Data Science combina la estadística, las matemáticas y la informática para interpretar datos. El objetivo es tomar decisiones.
¿Necesitas un aliado para tomar decisiones dentro de tu negocio? Data science o ciencia de datos es a quien buscabas. Se trata de una disciplina que permite a una empresa obtener valor de todos los datos vinculados al negocio. ¡La ciencia de datos se encarga de convertir a los datos en conocimiento!
La data se refiere a los datos en bruto que una organización obtiene sobre su entorno.
Esos datos no están procesados y se encuentran en lenguaje digital. ¡Solo pueden ser leídos por las computadoras y no por las personas! Esos datos en bruto son el punto de partida de lo que es data science. Data science permite desarrollar un conocimiento profundo del negocio.
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Se llama información al resultado de procesar los datos. Se les asigna un significado para poder comprenderlos y sacar de ellos un valor útil para la empresa. ¡Luego, esta información se transforma en conocimiento! ¿Cómo? A través de técnicas estadísticas, matemáticas, analíticas y computacionales. Todo con el propósito de mejorar la toma de decisiones.
La minería de datos (data mining), la inferencia estadística y el aprendizaje automático (machine learning) son las tres principales técnicas.
Data mining es el proceso de exploración y análisis sobre un conjunto de datos para encontrar patrones que serán útiles para la toma de decisiones.
La estadística inferencial hace posible inferir tendencias y sacar conclusiones objetivas sobre los patrones que se obtienen en la minería de datos. Así, se pueden tomar decisiones de negocio más acertadas.
Por su parte, machine learning (ML) es una técnica computacional a través de la que se consigue la inteligencia artificial. ML ayuda a que los sistemas informáticos puedan ejecutar de forma precisa el procedimiento de ciencia de datos de forma automatizada.
En muchas ocasiones no se es capaz de extraer toda la información que podrían de los datos que almacenan ya que el verdadero valor de los mismos no reside en la capacidad de recopilación o el volumen, sino en el valor que se extrae de los mismos.
“Solo una buena interpretación de los datos ayuda a los negocios a extraer información útil que puede mostrar tendencias y aportar información relevantes para la toma de decisiones, la creación de nuevos productos o el desarrollo de servicios innovadores”, dice desde Shapelets, plataforma española especializada en Data Science
La analítica de datos existe desde hace muchos años, pero su incorporación al mundo de los negocios es relativamente reciente. En las últimas dos décadas, ha evolucionado exponencialmente hasta el punto de referirnos a los datos como el “nuevo petróleo” y a su análisis como “la refinería del siglo XXI”.