En un mundo en el que todo es cada vez más rápido, la información es consumida de manera veloz y donde los datos son necesarios para estudiarlos, generar estrategias y validar las mismas.
Las empresas han encontrado en la Big Data una mina de información necesaria para trabajar con los datos de sus usuarios generando productos y servicios más personalizados a los problemas cotidianos. Bajo este contexto nace la ciencia de datos.
¿Qué es la ciencia de datos y cuál es su uso?
Esta es una rama de la ciencia la cual implica generar valor con los datos, dicho de otro modo trabajar los datos que se encuentren en distintas fuentes de información, analizarlos, visualizarlos y generar modelos predictivos de su comportamiento. Para ello , la ciencia de datos es respaldada por una seria de ciencias como lo son:
- Los conocimientos de dominio: Logística, Finanzas, Marketing, RRHH, etc.
- El lenguaje de programación: Python, R, Scala, Julia, SQL, etc.
- La matemática y la estadística: álgebra lineal, Cálculo multivariado, modelos matemáticos, etc.
Teniendo lo mejor de 3 de los tres mundos, un científico de datos es capaz de usar sus conocimientos de Ingeniería, Machine Learning y la Investigación para poder dar las soluciones innovadoras tanto como para las empresas como los usuarios.
La ciencia de datos se aplica a cualquier rubro, esta es una de las ciencias más versátiles y aplicables. Se puede usar para fomentar nuevas ideas y disrupción comercial, el seguimiento y análisis de los datos, mejorar los procesos y productos existentes, crear prototipos y crear nuevas ideas.
¿Por qué estudiar ciencia de datos en la nueva normalidad?
La ciencia de datos no solo se ha convertido en la carrera de hoy que será la base para el futuro, sino que es clave para la transformación digital de las empresas y la sociedad. Según considera Harvard Business Review: “La ciencia de datos como la profesión más sexy del siglo XXI” siendo la disciplina que explota los datos para generar conocimiento.
Dicha manifestación cobra mucho sentido después de que el mundo se vea forzado a una transformación digital después de pasar por una pandemia producida por el Covid-19. Ocasionando que las profesiones tradicionales no cuenten con las aptitudes necesarias que requiere la nueva normalidad.
Hoy en día los comercios se manejan por ecommerce, la banca móvil está desplazando a los bancos físicos, los servicios se pagan por pasarelas de pago, se usan aplicaciones para tomar transporte, gestionar tu emprendimiento, comunicarte, educarte y entre otras cosas. Para esta era un celular con “datos” es lo más indispensable para sobrevivir.
Lo que nos lleva a que en el futuro los nuevos desafíos serán tecnológicos y será necesario contar con profesionales capacitados en el lenguaje de programación, modelos predictivos y probabilísticos o administradores, mejor dicho se las nuevas generaciones requerirán de un científico de datos.
¿Cómo se aplica la ciencia de datos?
Para generar datos que nos sean útiles se recomienda que el científico de datos realice los siguientes pasos:
__Minería de datos:__Todo comienza aquí con la extracción de datos, en este proceso se utiliza todas la fuente confiables de datos que se tenga de una determinado contexto en específico.En este momento te conviertes en un analista de datos en cual procesa y acomoda toda los datos pasados que se tenga para así estructurar la información e identificar patrones los patrones de comportamiento y las tendencias que presentan los usuarios.
__Inferencia estadística:__Una vez que ya tengamos los datos trabajados empezaremos a trabajar con métodos y técnicas que nos ayudaran a realizar inducciones, generando tendencias validadas de manera estadística y considerando un margen de error. Comenzamos formulando una hipótesis para luego comprobar si el supuesto es verídico o no.
Machine Learning: Alguna vez te has preguntado ¿cómo las plataformas como Netflix o Spotiffy nos brindan recomendaciones de series y música tan buenas como si nosotros mismos hubiéramos hechos la elección? Esto se debe a que ellas usan el Machine Learning, el cual permite que el sistema mediante algoritmos aprenda una serie de comportamientos de acuerdo a los datos que van ingresando para poder así realizar predicciones más precisas acorde al comportamiento del usuario.
En resumen, nos podemos dar cuenta que la ciencia de datos es importante hoy más que nunca siendo importante en la generación de ingresos por partes de las empresas, reduce costos operativos ( tanto como en máquinas como en horas hombre) y sobre todo en base a los datos podemos disminuir el riesgo en la toma de decisiones con respecto al comportamiento de la tendencia de los datos.
