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¿Te interesa convertirte en científico de datos?

El científico de datos es un rol con gran demanda, puesto que las empresas desean convertir los datos en conocimientos en la toma de decisiones.

Tiempo de lectura: 6 minutos

La ciencia de datos es el estudio de datos destinados a tomar decisiones informadas. Las organizaciones están capturando datos para comprender mejor sus productos y ayudar a sus consumidores. He aquí por qué deberías considerar convertirte en científico de datos.

Por qué convertirse en científico de datos

Los datos están en todas partes

 La cantidad de datos capturados y registrados en 2020 es de aproximadamente 50 zettabytes. Es decir, 50 seguido de 21 ceros. Y crece constantemente. Además de los datos capturados de las plataformas de redes sociales, como individuos, utilizamos constantemente dispositivos que miden nuestra salud mediante el seguimiento de la cantidad de pasos, la frecuencia cardíaca, el sueño y otras señales fisiológicas con mayor regularidad. El análisis de datos ha ayudado enormemente a descubrir patrones en nuestras actividades diarias y nos ha impulsado suavemente hacia una mejor salud a través del ejercicio diario y la mejora de nuestra calidad de sueño.

Al igual que en la forma en que rastreamos nuestra salud, los sensores de Internet se utilizan en dispositivos cotidianos como neveras, lavadoras, enrutadores de Internet, luces, etc., no solo para controlarlos de forma remota, sino también para monitorear su salud funcional y proporcionar análisis que ayuden a solucionar problemas en caso de fallos.

Las organizaciones están capturando datos para comprender mejor sus productos y ayudar a sus consumidores. Las plantas industriales de hoy están instaladas con una variedad de sensores (acelerómetros, termistores, manómetros) que monitorean constantemente equipos de alto valor para rastrear su desempeño y predecir mejor el tiempo de inactividad.

Como usuarios de Internet, hemos experimentado la conveniencia que resulta de capturar nuestros datos de navegación: mejores resultados de búsqueda en motores de búsqueda, recomendación personalizada en sitios web de comercio electrónico, bandejas de entrada estructuradas y organizadas, etc. Cada una de estas características es el resultado de técnicas de ciencia de datos de recuperación de información y aprendizaje automático aplicado al big data.

En el lado empresarial, la transformación digital, como los pagos digitales y el uso ubicuo de software y aplicaciones, ha impulsado la generación de datos. Con un ordenador inteligente en cada palma y una plétora de sensores tanto a escala comercial como industrial, la cantidad de datos generados y capturados seguirá aumentando enormemente. Esta generación constante de datos crea posibilidades nuevas e innovadoras para las organizaciones y sus consumidores a través de enfoques y conjuntos de herramientas arraigados en la ciencia de datos.

La ciencia de datos genera nuevas posibilidades

La ciencia de datos es el estudio de datos destinados a tomar decisiones informadas.

Por un lado, monitorear los datos de salud y el análisis de datos está guiando a las personas a tomar mejores decisiones hacia sus objetivos de salud. Por otro lado, la agregación de datos de salud a nivel de la comunidad de una manera conveniente y accesible prepara el escenario para realizar una investigación interdisciplinaria para responder preguntas como: ¿La cantidad de actividad física se relaciona con la salud de nuestro corazón? ¿Pueden los cambios en la frecuencia cardíaca durante un período de tiempo ayudar a predecir los trastornos cardíacos? ¿La pérdida de peso está relacionada con la calidad de nuestro sueño? En el pasado, era inimaginable respaldar tal investigación con puntos de datos significativos. Sin embargo, hoy en día, una década de estos macrodatos nos permite impulsar la investigación sobre los parámetros relacionados con diferentes aspectos de nuestra salud. Es significativo que esta investigación no se restrinja a laboratorios e instituciones académicas, sino que esté impulsada por esfuerzos de colaboración entre la industria y el mundo académico.

Debido a la infusión de dichos datos, muchas industrias tradicionales como los seguros se están viendo interrumpidas. Anteriormente, las primas de seguro se calculaban en función de la edad y una única prueba médica que se realizaba al registrarse. Ahora, los proveedores de seguros de vida están realizando esfuerzos para reducir las primas mediante el monitoreo regular de los rastreadores de actividad física de sus clientes. Con acceso a esta gran cantidad de datos, los proveedores de seguros están tratando de comprender y cuantificar los riesgos para la salud. Los esfuerzos de investigación descritos anteriormente impulsarían formas cuantificables de medir el riesgo de salud general al fusionar una variedad de métricas de salud.

