Consultoría en Data Science

¿Qué es Data Science?

 

Hoy en día, los profesionales de datos de éxito entienden que deben avanzar más allá de las habilidades tradicionales de análisis de grandes cantidades de datos, minería de datos y habilidades de programación. Para descubrir inteligencia útil para sus organizaciones, los científicos de datos deben dominar todo el espectro del ciclo de vida de la ciencia de datos y poseer un nivel de flexibilidad y comprensión para maximizar los beneficios en cada fase del proceso.

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El ciclo de vida de la Ciencia de Datos

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El término "científico de datos" se acuñó en 2008, cuando las empresas se dieron cuenta de la necesidad de contar con profesionales de los datos capacitados para organizar y analizar cantidades masivas de datos. En un artículo de McKinsey & Company de 2009, Hal Varian, economista jefe de Google y profesor de ciencias de la información, negocios y economía de la Universidad de Berkeley, predijo la importancia de adaptarse a la influencia de la tecnología y a la reconfiguración de los distintos sectores.

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Los científicos de datos eficaces son capaces de identificar preguntas relevantes, recopilar datos de una multitud de fuentes de datos diferentes, organizar la información, traducir los resultados en soluciones y comunicar sus conclusiones de forma que afecten positivamente a las decisiones empresariales. Estas habilidades son necesarias en casi todos los sectores, por lo que los científicos de datos cualificados son cada vez más valiosos para las empresas.

 

Aunque no hay un programa de grado formal para convertirse en un científico de datos profesional (todavía), hay varios programas en línea ofrecidos por universidades como la Especialización en Ciencia de Datos de la Universidad de Stanford en Coursera o el curso Intro to Machine Learning de Udacity.

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¿Cuál es el trabajo de un Data Scientist?

 

Desde la década pasada los Data Scientist se convirtieron en activos necesarios en casi cualquier organización.

Los científicos de datos son profesionales orientados a los datos con habilidades técnicas de alto nivel que son capaces de construir complejos algoritmos cuantitativos para organizar y sintetizar grandes cantidades de información utilizada para responder a preguntas e impulsar la estrategia en su organización. Esto se une a la experiencia en comunicación y liderazgo necesaria para ofrecer resultados tangibles a las distintas partes interesadas de una organización o empresa.

 

Los científicos de datos deben ser curiosos y estar orientados a los resultados, con un conocimiento excepcional de la industria y habilidades de comunicación que les permitan explicar resultados altamente técnicos a sus homólogos no técnicos. Poseen una sólida formación cuantitativa en estadística y álgebra lineal, así como conocimientos de programación centrados en el almacenamiento de datos, la minería y el modelado para construir y analizar algoritmos.

 

También deben ser capaces de utilizar herramientas y habilidades técnicas clave, incluyendo:

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• R

• Phyton

• Apache Hadoop

• MapReduce

• Apache Spark

• NoSQL Databases

• Cloud Computing

• D3

• Apache Pig

• Tableau

• iPhython notebooks

• GitHub

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Tipos de perfiles de datos

 

Los datos están en todas partes y se expanden, y el proceso de extracción, limpieza, análisis e interpretación de datos puede ser complicado. A menudo se utilizan indistintamente diversos términos relacionados con estos procesos, pero en realidad pueden implicar diferentes conjuntos de habilidades y complejidad de los datos.

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Científicos de datos (Data Scientist)

 

Los científicos de datos (Data Scientist) examinan qué preguntas necesitan respuesta y dónde encontrar los datos relacionados. Tienen perspicacia empresarial y habilidades analíticas, así como la capacidad de extraer, limpiar y presentar los datos. Las empresas utilizan a los científicos de datos para obtener, gestionar y analizar grandes cantidades de datos no estructurados. A continuación, los resultados se sintetizan y se comunican a los principales interesados para impulsar la toma de decisiones estratégicas en la organización.

 

Habilidades necesarias: Conocimientos de programación (SAS, R, Python), conocimientos estadísticos y matemáticos, narración y visualización de datos, Hadoop; SQL; aprendizaje automático.

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Analistas de datos (Data Analyst) 

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Los analistas de datos (Data Analyst) son el puente entre los científicos de datos y los analistas empresariales. Toman las preguntas que necesitan respuesta de una organización y organizan y analizan los datos para encontrar resultados que se alineen con la estrategia empresarial de alto nivel. Los analistas de datos son responsables de traducir el análisis técnico en elementos de acción cualitativos y de comunicar eficazmente sus conclusiones a las diversas partes interesadas.

Ingenieros de datos (Data Engineer) 

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Los ingenieros de datos (Data Engineer) gestionan cantidades exponenciales de datos que cambian rápidamente. Se centran en el desarrollo, el despliegue, la gestión y la optimización de los canales de datos y la infraestructura para transformar y transferir los datos a los científicos de datos para su consulta.

Las habilidades requeridas para estas funciones incluyen conocimientos de programación (SAS, R, Python), conocimientos estadísticos y matemáticos, manejo de datos, visualización de datos.
 

¿Qué es la consultoría en Data Science y cómo puede ayudar a tu empresa?

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La consultoría en ciencia de datos es un tipo de servicio de consultoría que ayuda a las organizaciones a utilizar datos y análisis para resolver problemas empresariales y tomar decisiones informadas. Los consultores de Maseldata en ciencia de datos son expertos en el uso de datos y técnicas estadísticas para extraer insights y conocimientos de grandes y complejos conjuntos de datos. Trabajan con los clientes para identificar sus necesidades y objetivos empresariales y utilizan datos y análisis para ayudarles a alcanzar esos objetivos. Los consultores en ciencia de datos pueden trabajar con una variedad de herramientas y tecnologías, incluyendo lenguajes de programación como Python y R, software de análisis estadístico y herramientas de visualización de datos. También pueden utilizar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para construir modelos predictivos y resolver problemas complejos. Algunos ejemplos de tareas que los consultores en ciencia de datos pueden realizar incluyen: Recopilación y limpieza de datos de una variedad de fuentes Exploración y análisis de datos para identificar tendencias y patrones Construcción de modelos predictivos para predecir resultados o eventos futuros Comunicación de hallazgos y recomendaciones a los clientes y stakeholders Ayuda a los clientes a implementar soluciones y estrategias basadas en datos La consultoría en ciencia de datos puede ser útil para las organizaciones que desean aprovechar sus datos para tomar mejores decisiones, pero no tienen expertos internos en ciencia de datos y análisis. También puede ser útil para las organizaciones que desean complementar sus capacidades existentes en ciencia de datos con expertise adicional.