La importancia de la Ciencia de Datos

La ciencia de datos ha tenido uno de los crecimiento más rápidos en los últimos años, además proporciona un gran valor en todas las industrias y áreas de estudio.

Iniciar una empresa de tecnología, desarrollar un producto o ganar interacción con muchos seguidores se ha vuelto cada vez más fácil gracias a la disminución de costos de computación, almacenamiento en la nube, también gracias a la conectividad y accesibilidad que nos ofrecen distintas plataformas que nos permiten llegar a millones de usuarios mes a mes, el tiempo que tarda en llegar un producto ha disminuido drásticamente y sigue disminuyendo.

La combinación de los siguientes factores: incremento en el auge de fabricación de dispositivos + aumento de los dispositivos conectados a Internet + mayor tiempo que se pasa en línea, ha provocado un aumento en el volumen de datos.

https://eurecat.org/es/el-big-data-sigue-encabezando-el-crecimiento-dentro-de-las-tecnologias-de-la-informacion/

Esto ha provocado un gran interés en extraer los datos y obtener información para ayudar a construir excelentes productos. La capacidad de una empresa para competir ahora se mide por la manera en que aplica con éxito los análisis de sus bases de datos todo esto para impulsar la innovación.

Los profesionales que trabajan con los datos tienen una gran demanda actualmente.

Estos 4 resultados nos llevan a dos tipos de data scientist.

Cuatro resultados específicos en los cuales centrarse:

  1. Evaluar la salud de la empresa. Una vez que logramos definir el éxito por medio de una meta y una métrica, el siguiente paso es monitorear la métrica de esta forma nos aseguramos que estamos en camino de alcanzar la meta.
  2. Construir los productos y características correctos. Las empresas deben realizar numerosos experimentos y evaluar sus resultados. Los científicos de datos debemos ayudar a diseñar, identificar y guiar al equipo en la optimización constante del trabajo a través de la información que generamos con los datos.
  3. Obtener pronósticos y tendencias futuras. Un rol muy importante es generar o construir prototipos, modelos o sistemas utilizando ML y AI.
  4. Establecer un mapa de ruta y estrategia para la empresa. Son unos de los resultados más importantes de un equipo de análisis de productos de clase mundial.

Estos cuatro resultados nos permiten identificar a dos tipos diferentes de científicos de datos: analistas de productos y desarrolladores de algoritmos.


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José Arnulfo R. H.

Written by

Data Lover | Jedi | CodeOrDie | Speaker | Panamá | Mi pasión: compartir con otros lo que he aprendido.

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