Todos estos nuevos productos dependerán en gran medida del uso de análisis avanzados que utilizan técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML) para desarrollar modelos que predicen primas personalizadas. Para impulsar estas nuevas posibilidades de información, la aplicación de enfoques de conjuntos de herramientas de ciencia de datos pasa por un proceso riguroso.

La ciencia de datos es un proceso interdisciplinario

Un proceso de ciencia de datos generalmente comienza con un problema comercial. Los datos necesarios para resolver el problema pueden provenir de múltiples fuentes. Los datos de las redes sociales, como texto e imágenes, de plataformas de redes sociales como Facebook e Instagram, se dividirían en compartimentos de los datos empresariales, como la información del cliente y sus transacciones. Sin embargo, según el problema que se deba resolver, todos los datos relevantes se recopilan y pueden fusionarse en las redes sociales y los dominios empresariales para obtener información única para resolver el problema comercial.

Un generalista de ciencia de datos trabaja en diferentes formatos de datos y los analiza sistemáticamente para extraer información de ellos. La ciencia de datos se puede subdividir en varias áreas especializadas según el formato de datos utilizado para extraer conocimientos: (1) visión por ordenador, es decir, campo de estudio de datos de imágenes, (2) procesamiento del lenguaje natural, es decir, análisis de datos textuales, (3) tiempo -Procesamiento en serie, es decir, análisis de datos que varían en el tiempo, como mercado de valores, datos de sensores, etc.

Un especialista científico de datos es capaz de aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje automático para convertir datos no estructurados a formato estructurado extrayendo los atributos relevantes de una entidad a partir de datos no estructurados con gran precisión. Ninguna otra área ha visto el impacto del generalista de la ciencia de datos o del especialista más que en el ciclo de vida del desarrollo de productos, en una gama de organizaciones de todos los tamaños.

El científico de datos como unificador en el ciclo de vida del desarrollo de productos

El papel del científico de datos abarca varias etapas del proceso de desarrollo del producto. Por lo general, el desarrollo de un producto pasa por las etapas de la visualización, la elección de diferentes características para construir y, finalmente, el diseño de esas características específicas. Un científico de datos es un unificador en todas estas etapas en el mundo moderno. Incluso durante la parte de visualización, el análisis de datos sobre la información de marketing permite la decisión sobre qué características deben construirse en términos de la necesidad desde el máximo número de clientes y desde un punto de vista competitivo.

Una vez que se ha decidido la lista de características, el siguiente paso es diseñar esas características específicas. Normalmente, estas actividades de diseño han estado en el ámbito de los diseñadores y, en menor medida, de los desarrolladores. Tradicionalmente, el diseñador diseña características y luego toma una decisión basada en estudios de experiencia del usuario con un tamaño de muestra pequeño. Sin embargo, lo que podría ser un buen diseño para 10 usuarios podría no serlo para otros 90 usuarios. En tales situaciones, el juicio de los diseñadores no necesariamente puede dirigirse a toda la base de usuarios.

Las organizaciones realizan diferentes experimentos para recopilar datos sistemáticos para auditar el progreso del producto. Con los conjuntos de herramientas de ciencia de datos, derivar la verdad básica ya no necesita estar limitado por estos enfoques de diseño tradicionales. Según la naturaleza del diseño de la función, los datos de las pruebas de experimentos A/B pueden proporcionar información tanto a los desarrolladores como a los diseñadores sobre las opciones de diseño y las decisiones de productos que son óptimas para la base de usuarios.

La ciencia de datos es el futuro

El espectro del papel y la contribución del científico de datos es enorme. Por un lado, el científico de datos puede impulsar nuevas posibilidades a través de conocimientos respaldados por datos en áreas como la atención médica, sugerir opciones de personalización para los usuarios según sus necesidades, etc. Por otro lado, el científico de datos puede impulsar una discusión basada en costes sobre qué característica a diseñar o qué opción óptima elegir. Los científicos de datos son ahora las voces de los clientes a lo largo del proceso de desarrollo de productos y los unificadores a través de un enfoque interdisciplinario.

Al igual que hacer presentaciones, editar documentos y redactar correos electrónicos se han convertido en habilidades omnipresentes en la actualidad, las habilidades de ciencia de datos se utilizarán de manera generalizada en diferentes roles funcionales para tomar decisiones comerciales. Con la explosión en la cantidad de datos, la demanda de científicos de datos, analistas de datos e ingenieros de big data en el mercado laboral solo aumentará. Las organizaciones buscan constantemente profesionales de datos que puedan convertir la información en conocimientos para tomar mejores decisiones.

Fuente: adeccogroup

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