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¿Qué es Data Science?

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En la actualidad, uno de los activos más valiosos de las empresas es la información que pueden recolectar. Por lo cual, no es de sorprender que múltiples profesionales se encuentren especializándose en este aspecto.

Es por ello que el término “Data Science” está sonando cada vez con mayor fuerza en todas partes, pero ¿Has conseguido entender de forma concreta qué es?

A continuación, te lo decimos a través de cinco puntos clave:

1.   ’Data Science’ significa, en español, ciencia de datos y se trata de un campo multidisciplinario que combina estadística, matemáticas, ciencias de la computación y conocimiento experto del dominio para obtener información relevante. También, su foco principal es la conversión de data en información significativa para las organizaciones con la finalidad de ayudarlas a encontrar soluciones a problemas específicos que puedan estar presentando.
 
2.   La ciencia de datos constituye un medio fundamental para lograr una toma de decisiones acertada, ya que proporciona información confiable para lograr el desarrollo y crecimiento de las empresas.
 
3.   ‘Data Science’ logra la optimización de procesos, maximización de ganancias y reducción de costes. Esto lo hace mediante el empleo de técnicas de aprendizaje automático que pueden conseguir, entre otros, los siguientes objetivos:
 
–         Reducción el abandono de clientes.
–         Mantenimiento preventivo de maquinarias.
–         Automatización de decisiones para aumentar el número de clientes.
–         Identificación de mejoras en sistemas y servicios.
 
4.   Las competencias, capacidades y habilidades que se requieren para abordar este campo son:
 
–         Conocimientos sobre bases de datos.
–         Conocimientos en Minería de datos.
–         Técnicas de visualización de datos.
–         Facilidad para transmitir hallazgos simplificando detalles.
 
5.   Las herramientas digitales más óptimas para la ciencia de Datos son las siguientes:
 
–         Inteligencia Artificial: Teoría de juegos, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, algoritmos de búsqueda.
–         Bases de datos y sistemas distribuidos: SQL y NoSQL, algebra relacional, sistemas de consulta paralela, conceptos de MapReduce, herramientas de computación en la nube.
–         Lenguaje de programación: lenguajes de scripting como Python/Julia, computación científica como R, programación paralela.

Por último, es importante indicar que “Data Science”, dejó de ser un requisito para cualquier puesto de trabajo y pasó a ser una necesidad de toda organización. Además, la especialización de este aspecto permite obtener una mejor oportunidad de crecimiento dentro de la organización a la que pertenece o a la que apunta laborar.

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