La ciencia de datos incluye los campos de las estadísticas, los métodos científicos, la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos. Pero, ¿para qué sirve el Data Science? Te contamos a continuación.
Todos los días se recopilan enormes cantidades de datos de nuestro uso de Internet, tanto desde nuestros smartphones como desde cualquier equipo informático, así como de otros objetos integrados con sensores que proporcionan fuentes de datos.
Dichos datos se encuentran, generalmente, sin tratar, por lo que es necesaria la intervención de expertos que logren extraer de los mismos información relevante y útil. Aquí es donde entra la labor de los científicos de datos.
A través de esta materia prima el Data Scientist logra crear valor, como puede ser a través de la creación de algoritmos para la extracción de datos y su análisis a partir del aprendizaje automático.
De esta manera, es posible alimentar sistemas de redes neuronales con el objetivo de que un modelo de Inteligencia Artificial, una vez que estén familiarizados con lo que se espera de ella, pueda crear potencialmente sus propios algoritmos a partir de la observación de datos sin procesar.
Esto se llama aprendizaje profundo, o Deep Learning, que es un subconjunto del aprendizaje automático, o Machine Learning. Por lo general, requiere algunas técnicas iniciales de aprendizaje supervisado, por ejemplo, permitir que la máquina explore conjuntos de datos etiquetados creados por científicos de datos.
Sin embargo, la propia estructura de la red neuronal le permitirá simular procesos parecidos al del cerebro humano, por lo que puede comenzar a identificar patrones más allá de un entrenamiento específico.
Por qué es importante la ciencia de datos. ¿Para qué sirve el Data Science?
Un uso muy habitual de la ciencia de datos es el análisis predictivo. Dicho análisis se vuelve fundamental en la toma de decisiones en un amplio espectro de áreas, desde el clima hasta la ciberseguridad, pasando por la evaluación de riesgos y el Fintech.
El análisis estadístico ayuda a las empresas a tomar decisiones con confianza en un mundo cada vez más impredecible. También ofrece información sobre tendencias más amplias o ayuda a concentrarse en un segmento de consumidores en particular, lo que puede brindarles una gran ventaja competitiva.
Otras organizaciones especializadas en Data Science usan datos para informar sobre tendencias más grandes en todo un sector y proporcionar análisis sobre los efectos de eventos geopolíticos y socioeconómicos. Se trata de una información altamente valorada por grandes compañías, por lo que destinan muchos recursos con el objetivo de disponer de informes de alta calidad que les ayuden a conocer las últimas tendencias y poder planificar sus estrategias.
Son multitud los sectores que ya están utilizando el Data Scientist y la Inteligencia Artificial en una revolución tecnológica y económica sin precedentes. Los seguros, los servicios financieros o la logística utilizan ya estas herramientas. En el sector del cuidado de la salud, por ejemplo, los grandes datos permiten una identificación más rápida de los pacientes de alto riesgo, intervenciones más efectivas y un seguimiento más cercano.
Las redes de transporte público también pueden funcionar de manera más económica y sostenible gracias al análisis de datos. Por otro lado, a medida que la crisis climática aumenta la frecuencia de los fenómenos meteorológicos extremos, la mejora de los pronósticos puede ayudar a mitigar los peores daños.
Ahora que conoces para qué sirve el Data Science, hablaremos sobre algunas de sus aplicaciones en el ámbito empresarial.
¿Cuáles son algunas de las aplicaciones del Data Science en el mundo laboral?
Obtención de información de clientes
Los datos sobre los clientes de una empresa pueden revelar detalles sobre sus hábitos, características demográficas, preferencias, aspiraciones y más. Con tantas fuentes potenciales de datos de clientes, una comprensión básica de la ciencia de datos puede ayudar a dar sentido a todo este cúmulo de información.
Entender quiénes son los clientes y qué los motiva puede ayudar a garantizar que un producto cumpla con sus necesidades y demandas, y ayudar a mejorar las eficiencia de los esfuerzos de marketing y ventas.
Tener y comprender datos confiables de los clientes también puede ayudar a enfocar los esfuerzos de reorientación, mejorar experiencias personalizadas para usuarios específicos, implementar mejoras en el sitio web o realizar cambios en el propio producto.
Aumentar la seguridad
¿Para qué más sirve el data science? También se usa la ciencia de datos para aumentar la seguridad de las empresas y proteger la información confidencial.
A medida que las organizaciones se vuelven cada vez más centradas en los datos, la necesidad de un tratamiento ético de estos se vuelve urgente.
En este sentido, es la combinación de algoritmos y juicio humano lo que puede acercar a las empresas a un mayor nivel de seguridad y uso ético de los datos.
Informar sobre las finanzas internas
El equipo financiero de la organización puede utilizar la ciencia de datos para crear informes, generar pronósticos y analizar tendencias financieras.
Los datos sobre los flujos de efectivo, los activos y las deudas de una empresa se recopilan constantemente, y los analistas financieros pueden utilizarlos para detectar manual o algorítmicamente las tendencias del mercado financiero.
Además, el análisis de gestión de riesgos se puede utilizar para calcular si ciertas decisiones comerciales valen la pena por las posibles desventajas. Cada uno de estos análisis financieros puede ofrecer información valiosa e impulsar decisiones comerciales.
Mejorar la eficiencia productiva
Otra forma en que puedes usar la ciencia de datos en los negocios es identificar las ineficiencias en los procesos de fabricación. La propia maquinaria recopila datos de los procesos de producción en grandes volúmenes.
En los casos en que el volumen de datos recopilado es demasiado alto para que un humano los analice manualmente, se puede emplear un algoritmo para limpiarlos, ordenarlos e interpretarlos de manera rápida y precisa para recopilar información.
Al utilizar Data Science para ser más eficientes, las empresas pueden reducir costes y producir más bienes.
Análisis predictivos de mercado
Recopilar y analizar datos a mayor escala puede permitir a las empresas identificar tendencias emergentes en su mercado. El seguimiento de los datos de compra, las tendencias en redes sociales o las consultas de los motores de búsqueda pueden revelar qué productos interesan a ciertos target de consumidores.
Al mantenerse actualizadas sobre los comportamientos de su mercado objetivo, las organizaciones pueden tomar decisiones comerciales que les permitan adelantarse a la competencia y satisfacer las demandas de su mercado.
¿Qué habilidades debe tener un científico de datos?
Los científicos de datos son aquellos profesionales que convierten los datos sin procesar en información significativa que las organizaciones pueden usar para mejorar sus negocios.
Estos profesionales deben tener el siguiente conjunto de habilidades:
- Habilidades para el análisis y la resolución de problemas
- Experiencia en bases de datos y herramientas de análisis, como Hadoop, SQL y SAS
- Habilidades de planificación, gestión del tiempo y organización
- Habilidades excepcionales de comunicación y presentación para explicar su trabajo a personas que no entienden la mecánica detrás del análisis de datos
- Gran atención al detalle
- Habilidades de trabajo en equipo y un enfoque colaborativo para compartir ideas y encontrar soluciones
- Impulso y resiliencia para probar nuevas ideas
- La capacidad de entregar bajo presión y con plazos ajustados
Cómo aprender ciencia de datos
Los data scientists, como te habrás percatado, son profesionales muy demandados por las empresas, tendencia que se mantendrá durante los próximos años.
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