¿A qué te puedes dedicar profesionales si estudias Data Science?
Data Science
Data Science es la ciencia que se centra en el estudio de los datos. Se encarga de extraer toda la información de enormes cantidades de datos. El Data Science combina la estadística, las matemáticas y la información para poder interpretar todos los datos. El objetivo es tomar decisiones.
Los datos se consiguen mediante diferentes canales. Los teléfonos móviles, las redes sociales, los e-commerce o las encuestas son algunas de las fuentes que se pueden utilizar. Nuestro gustos, rutinas o movimientos que generan datos de gran valor para las organizaciones que desean conocer a sus clientes al detalle, en relación con esto puede leer el siguiente artículo ¿Cuál es el precio de los datos digitales? Sin embargo, la interpretación de los datos no estructurados no aporta valor a las compañías. De aquí surge la necesidad de contar con científicos de datos en los equipos. El Data Science las organizaciones pueden anticiparse a la hora de tomar decisiones.
¿De dónde procede el término Data Science?
El término “Data Science” se encuentra presente durante las últimas tres décadas. Pero no fue hasta la década de los años 70 cuando se empezó a utilizar para que se definan los métodos de procesamiento de datos. Finalmente, el año 2001 fue el año en el que la ciencia de datos se introdujo como una disciplina independiente.
¿Es lo mismo Data Science que Big Data?
Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos de gran volumen. Esto dificulta su almacenaje, gestión, procesamiento y análisis mediante diferentes tecnologías y herramientas convencionales.
En definitiva, el Big Data se encarga de resolver los problemas de gestión y almacenamiento de datos. Esto permite que se dibujen diferentes patrones y conseguir una visión mucho más completa de los clientes.
Por otro lado, el Data Science se centra en las herramientas que transforman todos los datos en información de valor.
¿Cuáles son los conceptos clave del Data Science?
Existen diferentes conceptos básicos que forman parte de la ciencia de los datos y que queremos explicar a continuación:
Data Mining: Se define como el proceso que se utiliza para recolectar y almacenar los datos útiles. Para ello es necesario analizar patrones de datos en grandes lotes utilizando uno o más softwares. Gracias a este proceso, las organizaciones pueden conseguir mucha más información sobre los clientes y desarrollar estrategias mucho más efectivas. Esto les ayuda a tomar una mejor decisión basada en la información. Para que se segmenten los datos y se evalúen, el Data Mining utiliza diferentes algoritmos.
Deep Learning: se persigue resolver problemas mediante las redes neuronales que imitan el comportamiento del cerebro. Las redes de neuronas artificiales se estructuran en capas. En la primera capa es en la que se capta la información. La siguiente capa se encarga de realizar los cálculos. Y por último, la información que se recopila se proyecta en la última de las capas. Algunas de las aplicaciones que se utilizan en el Deep Learning son el procesamiento de textos y el reconocimiento de imagen, objetivos o voz.
Machine Learning: no es sinónimo de inteligencia artificial, se utiliza para educar a la tecnología para que corrija errores por si sola. Se basa en la predicción y la clasificación de datos para conseguir información útil que se aplica en diferentes áreas.
Inteligencia artificial: se utilizan algoritmos utilizados para crear máquinas que imitan del comportamiento humano. Hoy en día, la inteligencia emocional se aplica en el reconocimiento facial o en la creación de chatbots, entro otros.
¿A qué te puedes dedicar profesionales si estudias Data Science?
Hoy en día el perfil de Data Scientist es una de los más demandadas por las organizaciones. A continuación, pueden ver distintos puestos de trabajo en los que se necesita información especializada en Data Science:
Data Scientist: se especializa en la extracción de conocimiento mediante de los datos. Entre sus funciones se encuentra la construcción de algoritmos que faciliten la extracción y organización de toda la información. De forma habitual, el Data Scientist tiene conocimientos matemáticos, estadísticos y de programación.
Data Engineer: hace que todos los datos sean accesibles para su manipulación por parte de los Datos Scientist. Algunas de sus funciones son la utilización de herramientas y procesos para el desarrollo de las aplicaciones de Big Data.
Data Analyst: será la persona encargada de interpretar los datos extraídos mediante diferentes técnicas. En definitiva, analizar y presentar los resultados que se deben traducir para obtener conclusiones.
Chief Data Officer: será la persona con la máxima responsabilidad en gestión de datos. Encargada de liderar el resto de perfiles descritos anteriormente.
Software para ISO 27001
La ISO27001 para los SGSI es sencilla de implantar, automatizar y mantener con la Plataforma Tecnológica ISOTools.
Con ISOTools se da cumplimiento a los requisitos basados en el ciclo PHVA (Planear – Hacer – Verificar – Actuar) para establecer, implementar, mantener y mejorar el Sistema Gestión de la Seguridad en la Información, así como se da cumplimiento de manera complementaria a las buenas prácticas o controles establecidos en ISO 27002.
ISOTools también permite aplicar los requisitos de otras normas de Seguridad de la Información como PMG SSI de los Servicios Públicos de Chile, entre otros.
Este software, permite integrar la ISO 27001 con otras normas, como ISO 9001, ISO 14001 y OHSAS 18001 de una forma sencilla gracias a su estructura modular.
