Data Science: Impulsando el crecimiento empresarial con inteligencia
La Data Science, o ciencia de datos, es una disciplina que ha demostrado su capacidad para contribuir al crecimiento de las empresas desde diferentes ámbitos. Su campo de aplicación es amplio y su potencial, respaldado en gran medida por la inteligencia artificial y la programación, ha llevado a que las empresas en Chile se adentren en esta disciplina con el fin de mejorar su competitividad.
¿Qué es la Data Science?
La Data Science, también conocida como ciencia de datos en español, es una disciplina científica y matemática que se encarga del levantamiento, extracción, análisis y visualización de datos con el objetivo de optimizar la toma de decisiones y resolver problemas.
El avance tecnológico ha permitido la generación de nuevos conocimientos. Además, el gran volumen de datos que las empresas manejan y las fuentes abiertas de información han brindado la posibilidad de comprender y predecir el comportamiento y las tendencias de consumo en diversas áreas. De esta manera, la Data Science ha logrado aprovechar estos datos y darle valor a la información.
Habilidades laborales necesarias para el 2023
En un mundo cada vez más impulsado por los datos, es fundamental poseer habilidades que permitan trabajar con ellos de manera efectiva. Para el año 2023, algunas de las habilidades laborales necesarias en el campo de la Data Science son:
- Conocimientos en análisis de datos y estadística.
- Capacidad para manipular y trabajar con grandes conjuntos de datos.
- Competencias en programación y lenguajes de programación como Python o R.
- Experiencia en técnicas de machine learning y deep learning.
- Habilidades en visualización y comunicación de datos.
Niveles de complejidad de la Data Science
Según Alexis Alvear, director ejecutivo de Data UC en la Universidad Católica y director del diplomado Data Science UC, existen cuatro niveles de complejidad en esta disciplina:
- Análisis de datos descriptivo: En este nivel se recopila información y se describe una situación a través de datos. Por ejemplo, se pueden desglosar datos sobre la asistencia a un concierto por rango etario, género, lugar de procedencia, entre otros.
- Diagnóstico: En este nivel se pueden inferir situaciones a partir de la correlación de variables y se identifican patrones de comportamiento.
- Analítica predictiva: En este nivel es posible pronosticar o predecir cómo se comportará un fenómeno en el tiempo utilizando datos recopilados previamente.
- Prescripción: Este nivel implica recomendar acciones específicas a partir de los análisis realizados.
La Data Science continúa evolucionando y siendo una herramienta clave para las empresas. Su capacidad para extraer conocimientos valiosos a partir de los datos permite tomar decisiones más informadas y ofrecer soluciones más efectivas. ¡No es de extrañar que cada vez más empresas en Chile estén adoptando esta disciplina para mejorar su competitividad!
El impacto de los incendios forestales
Uno de los eventos que demuestra un comportamiento cíclico son los incendios forestales. Estos ocurren de forma periódica debido a ciertas condiciones que se repiten. Cada cierto tiempo, nos enfrentamos a la triste realidad de ver cómo el fuego arrasa con nuestros bosques.
La analítica prescriptiva: prediciendo el futuro
El cuarto nivel de complejidad, según los expertos, es la analítica prescriptiva. Esta denominación proviene de la capacidad de «pre-escribir» la historia, es decir, saber lo que va a suceder en el futuro. Para lograr esto, se utilizan técnicas de asimilación de probabilidades y medición de su frecuencia y factibilidad.
Habilidades blandas digitales: el desafío empresarial
Habilidades blandas digitales se han vuelto clave en el entorno empresarial actual. Las empresas se dan cuenta de la importancia de contar con profesionales que no solo posean conocimientos técnicos, sino también habilidades como la comunicación efectiva, el trabajo en equipo y la adaptabilidad al cambio.
Juegos digitales: una carrera emergente en Chile
En Chile, la industria de los juegos digitales está experimentando un crecimiento significativo. Cada vez más personas se interesan por esta forma de entretenimiento, lo que crea oportunidades laborales en un campo que antes era poco explorado. Hoy en día, ser un desarrollador de juegos digitales es una profesión prometedora y en auge.
Oportunidades del Data Science
Las empresas están aprovechando el campo del Data Science para mejorar su toma de decisiones, identificar oportunidades de crecimiento y optimizar sus operaciones. La ciencia de datos permite analizar grandes cantidades de información y obtener insights valiosos que pueden marcar la diferencia en los resultados del negocio.
Además, se utilizan técnicas de aprendizaje automático para predecir y prevenir problemas, mejorar la personalización y la satisfacción del cliente, entre muchos otros beneficios. El Data Science se ha convertido en una disciplina imprescindible en el mundo empresarial actual.
El sueldo de un Data Scientist
Según la reconocida plataforma de empleos estadounidense, Glassdoor, un Data Scientist puede percibir un sueldo promedio de $2.056.200 al mes. Esta profesión altamente demandada ofrece grandes oportunidades laborales en diferentes industrias y sectores.
El perfil del profesional de la Data Science en demanda
En el mundo actual, el perfil del profesional de Data Science es cada vez más requerido y valorado debido a su polifuncionalidad. Sus conocimientos en programación, matemáticas y estadística sobre grandes bases de datos le permiten desempeñarse en diversas áreas de una empresa, aunque las funciones específicas dependerán de la organización en la que trabaje.
A pesar de las variaciones en sus funciones, existen tareas comunes para estos profesionales. Entre ellas se encuentran la extracción, depuración y limpieza de datos, así como el machine learning y la estadística, métodos que permiten aplicar los datos recopilados en modelos predictivos y prescriptivos.
Según el director del diplomado Data Science UC, a través de la ciencia de datos, una empresa adquiere capacidades y fortalece su inteligencia. Esto le permite analizar los datos disponibles, mejorar los procesos, reducir brechas y obtener ventaja competitiva utilizando el recurso más valioso e importante de hoy en día: la información.
La Data Science también tiene la capacidad de predecir la oferta y la demanda, identificar riesgos y fugas, y abordar temas operativos como la optimización de procesos productivos, el mantenimiento de equipos, el flujo y el transporte, entre otros.
La importancia de la inteligencia artificial en Data Science
La inteligencia artificial (IA) juega un papel clave en el campo de la Data Science. Permite monitorear comportamientos, simular escenarios y aprender la lógica decisional humana. En los procesos de análisis y modelado, las computadoras se programan para que puedan clasificar y responder de manera autónoma, como en el caso de los correos electrónicos de spam.
En consecuencia, la demanda de profesionales altamente capacitados en ciencia de datos está en constante aumento. Las empresas están invirtiendo en capacitación y desarrollo para mantenerse a la vanguardia de esta tendencia y aprovechar al máximo los beneficios que la Data Science puede brindar.
