Los datos están a nuestro alrededor. Sin embargo, a veces es difícil clasificarlo o incluso comprenderlo. Darle sentido puede revelar mucho a una empresa e influir en sus planes futuros. Esto se debe a que puede ofrecer información empresarial valiosa para adelantarse a la competencia. En este artículo, exploraremos el mundo de los datos y las herramientas necesarias para analizarlos, como Desarrollo de software Python.
¿Por qué son importantes los datos?
Encontrar valor a partir de los datos y poder utilizar esta información para la inteligencia empresarial es una tendencia en auge. Para comprender realmente esto, es importante saber qué son exactamente los datos.
De acuerdo con la Diccionario en línea Merriam-Webster, hay tres definiciones de datos. La segunda definición dada es la que está más estrechamente relacionada con la ciencia de datos. Dice que los datos son «información en formato digital que se puede transmitir o procesar.”Ahora, eso es un poco amplio, por lo que es útil comprender una distinción dentro de los datos en sí. Estamos hablando del concepto de estructurado vs. desestructurado datos.
Los datos que se pueden identificar fácilmente y colocar en filas y columnas en una hoja de cálculo se denominan datos estructurados. Esto incluye información que se puede recopilar ya sea analizando algo o agrupando personas. Un ejemplo sería cuántos empleados beben su café negro por la mañana frente a los que no lo hacen.
Por otro lado, la mayoría de los datos que nos rodean no se pueden identificar fácilmente y son difíciles de cuantificar. Esto se denomina datos no estructurados y proviene de fuentes como feeds de redes sociales, videos y otros contenidos multimedia. Se necesitan sistemas informáticos y aprendizaje automático para encontrar patrones u obtener algún tipo de información a partir de estos datos, ya que es difícil de analizar en el sentido tradicional.
Como las empresas están impulsadas por métricas, necesitan datos para entender qué funciona y qué no. Utilizan este conocimiento para mejorar muchos aspectos de sus estructuras, así como los productos y servicios que planean lanzar en el futuro. Por lo tanto, los datos son importantes tanto para la eficiencia del flujo de trabajo como para el conocimiento operativo futuro.
Ciencia de datos analizada y escrutada
Un científico de datos es una persona que tiene un amplio campo de conocimiento en técnicas de procesamiento de datos, así como en el desarrollo general de software. Esta persona puede cuantificar o recopilar grandes sumas de datos y darles sentido a través del análisis. El científico de datos podrá entonces hacer predicciones y obtener información a partir de este análisis.
Una gran parte de lo que hace un científico de datos es buscar patrones dentro de conjuntos de datos. En muchos sentidos, un científico de datos hace lo mismo que un estadístico solo de una manera más especializada y con diferentes metas.
«Para extraer la información incrustada en conjuntos de datos complejos, los científicos de datos emplean una serie de herramientas y técnicas que incluyen exploración, visualización y modelado de datos.» de acuerdo a KDnuggets. «Una clase muy importante de técnica matemática que se utiliza a menudo en la exploración de datos es la estadística.«
Una cosa es poder encontrar patrones o estadísticas valiosas que valga la pena considerar, pero otra cosa es obtener información valiosa y procesable a partir de ellos. Este es el aspecto clave de lo que un buen científico de datos puede aportar.
Para ello se emplean todo tipo de técnicas, muchas veces utilizando algunas de las herramientas mencionadas. Esto incluye métodos complejos de extracción de datos, disputas, preprocesamiento y finalmente realizar las predicciones correctas.
Disponer de buenas prácticas de datos y utilizar la herramienta adecuada para el análisis de datos y el conocimiento empresarial puede marcar la diferencia entre empresas exitosas y fracasadas. Las historias de éxito son aquellas que saben cómo dirigirse a la audiencia adecuada con los productos adecuados y es a través de los datos tanto como de prueba y error que esto se hace evidente.
Algunos dicen que actualmente estamos en medio de una cuarta revolución industrial. Esto incluye análisis de big data y inteligencia artificial. Estas dos ideas y revoluciones tecnológicas no están en el vacío. De hecho, estos términos suelen estar interrelacionados como Los sistemas de inteligencia artificial se utilizan a menudo para el análisis de datos no estructurados.
Herramientas útiles y lenguajes de programación para análisis de datos
Una vez que las empresas identifican los datos que desean analizar, Desarrollo de software Python Se pueden usar herramientas como Pandas o Git para visualizar conjuntos de datos complejos y encontrar esa información. Hay muchas herramientas disponibles para esta tarea como Hadoop o SQL, pero Python es la más popular y, como muchos dicen, la más accesible en este sentido.
Esto se debe a que es un lenguaje de programación interpretado de uso general que admite múltiples paradigmas de programación, como la programación procedimental, funcional y orientada a objetos. Es capaz de hacer muchas cosas, siendo la ciencia de datos una de las áreas en las que sobresale.
«Data Science Python se usa ampliamente y es una herramienta favorita además de ser un lenguaje flexible y de código abierto», según Cal O Donnabhain de Irish Tech News. «Sus bibliotecas masivas se utilizan para la manipulación de datos y son muy fáciles de aprender incluso para un analista de datos principiante».
Sin embargo, existen otras herramientas para este propósito. Hadoop y SQL mencionados anteriormente son dos ejemplos, pero también están Jupyter, PyCharm y RStudio. Cada uno tiene sus métodos y algunos no son lenguajes de programación o incluso marcos, sino conjuntos de herramientas o utilidades combinadas con el único propósito de obtener información valiosa a partir de enormes cantidades de datos.
Conclusión
La ciencia de datos es un campo próspero con un futuro brillante por delante. Es un profesión bien remunerada en el que muchos desarrolladores de software quieren entrar. Sin embargo, también conlleva sus propias responsabilidades y no debe tomarse a la ligera. El científico de datos tiene que ser eficiente en la forma en que analiza los datos y saca conclusiones.
Después de todo, el futuro de la empresa puede estar en juego según el análisis y la información recopilada. Industrias enteras pueden incluso cambiar de enfoque con buenas prácticas de ciencia de datos.
