Como utilizar el Data Science para distinguirte de la competencia

La ciencia de datos es un campo que utiliza múltiples disciplinas, métodos científicos y sistemas para tomar decisiones con base en análisis de cúmulos de información en sus diferentes formas (estructurada y no estructurada).

Cuando hablamos de data estructurada nos referimos a la información que se suele encontrar en la mayoría de las bases de datos. Son archivos de tipo texto que se suelen mostrar en filas y columnas con títulos. Por esta razón pueden ser ordenados y procesados fácilmente.

La información no estructurada, generalmente son datos binarios que no tienen estructura interna identificable. Es un conglomerado masivo y desorganizado de varios objetos que carece de valor hasta que se identifican y almacenan de manera ordenada. Algunos de los ejemplos de este tipo de datos son imágenes JPG, archivos de audio MP3 y de vídeo Flash.

Una vez que se organizan los elementos que conforman su contenido, pueden ser buscados y categorizados (al menos hasta cierto punto) para obtener información.

Las personas que se dedican a este tipo de estudios, se les conoce como científicos de datos y sus conocimientos son una mezcla de estadísticos, computólogos y creativos.

Es la evolución de lo que hasta ahora se conocía como Analista de datos, pero a diferencia de éste que sólo se dedicaba a analizar data proveniente de una fuente, en Data Science se debe explorar y estudiar información de múltiples fuentes, a menudo inmensas (conocidas como Big Data). Además, debe tener una fuerte visión del negocio para poder proveer recomendaciones a la directiva de la empresa, basado en los resultados obtenidos. Uno de los objetivos del análisis es el encontrar patrones repetitivos que permitan extraer conclusiones.

Esta información que se analiza puede provenir de los datos generados por todo tipo de dispositivos electrónicos, teléfonos celulares, sensores, redes sociales, páginas web.

Existen muchas empresas capturando una gran cantidad de datos de sus clientes, pero solo algunas organizaciones logran convertir esta información, en valor para sus operaciones.

 

 

 

 

 

 

 

 

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