Explotando tus datos usando Data Science - dummies

En la era del big data, parece que las organizaciones de todas las formas y tamaños están en una búsqueda de contratación. Quieren contratar a científicos de datos para que puedan usar datos y tomar decisiones basadas en datos para agregar valor a su organización y mantenerse competitivos. Desafortunadamente, la mayoría de las organizaciones y sus gerentes de contratación no entienden realmente los grandes datos ni los roles que desempeñan la ingeniería de datos y la ciencia de datos al extraer información valiosa del big data.

La ciencia de datos y la ingeniería de datos son animales diferentes. Ambos campos son increíblemente complejos. Es posible que pueda encontrar a alguien que haya trabajado un poco en ambas áreas, pero no es probable que sea fuerte en ciencia de datos si realiza ingeniería de datos compleja, y viceversa.

La ingeniería de datos está dedicada a superar los cuellos de botella del procesamiento de datos y los problemas de manejo de datos para aplicaciones que utilizan grandes volúmenes, variedades y velocidades de datos, mientras que d ata science implica el uso métodos estadísticos, modelos matemáticos y métodos de aprendizaje automático para derivar y visualizar datos profundos y valiosos. Requiere habilidades en matemáticas, estadísticas, codificación para el análisis y visualización de datos, experiencia en la materia y una sólida capacidad para comunicarse.

Uso de la ciencia de los datos para extraer el significado de los datos

Los modelos matemáticos, las técnicas estadísticas y los métodos de aprendizaje automático son útiles cuando se trabaja para obtener un significado profundo a partir de los datos brutos. La toma de decisiones multicriterio (MCDM) y las cadenas de Markov son dos tipos de modelos de decisión matemática que son útiles en la ciencia de datos.

Las técnicas estadísticas se utilizan a lo largo de la ciencia de datos para hacer cualquier cosa, desde pronósticos y predicciones hasta la validación de hipótesis y la estimación de parámetros. En el aprendizaje automático, despliega algoritmos estadísticos, matemáticos e incluso espaciales para aprender de grandes conjuntos de datos, a fin de detectar patrones y relaciones significativos desde dentro de ellos.

Tipos de valores que puede generar utilizando la ciencia de datos

Ahora que sabe un poco más acerca de qué es la ciencia de datos y cómo se hace, es posible que se pregunte por qué es importante. En un entorno comercial, la ciencia de datos casi siempre se usa con el único propósito de aumentar los resultados, ya sea ahorrando costos o aumentando los ingresos. Estos resultados se pueden lograr a través de muchas rutas, desde la optimización de los procesos comerciales hasta la reducción de la rotación de clientes, desde la optimización del modelo de precios hasta el ROI de las ventas y el marketing. Las posibilidades siguen y siguen.

Pero la ciencia de datos es útil para algo más que simplemente aumentar las ganancias. También se está utilizando en esfuerzos cívicos, humanitarios y ambientales, para salvar o mejorar vidas humanas y para proteger el medioambiente de daños futuros.