Desde la llegada de la era digital, nos hemos acostumbrado a adoptar múltiples nuevas tecnologías, que han multiplicado la cantidad de datos que producimos. Es por eso que, en este artículo, veremos qué es el Data Science, cómo analizar esos datos, y con qué objetivo.
El Data Science es una ciencia en la que convergen conocimientos de programación, matemáticas y estadística. Allí se forman analistas expertos, cuya meta principal es extraer información valiosa de la big data.
Y es que, con solo ver videos, usar aplicaciones, tomar cursos o simplemente existiendo en línea, dejamos un rastro; un recuento de actividades que, a su vez, se convierten en datos. Y estos pueden aportar información valiosa para cualquier empresa.
Para hallar perspectivas nuevas, detectar problemas que habían pasado desapercibidos, y transformar un montón de números en información útil, a aplicar de manera tangible en beneficio de nuestra organización.
Un data scientist trabaja siguiendo un ciclo que considera:
Ahora, veamos más a profundidad las fases del Data Science:
La Ciencia de datos puede desglosar una pregunta ambigua como “¿Qué hago para vender más?” hasta derivarla en una serie de preguntas cuya respuesta es cuantificable y relevante. Entender el problema implica evaluar los factores relacionados y analizarlos.
Tras verificar qué datos están disponibles, el analista recopilará la información y la pasará al formato adecuado para su procesamiento, apoyándose en técnicas del Data Wrangling.
Posteriormente, usará herramientas para ver los datos de forma versátil; utilizando gráficos, tablas y columnas, en vez de simples hojas de cálculo.
Luego, pondrá en marcha tecnologías de IA como Machine Learning o Text Analytics y, ya familiarizado con la información, creará nuevas características llamadas variables; por ejemplo, la predicción de nuestras ventas según las diferentes temporadas del año.
De este modo, obtendremos pronósticos y patrones, y comprenderemos mejor las problemáticas y áreas de oportunidad. Por supuesto, habrá que evaluarlos y comprobar su efectividad, ajustándolos hasta dejarlos bien afinados.
El análisis y la ciencia de datos que es utilizada, deberán actualizarse periódicamente para reflejar el estado real de la situación.
CEMEX, por ejemplo, ya usa aplicaciones de aprendizaje automático y sigue apoyándose en el Data Science.
Este les ayuda actualmente a calcular la mejor distribución de sus revolvedoras, y también ofrece pronósticos de la demanda en cada planta de concreto premezclado. Así, el Data Science ha impactado de manera positiva las ganancias de CEMEX.
Podríamos empezar a aprender uno de los lenguajes de programación más empleados en la gestión del big data y análisis del Data Science: Python.
El Python big data es ideal para crear arquitectura de datos y gestionarla de manera adecuada:
Lo mejor de todo es que podemos volvernos parte de esta tendencia digital y comenzar a formarnos como Data Scientists desde hoy, al aprovechar los cursos y capacitaciones disponibles en MTY Digital Hub, donde el aprendizaje y la innovación se encuentran.