{"id":87174,"date":"2015-06-01T11:23:49","date_gmt":"2015-06-01T11:23:49","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/que-puede-hacer-un-data-scientist-por-mejorar-los-resultados-de-una-empresa\/"},"modified":"2015-06-01T11:23:49","modified_gmt":"2015-06-01T11:23:49","slug":"que-puede-hacer-un-data-scientist-por-mejorar-los-resultados-de-una-empresa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/que-puede-hacer-un-data-scientist-por-mejorar-los-resultados-de-una-empresa\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 puede hacer un data scientist por mejorar los resultados de una empresa?"},"content":{"rendered":"

\u00bfQu\u00e9 puede hacer un data scientist por mejorar los resultados de una empresa?<\/strong><\/p>\n

Depende much\u00edsimo del sector. En muchos de ellos, realmente, poco. Aunque suene a anatema. Tengo la sensaci\u00f3n de que actualmente gran parte de las aplicaciones de la ciencia de datos en la industria est\u00e1n en la optimizaci\u00f3n del marketing de las empresas, donde detecto ciertos s\u00edntomas de comoditizaci\u00f3n y agotamiento.<\/p>\n

Pero est\u00e1 emergiendo una nueva econom\u00eda en la que la ciencia de los datos tiene mucho que aportar. Hay empresas cuyos ingresos dependen cr\u00edticamente de calcular con precisi\u00f3n la probabilidad de que un usuario pinche en el banner que le muestra su aplicaci\u00f3n. Las hay que ahorrar\u00edan tiempo y recursos si sus rutas de reparto estuviesen convenientemente optimizadas.<\/p>\n

Hay industrias donde se hace ciencia de datos desde antes de que surgiese el concepto: pi\u00e9nsese en la optimizaci\u00f3n din\u00e1mica de precios en las aerol\u00edneas. Pero es reciente que esas t\u00e9cnicas est\u00e1n comenzando a extenderse a otros sectores, como el hotelero o el de los eventos (conciertos, encuentros deportivos, etc.).<\/p>\n

\u00bfEl perfil de Data Science es complicado de encontrar?. \u00bfEs un perfil cada vez m\u00e1s demandado?<\/strong><\/p>\n

Ambos: demandado y dif\u00edcil de encontrar. Porque no es un perfil que se improvise. Por un lado, la universidad ha sido incapaz de prever la evoluci\u00f3n del mercado –\u00bflo ha sido alguna vez?– y no ha formado los cient\u00edficos de datos que demanda actualmente la econom\u00eda. Tenemos matem\u00e1ticos, f\u00edsicos, economistas, estad\u00edsticos, inform\u00e1ticos, pero no ese perfil mixto que ha venido a recibir el nombre de cient\u00edfico de datos. Por otro lado, tenemos la suerte de que existe un ministro, consejero o funcionario con la potestad de decidir qui\u00e9n lo es y qui\u00e9n no, qui\u00e9n puede ejercer como tal y qui\u00e9n no, cu\u00e1ntos a\u00f1os tiene que estudiar o qu\u00e9 programa tiene que seguir. Pero tampoco quiero incurrir en la irresponsabilidad de presentarlo como una panacea para cualquier carrera profesional ni contribuir a generar otra “fiebre del oro”.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 es \u00fatil manejar con soltura R?<\/strong><\/p>\n

Obviamente, no lo es para todo el mundo. Pero s\u00ed para quienes manejan datos habitualmente. Simplemente, por una cuesti\u00f3n de productividad. He pasado unos d\u00edas recientemente asesorando a periodistas de datos en algunos proyectos. Me daba cuenta de que perd\u00edan much\u00edsimo tiempo en tareas que se hacen casi autom\u00e1ticamente en R. Creo que les compensar\u00eda pasar una serie de horas aprendiendo R.<\/p>\n

\r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \"Alt\r\n <\/picture>\r\n
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Especial\u00edzate en IA y Data Science<\/h2>\r\n

Adquiere las competencias clave para liderar la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica y el an\u00e1lisis de datos<\/p>\r\n <\/div>\r\n

