer nuevas oportunidades de mercado y aumentar la ventaja competitiva de la organización.

El Data Science emplea las disciplinas de las matemáticas, estadística y las ciencias de la computación. Además, se incorporación de técnicas como el machine learning(aprendizaje automático), cluster analysis(análisis de grupos), Data Mining(extracción de datos) y la visualización.

Data Scientists

A medida que aumenta la cantidad de datos generados por el negocio moderno típico, también lo hace la prominencia de los Data Scientists. Las empresas cada vez dan más importancia a esta profesión y contrata a estas personas para ayudarlos a convertir datos brutos en valiosa información comercial.

La extracción de datos es el acto de recuperar datos específicos de fuentes de datos no estructurados o mal estructurados para su posterior procesamiento e investigación. Los científicos de datos deben poseer una combinación de habilidades analíticas, de machine learning, Data Mining y estadísticas, así como experiencia con algoritmos y codificación.

Además de administrar e interpretar grandes cantidades de datos, muchos científicos de datos también tienen la tarea de crear modelos de visualización de datos que ayuden a ilustrar el valor comercial de la información digital.

Sin embargo, para ser efectivos, los Data Scientists deben poseer inteligencia emocional además de educación y experiencia en análisis de datos. Tal vez la habilidad más importante que debe poseer un científico de datos es la capacidad de presentar los conocimientos de datos a otros y explicar el significado de los datos de una manera que se pueda entender fácilmente.

Los Data Scientists extraen la información digital que están estudiando de una creciente lista de canales y fuentes, incluidos smartphones, dispositivos de Internet de las cosas (IoT), redes sociales, encuestas, compras, búsquedas y comportamiento en Internet. Al ordenar estos grandes conjuntos de datos, los Data Scientists pueden identificar patrones para resolver problemas a través del análisis de datos, un proceso conocido como Data Mining.

Principales beneficios del Data Science

El principal beneficio del Data Science en una organización es la facilidad para tomar decisiones. Las organizaciones con Data Scientists pueden incluir evidencia cuantificable basada en datos en sus decisiones comerciales. Estas decisiones basadas en datos pueden, en última instancia, llevar a una mayor rentabilidad y una mejor eficiencia operativa, rendimiento comercial y flujos de trabajo. En las organizaciones orientadas al cliente, el Data Science ayuda a identificar y refinar las audiencias objetivo.

Por otra parte, el Data Science también puede ayudar al reclutamiento. El procesamiento interno de aplicaciones y las pruebas de aptitud basadas en datos y los juegos pueden ayudar al equipo de recursos humanos de una organización a realizar selecciones más rápidas y precisas durante el proceso de contratación.

Los beneficios específicos del Data Science varían según el objetivo de la empresa y la industria. Los departamentos de ventas y marketing, por ejemplo, pueden extraer datos de clientes para mejorar las tasas de conversión o crear campañas de marketing uno a uno. Las instituciones bancarias están extrayendo datos para mejorar la detección de fraudes. Las empresas de envío utilizan el Data Science para encontrar las mejores rutas, horarios y mejores modos de transporte.

Sin embargo, el Data Science todavía es un campo emergente dentro de la empresa. La identificación y el análisis de grandes cantidades de datos no estructurados pueden resultar demasiado complejos, costosos y lentos para las empresas.

Data Science y Machine Learning

El Machine Learning a menudo se incorpora al Data Science. Es una herramienta de inteligencia artificial que esencialmente automatiza a la parte del procesamiento de datos del Data Science. Integra algoritmos avanzados que aprenden por sí solos y pueden procesar cantidades masivas de datos en una fracción del tiempo que le tomaría a un ser humano.

Después de recopilar y procesar los datos estructurados de las herramientas de machine learning, llega la hora del Data Scientist. En concreto, interpretan, convierten y resumen los datos para que sean útiles para los responsables  de la empresa.

Las aplicaciones de Machine Learning utilizadas en el campo del Data Science incluyen reconocimiento de imágenes y reconocimiento de voz. Los algoritmos también se están integrando en vehículos autónomos.

 

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