En un artículo reciente hablábamos sobre la importancia de la visualización de datos y como el uso de herramientas como Google Data Studio nos facilitaban la creación de presentaciones e informes profesionales de los datos obtenidos en nuestras diferentes métricas.
Pero para ello hay necesitamos recopilar datos. El concepto clave en todo esto son los datos. Estos deben ser relevantes, además de procesables y cuantificables para los objetivos de tu organización.
En otras palabras, vivimos en el mundo digital, con un gran volumen de información y datos…pero no todos nos valen.
¡No esperes más! Te contamos todo sobre el Data Science y cómo puede ayudarte en tu negocio ¡Sigue leyendo y toma nota!
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¿Qué es Data Science o Ciencia de datos?
Data Science es el estudio de dónde proviene la información, qué representa y cómo puede convertirse en un recurso valioso en la creación de estrategias de una empresa.
La ciencia de datos emplea disciplinas matemáticas, estadística e informática, también incorpora técnicas como el aprendizaje automático, análisis de datos, minería de datos…
La extracción de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones, puede ayudar a una empresa a controlar los costos, aumentar la eficiencia, reconocer nuevas oportunidades de mercado y aumentar la ventaja competitiva de la organización.
Probablemente te estarás preguntando ¿Por qué complicarme la vida en esto? La respuesta es bien sencilla.
Tradicionalmente, los datos que solíamos tener eran en su mayoría estructurados y de reducido tamaño, lo que podía analizarse mediante el uso de herramientas simples.
En la actualidad, un mayor porcentaje de los datos no están estructurados o son semiestructurados, esto quiere decir que provienen de distintas fuentes. Para manipular y trabajar con este tipo de datos, necesitamos herramientas analíticas y algoritmos más complejos y avanzados para procesar, analizar y extraer ideas significativas de él.
Es aquí donde Data Science nos ofrece nuevos conceptos para lograr la información más valiosa. ¡Veamos cuales son!
Data Mining (Minería de datos)
La minería de datos es la metodología que permite extraer datos e información útiles de un conjunto más grande de datos sin aparente valor con el objetivo de generar modelos que posibiliten encontrar patrones, clasificar, segmentar o asociar productos.
El Data Mining sobre todo trabaja a partir de un gran volumen de datos no estructurados y sin una relación evidente. A través de diferentes técnicas, algoritmos y software se llega a determinados resultados y conclusiones de valor.
Para un mejor entendimiento te enumeramos los diferentes pasos que conlleva un proceso de Data Mining:
- Recogida de datos: En primer lugar, los datos se recopilan e integran de todas las diferentes fuentes disponibles (formularios, scraping, APIs..).
- Selección de datos: En este paso, seleccionamos únicamente aquellos datos que consideramos útiles para la minería de datos.
- Limpieza de datos: Con toda probabilidad, los datos que hemos recopilado pueden contener errores, valores, o datos con ruido o inconsistentes. Por lo tanto, debemos aplicar diferentes técnicas para deshacernos de estas anomalías.
- Transformación de datos: Los datos, incluso después de la limpieza, no están listos para la minería, ya que necesitamos transformarlos en las formas apropiadas. Las técnicas utilizadas para lograr esto son, por ejemplo, saneamiento, normalización, etc…
- Minería de datos: Ahora estamos listos para aplicar técnicas de minería de datos para descubrir los patrones interesantes. Técnicas como el agrupamiento y el análisis de asociación se encuentran entre las muchas opciones diferentes utilizadas para la minería de datos.
- Evaluación de patrones y presentación: Este paso implica la visualización, transformación, eliminación de agrupaciones redundantes, etc… de los patrones que hayamos generado.
- Toma de decisiones: Momento de analizar los resultados para tomar mejores decisiones.
Entre las principales técnicas de Data Mining podemos encontrar:
- Patrones de seguimiento: Capaz de reconocer patrones en sus conjuntos de datos.
- Clasificación: La clasificación es una técnica de minería de datos más compleja que lo obliga a recopilar varios atributos juntos en categorías discernibles.
- Detección de valores atípicos: Incluye, no solo reconocer el patrón de datos, además identificar anomalías o valores atípicos en los datos.
- Regresión: Se utiliza para identificar la probabilidad de una determinada variable, dada la presencia de otras variables.
- Predicción: Se utiliza para proyectar los tipos de datos que verá en el futuro.
Big data (Macrodatos)
El análisis de Big Data es el uso de técnicas analíticas avanzadas para estudiar conjuntos de datos muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, de diferentes fuentes y en diferentes tamaños.
Estos conjuntos de datos a menudo son tan grandes y complejos que resultan difíciles de procesar con herramientas de administración de bases de datos comunes.
Como en el caso del Data Mining, existen diversas técnicas Big Data para extraer los mejores datos e información, de manera sencilla podemos nombrar:
- Aprendizaje de reglas de asociación: Es un método para descubrir correlaciones interesantes entre variables en grandes bases de datos.
- Clasificación Estadística: Utilizado para identificar categorías a las que pertenece un dato.
- Algoritmos Genéticos: Desarrollados en la forma en que funciona la evolución, es decir, a través de mecanismos como la herencia, la mutación y la selección natural.
Machine Learning (Aprendizaje automático)
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana. En definitiva, se trata de un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos.
¿Qué puede hacer el Aprendizaje automático? Entre otras prácticas, las siguientes:
- Aprender las preferencias del usuario y hacer recomendaciones basadas en esta información.
- Determinar el mejor contenido para atraer clientes potenciales.
- Distinguir entre mensajes de correo electrónico no deseado y no deseado.
El uso de técnicas Machine Learning, permite producir rápida y automáticamente modelos que puedan analizar datos más grandes y complejos ofreciendo resultados más rápidos y precisos, incluso a gran escala.
¿Qué es un Data Scientist?
Los Data Scientist son las personas encargadas de desarrollar de manera óptima y profesional todas estas técnicas de Data Science.
Los Data Scientist o científicos de datos son una nueva generación de expertos en datos analíticos que tienen las habilidades técnicas para resolver problemas complejos y la mentalidad de explorar e ir más allá.
Perfil de un científico de datos
Realmente un profesional científico de datos es experto o casi experto en una gran variedad de disciplinas en matemáticas, informática, estadística, aprendizaje automático y con cierta experiencia en el trato con volúmenes de datos.
Además, debe ser una persona analítica, con curiosidad, gran capacidad de comunicación y con visión y predicción de los procesos de negocio.
Algunas de las habilidades no técnicas demandadas son:
- Curiosidad intelectual.
- Visión para los negocios.
- Habilidades de comunicación.
- Trabajo en equipo.
Formación en Data Science
Podemos decir que el Data Science es un concepto nuevo y existen cursos avanzados para formarse en sus múltiples disciplinas:
- MOOC (Massive Open Online Course).
- Nuevos Títulos avanzados. Están surgiendo certificaciones y titulaciones de ciencia de datos para satisfacer la demanda actual, pero también es necesario en programas de matemática, estadística e informática.
A continuación, encontrarás los mejores cursos online especializados en Data Science:
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La base de los cursos en Data Quest está en la metodología learning-by-doing, consiste básicamente en aprender mediante la práctica de ejercicios y unidades didácticas.
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Existe mucha información relacionada con la formación vinculada al Data Scientist, un perfil muy demandado y que debe mantenerse actualizado continuamente.
Data Science es un concepto que dará mucho que hablar en los próximos años, no te quedes atrás y comienza a implementar esta gran tendencia en tu negocio.