En la actualidad, uno de los campos más emocionantes e interesantes que existen, es la ciencia de datos. Pero, ¿por qué es tan importante?
Las empresas tienen un papel trascendental, ya que son quienes tienen un “tesoro de datos” que no ha sido explotado; ahora, la tecnología moderna ha permitido la creación y el almacenamiento de cantidades cada vez mayores de información, el volumen de datos incrementó.
Se dice que el 90% de los datos existentes actualmente en el mundo fueron creados en los últimos 2 años. Un ejemplo básico, son los propios usuarios de redes sociales, quienes aproximadamente suben 10 millones de fotos por hora.
Los profesionales disruptores tienen una cosa en común: están preparados con una especialidad o maestría en ciencia y tecnología de datos. Esto les permite trabajar, analizar y entender los procesos que les permiten descubrir conocimientos ocultos en enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados, mediante la utilización de distintos métodos, en los que se enlistan, la minería de datos, la estadística, el análisis predictivo y el aprendizaje automatizado.
Importancia de la ciencia de datos.
La ciencia de datos como especialidad, aún es muy reciente; surgió de los campos de análisis estadístico y la minería de datos, inclusive, en el año 2008, ya existía el concepto “Científico de datos” y el campo, despuntó inmediatamente, sin embargo, existe cierta escasez de científicos de datos, aún incluso después de haberse incrementado la oferta de las escuelas y universidades que empezaron a ofrecer títulos en esta especialidad.
Es importante mencionar, que la ciencia de datos también propicia el trabajo en equipo, ya que se ha demostrado que, el compartir información con un analista empresarial, un ingeniero de datos, un equipo de TI y desarrolladores, han contribuido para obtener grandes resultados en el análisis, medición y resultados logrados.
Actualmente, las organizaciones han implementado el uso de la Ciencia de Datos, para convertir los datos en una ventaja competitiva, perfeccionando sus productos y servicios. Algunos casos de uso de la ciencia de datos y el aprendizaje automático incluyen:
- Determinar la fuga de clientes analizando los datos que se recopilan de los centros de llamadas, para que el departamento de Marketing pueda tomar medidas a fin de retenerlos.
- Mejorar la eficiencia al analizar los patrones de tráfico, las condiciones climáticas y otros factores para que las empresas de logística puedan optimizar tiempos de entrega y reducir los costos.
- Mejorar los diagnósticos de los pacientes mediante el análisis de los exámenes médicos y los síntomas informados para que los médicos puedan diagnosticar antes las enfermedades y tratarlas de manera más eficaz.
- Optimizar la cadena de suministro al predecir cuándo se producirán fallos en los equipos.
- Detectar los fraudes en los servicios financieros mediante el reconocimiento de los comportamientos sospechosos y las acciones anómalas.
- Mejorar las ventas al crear recomendaciones para los clientes basados en las compras anteriores.
El área de la ciencia de datos está creciendo y cada día se necesitan más especialistas del área, que permitirán a las empresas un crecimiento controlado y eficiente, por ello, es pertinente que los profesionales de la informática y las tecnologías se preparen en esta nueva área del saber, atendiendo a esta necesidad, UO Global Universidad cuenta con la especialidad de Ciencia y Tecnología de Datos.
¡Asume el reto! Forma parte de una profesión cuya demanda está a la alta
Referencias Bibliográficas
Data Science Central. (2021, 1 julio). Data Science Central. https://www.datasciencecentral.com
Plataformas de ciencia de datos. (2020). Oracle. https://www.oracle.com/mx/data-science
