Data science (Ciencia de datos)

El data science se encarga de estudiar de dónde viene la información (datos), qué representa dicha información y la forma en la que convertirla en un recurso válido para llevar a cabo estrategias de negocio. Toma grandes cantidades de datos, los analiza y trata de identificar patrones que puedan ser de ayuda para mejorar cualquier tipo de actividad.

El profesional encargado de ello toma el nombre data scientist y ha de ser capaz de abordar tanto el análisis de los datos, como la gestión de los resultados obtenidos.

1. Conceptos alrededor del data science

El concepto de data science no tiene cabida sin tener en cuenta que, junto al data science, existen una serie de materias a las que está ligado de forma inevitable.

– Data Mining. Que en resumidas cuentas tiene como principal objetivo extraer valor de grandes cantidades de datos.

– Deep Learning. Resolución de problemas a través de redes neuronales artificiales que tratan de imitar el comportamiento del cerebro.

– Inteligencia artificial. Consta de algoritmos que, aplicados a las máquinas, hacen que su comportamiento se acerque/imite al propio de una persona.

– Machine Learning. Se engloba dentro de la inteligencia artificial. Particularmente es la forma de aprendizaje (algoritmos y métodos matemáticos) que se les otorga a las máquinas.

2. Ventajas del data science

Las empresas son cada vez mas partidarias de hace uso de data science, no en vano les reportan múltiples beneficios, entre os que destacan:

• Predecir comportamientos futuros, con ello pueden tomar decisiones fundamentadas y con mayor tasa de acierto.
• Detectar anomalías, permitiendo poner fin a problemas de forma casi instantánea.
• Encontrar patrones y tendencias, así se detectan necesidades y ofrecen nuevos servicios que las cubren con éxito.

3. Los data scientist

Las tareas que ha de llevar a cabo los data scientist son complejas en su mayoría, alguna de las relevantes que realizan son:

• La extracción de los datos a tratar, generalmente de distintas fuentes (csv, logs, APIs, CRM, CMS, etc.) y manejo de gran cantidad de información.
• Tareas de depuración y limpieza de los datos para reducir los elementos que pueden distorsionar la validez de los datos.
• Procesamiento de los datos haciendo uso de diversos métodos estadísticos (pruebas de hipótesis, modelos de predicción y regresión, etc.)
• Elaboración y diseño de tests para tomar diversos puntos de medida.
• Con los resultado consolidados, ha de ser capaz de mostrar los datos de forma adecuada a su audiencia.