Todo dato tiene su ciencia
Porque “Todo dato tiene su ciencia”, hemos creado una web serie en donde podrás conocer de forma didáctica y con ejemplos prácticos, las diferentes aplicaciones y usos de la ciencia de datos. ¡Te invitamos a verla!

Capítulo 10: ¡Astrocornios!

La profesión más sexy, los unicornios, e incluso astrocornios. El mercado laboral está exigiendo últimamente un perfil demasiado especializado para los data scientist en Chile. Dominio de muchos lenguajes de programación y prácticamente haber cursado 2 carreras a la vez podrían satisfacer la demanda por científicos de datos de acuerdo a avisos laborales. Pero, ¿quién se puede formar como científico de datos? Profesionales de cualquier disciplina que trabajen con datos y que aporten con lo más importante: la experiencia del negocio.

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¿Qué aplicaciones se hacen con ciencia de datos ?

Dado que los datos están presentes y son necesarios en prácticamente todas las disciplinas científicas y profesionales, las aplicaciones de data science son múltiples y diversas:

Salud

La medicina es una de las áreas con mayores aplicaciones de ciencia de datos, desde sistemas para la optimización de los diagnósticos médicos, análisis de bases de datos clínicas, modelos de detección temprana de enfermedades, minería de textos clínicos, inteligencia artificial y machine learning para telemedicina, son algunas de las innovaciones que puede crear un científico de datos en el área de la salud.

Procesos productivos

La aplicación de modelos analíticos de alta complejidad en procesos productivos puede generar valor en toda la cadena de producción. Desde la optimización de cadenas de abastecimiento (supply chain), automatización de procesos, monitoreo y control de calidad, sistemas de mantenimiento predictivo, y sistemas de Video Analytics para la calidad de productos, entre otros, son desarrollos que se efectúan con técnicas de ciencia de datos.

Procesos comerciales

Como nunca antes, hoy los datos nos permiten conocer de mejor forma a los clientes y sus comportamientos de consumo, favoreciendo la creación de experiencias personalizadas que den mejor satisfacción a sus expectativas comerciales. Las técnicas de segmentación, sistemas de clasificación y recomendación mediante machine learning para ofertas, sistemas de pricing dinámico, inteligencia artificial para atención de clientes, entre otras innovaciones, podrías crear con técnicas de ciencia de datos.

Ciencias sociales

Los complejos fenómenos sociales pueden ser analizados e interpretados con data science. La creciente disponibilidad de información y el acceso cada vez mayor a datos públicos favorece la comprensión y análisis de fenómenos políticos, económicos y sociales con un mayor nivel de desagregación. Por su parte, las técnicas de muestreo y el diseño de encuestas se han fortalecido con nuevas metodologías que gracias a la tecnología, facilitan su aplicación y desarrollo. Las aplicaciones de big data en ciencias sociales están contribuyendo de forma significativa al desarrollo de políticas públicas innovadoras y más eficientes.

Comunicaciones

El desarrollo tecnológico ha transformado culturalmente la forma en cómo nos comunicamos y la interacción entre las personas e instituciones. Las redes sociales son hoy canales relevantes y democráticos de expresión. La ciencia de datos también contribuye a analizar el ámbito de las comunicaciones humanas e interpretar patrones y conductas. Técnicas como el análisis de texto, análisis de emociones en redes sociales, analítica de imágenes y videos, análisis de predictivo de noticias falsas (fake news), entre otras, son técnicas que los periodistas o community managers pueden utilizar para optimizar su trabajo.

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