¿Que es data science?

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La data science es el estudio de los datos para convertirlo en un recurso valioso para las empresas. Esta información se utiliza para crear estrategias más precisas y efectivas.

Poder desglosar los datos y clasificarlos es importante para una empresa, ya que así puede tomar decisiones más acertadas con sus clientes. Hay que tomar en cuenta que son las marcas las que se tienen que adaptar a las tendencias de consumo.

Esto ayuda a poder enfocar de mejor manera el plan de marketing. Tener a un experto en data science hace que la información pueda servir como aliado a un negocio o marca.

 

¿Para qué sirve el data science?

Los data science desglosan la información que obtienen de diferentes fuentes. Por lo general, las empresas obtienen estos datos de la navegación por diferentes fuentes como las redes sociales o sitios web como ecommerce o blogs.

Pero la reunión de toda información no aporta valor en sí a las empresas, por ello es importante este tipo de científicos que estudian los datos, para poder interpretarlos e implementar los cambios necesarios en las estrategias de marketing.ser data science

Fue en el año 1970 cuando se creó esta rama de la ciencia informática. Pero no fue hasta el año 2001 que se introdujo como una disciplina independiente. Esto supuso un gran avance, ya que había profesionales en el sector aprendiendo de conocimientos organizados.

Los Data Science utilizan diferentes herramientas que convierten los datos en información de valor para las empresas. Quizás se pueda confundir este término con Big Data.

Esta es la disciplina que se encarga de solucionar los problemas de almacenamiento y gestión de los datos.

 

¿Qué supone ser Data Science?

Pertenecer a este campo profesional supone tener que utilizar herramientas que puedan dar información para que la empresa se beneficie. Se utiliza la materia de matemáticas, análisis de datos, informática y estadística.

Gracias a este conocimiento a este estudio de estos datos, se puede convertir grandes cantidades de información en soluciones para que la empresa pueda reducir costos, aumentar la rentabilidad, tener mejor planificación en sus estrategias y ganar a la competencia.

 

Conceptos básicos del Data Science

Dentro de esta disciplina, participan diversos algoritmos que hacen posible el estudio preciso de toda esta información:

 

Machine Learning

Este programa se encarga de orientar a la tecnología para predecir el tipo de información que buscan los usuarios. Por ejemplo, si se produce un error en una compra, rápidamente nos mostrará la página web para encontrar la solución.

Machine Learning no es lo mismo que inteligencia artificial, pero este algoritmo sabe leer patrones de información y se anticipan a patrones de conducta. Es decir, ayuda a conocer el comportamiento del usuario.

 

Deep Learning

Este algoritmo puede imitar el funcionamiento de un cerebro humano. Se compone de dos niveles. La primera se encarga de recoger información y la segunda es la que procesa todos estos datos.

que es el data science

En la última y tercera fase es donde se encuentra toda esta información. Las empresas suelen invertir grandes cantidades de dinero en este tipo de sistemas.

Algunas de las aplicaciones más usadas son el reconocimiento facial, reconocimiento de voz y procesamientos de textos.

 

Text Mining

Este algoritmo permite encontrar información que anteriormente no existía a través de la recuperación de datos y extrayendo información. También utiliza el otro algoritmo, Data Mining para ayudarse en este complejo objetivo.

 

Text Mining es capaz de reconocer los sentimientos que implican las publicaciones en las redes sociales. A nivel empresarial, sirve para poder conocer tendencias o búsquedas populares, y elabora resúmenes a partir de estos datos.

 

Data Mining

Este sistema permite analizar grandes cantidades de información recopilada de forma automatizada. Este algoritmo utiliza herramientas de estadística, algoritmos asociados a redes neuronales e inteligencia artificial.

Por ejemplo, esto se puede demostrar si en un ecommerce se venden determinados productos que solo las personas con hipertensión compran, entonces el algoritmo deduce que esta acción es debido a esta causa.

 

Inteligencia Artificial

Se dice de los programas y sistemas que son capaces de responder ante los estímulos como lo haría una persona. Este algoritmo no necesita de la orden humana para saber cómo tiene que actuar.

La inteligencia artificial es un gran avance en la ciencia, ya que permite crear software sofisticados que pueden conocer a fondo las capacidades humanas e imitarlas.

Este tipo de inteligencia puede llegar a almacenar información nueva a diario y ponerla en práctica cuando sea necesario.

 

Salidas profesionales de los Data Science

Este tipo de trabajo está en creciente demanda, por lo que es una buena carrera para los que quieran empezar en el área de tecnología. Dentro de esta disciplina hay diferentes especialidades:salidas profesionales de estudiar data science

Data Analyst

Se encarga del análisis de datos, la obtención y recuperación de datos. Su trabajo consiste en procesar, estudiar y visualizar toda la información obtenida.

 

Data Scientist

Es el experto en la extracción de datos y la organización de la información. Tiene amplios conocimientos de otras disciplinas como las matemáticas, programación y estadística.

 

Data Engineer

Facilita la información para que el data scientist pueda entenderla y manipularla. Tiene la habilidad de conocer las herramientas para el desarrollo de aplicaciones de Big Data.

 

Data Architect

Se encarga de integrar, centralizar y mantener las fuentes de los datos. Es decir, debe organizar el origen de la información que obtienen.

 

Chief Data Officer (CDO)

Este perfil se encarga de mantener y organizar al resto de profesionales. Es el encargado de asegurar el orden en el trabajo con estos expertos.

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