WEBINAR | Máster Advanced Analytics Booster

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Data Scientist, cómo especializarte de manera práctica en la Analítica Digital Avanzada


Sin duda, éste ha sido uno de nuestros Webinar más esperados. Donde hemos podido profundizar en la Analítica Digital Avanzada, diseccionando la figura del Data Scientist, sus habilidades y capacidades para analizar y tratar el dato, así como el uso de Machine Learning e Inteligencia Artificial.

En esta ocasión contábamos con Yannick Ruby, Director de Marketing Analytics en Sector Alarm Group y Director del Máster en Gen/D | Data, Design & Digital, y con Arancha García, Directora de la escuela.

 

El científico de datos o más comúnmente conocido como Data Scientist, nace hace más de una década, con el impulso de la viralización de la banda ancha entre la mayoría de las ciudades. Las grandes corporaciones comenzaban a generar enormes volúmenes de datos, pero, no contaban con las capacidades a nivel de herramientas o infraestructuras para poder hacer un uso elocuente y práctico de ellos.

Con el paso del tiempo han ido llegando importantes avances tecnológicos que nos han permitido recopilar, analizar y explotar la valiosa información que contienen todos estos datos, transformarlos en inteligencia, y tomar decisiones acertadas para aumentar los beneficios de la empresa.

Si hablamos de Big Data, a todos se nos vienen a la cabeza una cantidad (muy muy grande) de volumen de datos. Pero dentro del Big Data tenemos que diferenciar las llamadas «4 v»,

  • Volumen, las organizaciones recopilan cada vez un mayor volumen de datos de diferentes fuentes, siendo necesario su tratamiento y estudio para llegar a conclusiones acertadas.
  • Variedad, no sólo consiste en que tengamos una gran cantidad de datos, éstos deben ser los más heterogéneos posibles y pueden venir dados con formato numérico estructurado como una base de datos, documentos de texto, imágenes o video.
  • Velocidad, con el crecimiento del Internet de las cosas «IoT», los datos llegan a las compañías con una mayor velocidad, lo que complica el que puedan ser tratados en tiempo real. Hoy en día se están transmitiendo muchísimos datos desde cada vez más sitios distintos.
  • Veracidad, aquí es donde medimos y certificamos la calidad de los datos que obtenemos. No olvidemos que los datos provienen de muchas fuentes diferentes, deben ser limpiados y analizados para así poder detectar fuentes fiables y veraces de datos.

En palabras de Yannick: «Es importante resaltar, que, cuando hablamos de Analítica Avanzada (Data Science), no solo estamos hablando de grandes volúmenes de datos, es más conveniente tener un menor volumen de datos, pero mucho más variados y ricos en información«.

La ciencia de los datos «Data Science«, es un campo interdisciplinario, que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer información y conocimientos muchos datos, ya estén estructurados o no estructurados.

Dentro de las múltiples habilidades que el científico de datos «Data Scientist» puede hacer, conviene destacar las siguientes:

Desarrollar aplicaciones de predicción, mediante las cuales se hacen estimaciones reales de los posibles escenarios futuros para la compañía, en base al análisis e interpretación de los datos, por ejemplo saber si un cliente dejará de serlo y sus motivos.

Aplicaciones de clasificación, un ejemplo muy claro lo vemos en nuestros correos electrónicos, cuando después de un corto período de tiempo son clasificados automáticamente siguiendo nuestro patrón de comportamiento anterior.

Generación de insights o conocimiento a partir de los datos, ahorrando así tiempo a los analistas digitales, de esta manera los datos sufren un mayor cribado por parte del algoritmo, dando como resultado una mayor aparición de insights en un menor tiempo.

Como podemos apreciar el científico de datos es una figura de «reciente» aparición, pero que, sin duda alguna, se va a convertir en una pieza clave para las organizaciones.

Si quieres saber más sobre esta creciente profesión, saber cómo hacen uso de la inteligencia artificial para crear modelos predictivos, como hacen para beneficiarse del Machine Learning y mucho mucho más….

 

¡¡No te lo pierdas!!