Ciencia de datos: una herramienta poderosa en Analytics

El 22% de la industria analítica se basa en big data. Los análisis desempeñan un papel importante en las empresas, ya que se ocupan del análisis de datos y descubren por qué sucede algo en una preocupación. Pero cuando este análisis se combina con algoritmos y aprendizaje automático y encuentra información de grandes cantidades de datos, se convierte en ciencia de datos.

Se trata de obtener datos de varias fuentes y luego, extraer y explorar los mismos para encontrar información oculta en ellos. Por lo general, en estos días se usa para el modelado predictivo, para deducir problemas futuros y sus soluciones.

HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS IMPLICADAS:

Hay una tubería completa del procedimiento involucrado en ello. Es por eso que puede haber diferentes roles de los científicos de datos como ingeniero de datos, arquitecto de datos o desarrollador de algoritmos. El primer paso es recopilar los datos mediante la administración y el almacenamiento de la base de datos, luego se trata de limpiar y eliminar lo mismo de las impurezas y brechas, y luego explorarlos y modelarlos en algoritmos y, por último, los resultados se comunican y se presentan a la gerencia.

Hay varias herramientas involucradas en todo este esquema:

  • SQL o NoSQL
  • Hadoop, Pig & Hive, Apache Flink y chispa.
  • Python, R, SAS
  • Bibliotecas de Python como Numpy, Matplotlib, etc.
  • Bibliotecas de R como Dplyr
  • Modelos estadisticos
  • Álgebra lineal y cálculo

Todas estas técnicas de herramientas deben ir acompañadas de fuertes habilidades analíticas y de comunicación. Además, uno debe ser curioso y reconocido con detalles de la industria.

APLICACIONES DE LA CIENCIA DE DATOS:

La ciencia de datos está mostrando un crecimiento fenomenal en los últimos años y se espera que crezca como nunca antes. La ciencia de datos se utiliza en el mundo de la tecnología de manera extensiva, como la creación de motores de búsqueda, robótica y sistemas de reconocimiento.

Pero la ciencia de datos tendrá un gran alcance en muchas otras industrias y sectores. Aunque puede llevar algunos años más para que la ciencia de datos llegue a todos los sectores, valdrá la pena esperar. Tiene capacidades no solo para encontrar las soluciones de hoy, sino que también puede encontrar soluciones para problemas futuros.

Los sectores que pueden hacer uso de la ciencia de datos son:

  • Banca y finanzas: es una de las primeras industrias que ha aceptado la ciencia de datos como una herramienta. Es utilizado por grandes bancos, empresas comerciales y empresas de inversión. Aquí es útil para conocer las tendencias comerciales del mercado financiero, la mitigación del fraude y el lavado y también para conocer el patrón de inversión de los clientes.
  • Agricultura: la agroindustria puede usar la ciencia de datos para predecir patrones climáticos, rendimiento, demanda, precios de cultivos, etc.
  • Atención de la salud pública: los grandes datos pueden ayudar a predecir muchos problemas, como la mortalidad infantil, la necesidad de instalaciones hospitalarias, la tasa de malnutrición, la cantidad de médicos necesarios, etc., a través de diversos conjuntos de datos de informes de salud anuales.
  • Educación: uno de los sectores en los que más se debe concentrar y hacer preguntas como por qué un número tan bajo de escuelas públicas, por qué los estudiantes abandonan la escuela y por qué la cantidad de ingresos proporcionados no es suficiente. Todas estas preguntas se pueden responder utilizando conjuntos de datos de encuestas gubernamentales.

Bueno, una cosa es segura de que la ciencia de los datos tiene un gran alcance si se usa de manera adecuada y oportuna.

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