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Big DataData Science ¿Para qué sirve y por qué es importante?

Data Science ¿Para qué sirve y por qué es importante?

Data Science se desarrolla como una disciplina que recolecta, estudia, procesa y diagnostica información y datos en la red.

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    ¿Para qué sirve la Data Science? Data Science se desarrolla como una disciplina que recolecta, estudia, procesa y diagnostica información y datos en la red. Todo esto a través de aplicación de conocimientos matemáticos, analíticos, informáticos y estadísticos. Ofreciendo la interpretación de datos y toma de decisiones.

    Los datos que son objeto de estudio de Data Science surgen de diferentes fuentes y usos de la red (correos, plataformas, aplicaciones móviles, páginas web, buscadores, etc.). Evidenciando la diversidad, así como, la inmensidad de datos que logran ser extraídos y procesados. Del mismo modo, ofrecer información a las organizaciones acerca del comportamiento de un mercado. La preferencia de sus consumidores o para visualizar información vital para la toma de decisiones.

    Para lograr interpretar dicha diversidad de información con formato estructurado y no estructurado es necesaria la aplicación de conocimientos y herramientas analíticas. Junto con algoritmos diseñados para procesar y analizar la información recolectada, convirtiéndola en recursos apreciables para las empresas.

    Aprende el idioma Data Science

    Data Science trae consigo un glosario de términos para comprender y ejecutar lo que esta ciencia aplica, aquí alguna de sus terminologías: 

    Data Mining

    Este concepto refiere a la metodología de filtración dentro de un grupo grande de datos, en donde solo se tomen en cuenta aquellos cuya información sea útil. Esto se logra mediante un proceso de creación de esquemas y métodos que detecten. Separando los datos innecesarios de aquellos que representen importancia relativa para la organización.

    Para lograr desarrollar este método los datos deben ser recolectados y agrupados. Luego seleccionados (con el modelo y el filtro de la información que se requiere). A partir de la selección se procede al barrido y depuración de aquellos datos con errores o inválidos. Asegurando la confiabilidad de los fundamentos recolectados.

    Se procede a realizar el mining o la minería (significado en español) que es el objeto de esta metodología. Dicho proceso indaga, analiza, encontrando estándares y detectando factores comunes que los conviertan en útiles. Para luego presentar y terminar con la toma de decisiones.

    Clasificar, encontrar patrones, detectar anomalías, comparar los valores repetitivos y luego pronosticar los posibles datos que aparezcan en el futuro.

    Big Data

    Práctica que pretende agrupar grandes masas de datos, que son analizados, distribuidos y proveen de información. Para luego administrarlos de manera que puedan ser útiles en la organización. 

    Machine Learning

    El machine learning se convierte en una herramienta altamente útil, se basa en el aprendizaje y tratamiento automático de la información recogida gracias a Big Data y a Data Science. A través de la implantación de logaritmos diseñados para responder a las diferentes situaciones. Las cuales representan la información con respuestas dadas por inteligencia artificial.

    Dicho recurso es capaz de captar, gestionar y resumir la información que es necesaria para la empresa en grandes cantidades y en menor tiempo. Comparado al que le tomaría a una persona en procesar. Las tecnologías usadas por el machine learning incorporan nuevos procedimientos como el reconocimiento de voz y buscadores inteligentes de imágenes. Así como, coincidencias de texto para mejorar sus logaritmos y encontrar mejores resultados con menos esfuerzos gracias al uso de los avances tecnológicos.

    Inteligencia Artificial

    Cuando se habla de la aplicación de la inteligencia artificial se refiere a la implementación de tecnologías y máquinas basadas en algoritmos. Que simulan el comportamiento y respuesta humana, potenciándolo con respuestas rápidas y adaptabilidad a situaciones variables. En grandes cantidades, instalándose en motores de búsqueda, patrones de reconocimiento de voz y facial. 

    Nuevas profesiones gracias a Data Science

    El Data Science marca tendencias vanguardistas en cuanto a la tecnología, establece modelos matemáticos, estadísticos, análisis de datos y aplicaciones informáticas. Creando un desafío organizacional de adaptarse a esta nueva era tecnológica que llego para quedarse. Creando así nuevas vacantes en el mercado laboral y por consiguiente nuevas profesiones. Estas profesiones marcan pautas en los nuevos gerentes, ingenieros y matemáticos, he aquí algunas de ellas: 

    • Data Engineer: esta variación de la ingeniería permite desarrollar un proceso mediante sus conocimientos matemáticos. Para la creación de algoritmos que contribuyan a la resolución de problemas al interpretar o agrupar la información. 
    • Data Scientist: recolecta conocimientos de la ingeniería de data, junto con los algoritmos, programación información y la estadística. Con capacidades de organizar datos y resultados.
    • Data Analist: su profesión se encarga de recibir los datos recibidos de las tareas empleadas del ingeniero y el científico. Analizará y emitirá juicio acerca del estudio de los procesos realizados por las otras dos profesiones. Preparando la presentación de lo estudiado y ofrece respuestas a las interrogantes o bien, información e interpretación de los resultados del estudio de datos.

    Data Science y Big Data

    Tanto el Data Science como el Big Data, ambas metodologías de procesos de datos están íntimamente relacionadas. Persiguen el manejo de información que es producida en la web, todos esos datos que el mundo cibernético produce y trae consigo un potencial de oportunidades en el ambiente empresarial. Pueden determinar comportamientos de mercado o de consumo de productos de servicio, tendencias de gustos del consumidor. Big Data será el encargado de manejar las grandes cantidades de información conduciendo, procesando y almacenando grandes conjuntos de ella.

    Ahora bien, el siguiente paso luego de encontrar y segmentar la información es procesar y emitir un diagnóstico de la información reunida. Es la parte racional donde Data Science cobra protagonismo, Se encargará del análisis, de filtro de información y de transformar los datos en información importante para la organización. En donde permite encontrar un horizonte o ser de ayuda en la toma de decisiones.

    Resultados de la Data Science

    Data Science resulta beneficioso para las empresas, logra transformar la información en recursos verificables y con evidencia comprobable. Logrando así decisiones óptimas y por lo tanto rendimiento de la inversión. Entendiendo al cliente objetivo o bien predecir el comportamiento del mercado y de la competencia. 

    Las empresas que manejen Data Science tienen un universo de posibilidades y recursos por explorar, debido a que se puede adaptar a las necesidades que la organización tenga. Estas herramientas son definitivamente muy poderosas y con gran alcance en marketing, recursos humanos, estudios de mercado y todos los nuevos retos de las organizaciones. 

    Asimismo, si deseas realizar estudios avanzados en el campo de Big Data puedes integrarte a una Maestría en Big Data Analytics y formarte como un profesional especializado en esta área. 

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