Fundamentos de Data Science para Tomar Decisiones Estratégicas

Para conocer el panorama completo sobre lo que es Data Science, debemos saber que definitivamente no es inteligencia artificial, meras matemáticas, archivos de Excel o puras métricas, como a veces se piensa.

Inteligencia artificial

Esta es solamente una herramienta utilizada por la Data Science, pero no es equivalente o igual.

Solo matemáticas

Las matemáticas son empleadas para crear fórmulas e interpretar los datos de la organización, pero no es la única herramienta usada para encontrar información de valor.

Solo archivos de Excel

Este es solo uno de los diferentes tipos de archivo que se deben conocer y emplear en Data Science.

Solo métricas

Las métricas son una de las herramientas para generar un panorama o contexto de la empresa, pero estas tienen trabajo e interpretación que deben ser brindadas por la Data science, por medio de otras herramientas.

Por qué no aprender Data Science

Dentro de la Data Science existen muchas actividades que no son del todo agradables o pomposas, pero que son necesarias para lograr un buen resultado.

No te gusta aprender constantemente

En este ambiente de Data-Driven en que viven las empresas, constantemente se producen nuevas tecnologías para hacer más fáciles o sencillos los procesos en Data, por lo que se debe estar dispuesto y listo para aprender nuevas tecnologías que nos ayuden a encontrar información valiosa para el negocio.

No te gusta el trabajo sucio

Dentro del mundo de Data Science, una gran parte del trabajo consiste en borrar, editar, corregir distintos tipos de errores dentro de los datos, para que estos sean los más precisos y veraces posibles.

No te gusta ayudar a las demás áreas del negocio

El rol de la Data Science debe ayudar a las demás áreas del negocio, proporcionándoles información relevante para mejorar o verificar distintos procesos dentro de sus funciones para la mejora, eficiencia y eficacia de la empresa.

No te gusta hacer que las cosas pasen

La Data Science debe comunicar e influenciar los comportamientos de las demás áreas del negocio para obtener mejores resultados que afecten positivamente a la compañía.

Por qué aprender Data Science

Pon especial atención a esta parte para aprender acerca de las actividades que más destacan en este mundo y que son tan vitales, como interesantes de aprender con maestría.

Te gusta tomar decisiones basadas en datos

Data-Driven, es la cultura que caracteriza a las empresas que basan sus decisiones en los datos.

En estas empresas podrás encontrar grandes oportunidades para buscar y encontrar información super interesante acerca del sector de negocio, y deberás proporcionar posibles acciones a tomar para aprovechar dicha información.

Te gusta aplicar matemática y algoritmos

Los algoritmos y las matemáticas son una de las herramientas principales para analizar los datos y exprimirles toda la información valiosa que tengan, de tal modo que deberás aplicarlos.

Te gustaría trabajar en una empresa Data-Driven

A este tipo de empresas les encanta tener personas curiosas e interesadas en sacarle todo el valor posible a los datos para crear productos y tomar decisiones.

Te gustaría crear productos fuertemente basados en inteligencia artificial

Una de las grandes funciones de la Data Science para buscar información de valor para el negocio, es a través de la A.I.

Esto se logra mediante el entrenamiento de modelos para que las A.I. encuentren patrones inesperados dentro de los datos, que ayuden a mejorar los productos existentes, o crear nuevos que satisfagan las necesidades de los clientes.

Para dedicarse profesionalmente a la ciencia de datos se requieren algunas habilidades blandas.

Conclusión

En síntesis, Data Science no es una herramienta, sino un conjunto de las mismas, que se combinan en un proceso, para la búsqueda de información valiosa para el negocio.

Deberías aprenderla porque es una forma muy poderosa de ayudar a los proyectos, start-ups y compañías a tomar decisiones y crear productos de alto impacto.

Contribución creada por: Ismael H.