Ciencia de datos: la famosa palabra de moda de Tech World

La ciencia de datos es algo que se usa en casi todas las otras industrias hoy en día. La pregunta es ¿por qué? La respuesta es toda la creación de productos orientada al cliente. Los datos creados por los consumidores y varias entidades involucradas en un negocio son enormes. Pero luego entender y buscar referencias de significado a partir de ellos puede ser difícil. Aquí es donde la ciencia de datos ayuda, utilizando diversas herramientas y algoritmos para explorarla y usarla con fines estratégicos.

El principal objetivo de la ciencia de datos es crear valor para el negocio. Y el valor para el negocio puede crearse midiendo los riesgos y oportunidades del mercado a tiempo, conociendo las demandas de nuevos productos y servicios, y lo más importante, la satisfacción y retención del cliente.

APLICACIONES DE LA CIENCIA DE DATOS

Tiene una variedad de aplicaciones en diferentes industrias. Las industrias afirmadas en él son:

  • Industria médica: se utiliza para recopilar y utilizar los datos de varios pacientes y los informes de desembolso oportunos.
  • Comercio minorista y comercio: varios sitios web de comercio electrónico utilizan las actividades de satisfacción del cliente y también para el almacenamiento y la logística.
  • Instituciones bancarias y financieras: uno de los pioneros en utilizarlo para detectar riesgos de crédito y fraudes.
  • Entretenimiento y redes sociales: lo utilizan para obtener información sobre el cliente y la optimización del contenido.
  • Industria del transporte: para comprender las perspectivas de viaje, la planificación de rutas y la gestión de envíos.

La ciencia de datos se aplica para hacer motores de búsqueda optimizados, sistemas de recomendación, juegos, robótica, software de reconocimiento de voz e imagen, etc.

Proceso de la ciencia de datos

La ciencia de datos es un proceso lógico paso a paso, que requiere tiempo y paciencia. Obtener referencias comprensibles de cantidades masivas de datos en bruto puede ser difícil.

  • Recopilación de datos: recopila datos de diversas fuentes y los almacena en marcos de datos.
  • Datos de limpieza: los datos suelen tener muchos defectos y huecos, estas inconsistencias se deben eliminar y limpiar.
  • Exploración de datos: la exploración de datos incluye analizar los datos utilizando herramientas de visualización y modelos estadísticos para encontrar patrones significativos.
  • Modelado de datos: el modelado generalmente implica la creación de algoritmos que utilizan el aprendizaje automático para utilizar los datos como una herramienta estratégica y predictiva.
  • Comunicar los resultados: aquí es donde se necesita interpretar las referencias y comunicarse con otros para que se pueda utilizar para una mayor toma de decisiones empresariales.

COMO SER UN CIENTÍFICO DE DATOS

Hay dos aspectos de convertirse en un científico de datos:

  • Aspecto técnico
  • Aspecto empresarial

En el aspecto técnico, uno debe ser experto en:

  • Matemáticas
  • Estadística
  • Programación
  • Minería de datos, limpieza, exploración.
  • Bases de datos SQL, C / C ++, Java
  • Python, R, SAS
  • Algoritmos y estructura de datos.
  • Hadoop, Apache Flink, Apache Spark, Hive, etc.
  • Gestión de base de datos
  • Herramientas y técnicas de aprendizaje automático.

Las habilidades de negocios que uno debe tener son:

  • Habilidades de presentación
  • Habilidades de comunicación
  • Habilidades analíticas de toma de decisiones.
  • Habilidades para resolver problemas

Para ser un científico de datos exitoso, junto con las habilidades técnicas y comerciales, uno debe tener curiosidad por ver nuevos problemas y hacer nuevas preguntas y tratar de resolverlos de una manera analítica.

Dejar respuesta

Please enter your comment!
Please enter your name here