Data Science
En los últimos años ha habido mucha controversia sobre el término Data Science. El proceso de analizar datos se ha llamado de distintas formas, dependiendo de las distintas tendencias que ha habido en Business y Marketing en cada momento. Del concepto de Data Mining (Minería de datos) que se acuñó en los años 90, se pasó al de Data Analytics en 2006, de a mano de la gran acogida que tuvo la introducción de Google Analytics. Aunque el término Data Science empezó a usarse en 1996, no fue hasta 2009 en que ganó popularidad.
Data Science es un campo del Big Data cuyo objetivo es extraer e interpretar, en clave del negocio de que se trate, la información relevante contenida en las ingentes cantidades de datos de todo tipo que se generan por la propia actividad de la empresa y sus relaciones con terceros (clientes, mercado etc). Para ello, los Data Scientists diseñan, desarrollan y ponen en marcha complejos algoritmos matemáticos basados en programación estadística, machine Learning y otras metodologías, que son la base que permite a las herramientas de toma de decisiones de la empresa, hacerlo de manera "mucho más" informada, es decir, tomar decisiones basadas en los datos (data-driven). Para ello, trabajan con herramientas que permiten manejar de forma segura y eficiente grandes volúmenes de información, así como de crear visualizaciones que faciliten la comprensión de los Insights o patrones de comportamiento detectados.
Por tanto, el Data Scientist, tiene una perspectiva muy abierta, más bien holística. Es un trabajo más relacionado con descubrimiento (we don’t know what we don’t know), con investigación, que va más allá de buscar soluciones a problemas concretos y busca definir estrategias de negocio para el futuro.
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