Podemos mencionar como ejemplos de ciencia de datos algunas aplicaciones que se han creado para analizar la información recogida de diversas situaciones. Por ejemplo, Lex Machina usa la ciencia de datos para analizar a los abogados de la parte contraria en un https://www.diginota.com/el-mejor-bootcamp-de-programacion-en-el-mundo-por-que-elegir-tripleten-para-entrar-en-ti/ juicio a fin de diseñar las mejores estrategias. La estadística es la ciencia que busca predecir ciertos comportamientos por medio de números y datos. Es una de las principales herramientas usadas por la ciencia de datos para el análisis de la información.
Así, muchas necesitan invertir en equipos de Data Scientists porque aportan un valor enorme a la empresa y suponen un impacto clave en el ROI, especialmente cuando se utilizan procesos que involucran Machine Learning o IA. Dentro de las empresas, el Data Scientist ha sido un profesional cada vez más demandado, ¿por qué? Por la cantidad de proyectos de transformación digital que han surgido en los dos últimos años. El trabajo de este profesional es clave para analizar datos, y es que hay mucha ciencia detrás de ellos.
Analizar la situación
Además de esas habilidades técnicas, los científicos de datos requieren un conjunto de habilidades más suaves, que incluyen conocimiento comercial, curiosidad y pensamiento crítico. Otra habilidad importante es la capacidad de presentar conocimientos de datos y explicar su importancia de una manera que sea fácil de entender para los usuarios comerciales. Eso incluye capacidades de narración de datos para combinar visualizaciones de datos y texto narrativo en una presentación preparada. La ciencia de datos es intrínsecamente desafiante debido a la naturaleza avanzada de la analítica que involucra.
A pesar de la promesa de la ciencia de datos y las grandes inversiones en equipos de ciencia de datos, muchas empresas no son conscientes del valor total de sus datos. En su carrera por contratar talentos y crear programas de ciencia de datos, algunas empresas han experimentado flujos de trabajo de equipo ineficientes, con varias bootcamp de programación personas que utilizan diferentes herramientas y procesos que no funcionan correctamente de forma conjunta. Sin una gestión centralizada y más disciplinada, los ejecutivos podrían no obtener un retorno completo de sus inversiones. La Ciencia de Datos ha emergido como el motor que impulsa la toma de decisiones en el siglo XXI.
Aprendizaje automático o modelización
Este proceso generalmente implica el uso y la creación de herramientas de aprendizaje automático y productos de datos personalizados para ayudar a las empresas y clientes a interpretar los datos de manera útil. Muchos también tienen la tarea de crear visualizaciones de datos, cuadros de mando e informes para ilustrar los resultados de los análisis. Esta materia se ocupa de traducir, dar sentido y extraer información de los ingentes volúmenes de datos que se generan a día de hoy. Es decir, los expertos en ciencia de datos se ocupan de obtener respuesta y realizar predicciones a través de la interpretación de lo que se conoce como Big Data. Se trata de una disciplina que combina estadística y matemáticas, análisis avanzados, programación especializada y también destaca la relación entre ciencia de datos e inteligencia artificial.
Cuando nos remontamos al origen de la ciencia de datos, nos situamos en 1962, cuando el matemático John Tukey la sugirió en su estudio El futuro del análisis de datos. En él, describió la existencia de una «ciencia no reconocida» que consistía en interpretar y aprender de los datos. Google ofrece esta herramienta, que tiene buenas valoraciones cuando se trata de tareas relacionadas con el machine learning, como la creación de modelos estadísticos y visualización de datos. Por supuesto, es muy importante que se construya, o consolide, una cultura de seguridad de la información en toda la empresa. Los datos son de los recursos más valiosos de cualquier negocio, porque gracias a ellos entiende mejor a sus clientes y lo que buscan de las ofertas disponibles. Así que existe una regla ética para gestionarlos con la mayor transparencia que se pueda, y que se guarden sin el riesgo de perderlos o entregarlos a las manos incorrectas.
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