\r\n M\u00e1ster IA y Data Science \"\"\r\n <\/a>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/section>\r\n <\/h3>\n

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\u00bfQu\u00e9 conocimientos requiere una persona que quiera dedicarse al an\u00e1lisis de datos?<\/strong><\/p>\n

Siempre se ha dicho, y creo que con sentido, que tres: estad\u00edstica, inform\u00e1tica y conocimiento del negocio.<\/p>\n

\u00bfEl manejo eficiente de datos masivos es uno de los secretos del \u00e9xito de Google o Facebook?<\/strong><\/p>\n

No dir\u00e9 que el \u00fanico, pero s\u00ed que es importante. De todos modos, no todos tenemos que ser o podemos ser Google o Facebook. Cada industria es como es. En muchas el factor humano es fundamental.<\/p>\n

\u00bfComo sociedad cu\u00e1ndo crees que comenzaremos a hablar de manejo de datos sin caer en generar alarmas?<\/strong><\/p>\n

Hace poco le\u00eda lo f\u00e1cil que resultaba a los primeros hackers de Espa\u00f1a hacerse con contrase\u00f1as a todo tipo de (los primeros) servidores. Llamaban por tel\u00e9fono a la central diciendo que eran Paco, el de mantenimiento de Huesca, que ten\u00eda una aver\u00eda, y se la daban. Hoy en d\u00eda eso parece prehist\u00f3rico y hemos aprendido a proteger el acceso a nuestros sistemas. De la misma manera, dentro de no mucho, aprenderemos tambi\u00e9n a gestionar qu\u00e9 es p\u00fablico, qu\u00e9 es privado, qu\u00e9 se puede compartir y qu\u00e9 no. Qu\u00e9 papel tiene la miner\u00eda de datos y cu\u00e1l no. Creo que entonces tendremos un debate m\u00e1s sosegado sobre el asunto, sin los alarmismos a los que te refieres. Ir\u00e1 sucediendo. Nos haremos a ello.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1les son las industrias que m\u00e1s se pueden beneficiar de un Data Scientist?<\/strong><\/p>\n

Pues.. aquellas donde existen. Banca, finanzas, etc. ya est\u00e1n en ese punto. Se oye hablar de contadores inteligentes, del internet de las cosas, etc. Pueden generar incrementos de productividad. Pero hay que tener en cuenta que la ley de los incrementos decrecientes rige: dos veces m\u00e1s informaci\u00f3n no significa dos veces m\u00e1s productividad o beneficio. Habr\u00e1 \u00e1mbitos en los que, simplemente, no valga la pena incurrir en los costes que implica la recogida masiva de informaci\u00f3n. Pongo un ejemplo: nuestra compa\u00f1\u00eda el\u00e9ctrica mide nuestro gasto de electricidad una vez al mes (o cada dos). Eso le permite emitir facturas, etc. Puede que pronto pueda realizar mediciones, por ejemplo, cada diez minutos. Me cuesta cierto esfuerzo imaginar cuanto dinero puede generar mi compa\u00f1\u00eda el\u00e9ctrica sabiendo lo que consumo con esa frecuencia.<\/p>\n

Puedes recomendar 3 blogs sobre Data Science<\/strong><\/p>\n

\u00a1Sigo demasiados! Obviamente, el m\u00edo datanalytics.com<\/a>. Tambi\u00e9n me gusta mucho el de Andrew Gelman, un estad\u00edstico bayesiano y, para los interesados en las aplicaciones al marketing, “Engaging Market Research”.<\/p>\n

Y recomendarnos 3 libros para quienes comienzan a interesarse por esta disciplina <\/strong><\/p>\n

“An Introduction to Statistical Learning”, de Hastie, Tibshirani et al.,, “Bayesian Data Analysis” de Gelman et al., y, un poco m\u00e1s ligero, “Beautiful Data” (obra colectiva).<\/p>\n

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M\u00e1ster en Data Science<\/a>\u00a0 |\u00a0 elsa.duran@dks.digital<\/strong><\/p>\n

Tel\u00e9fonos:\u00a091 577 83 41 \/ 91 355 42 97<\/strong><\/p>\n

Twitter:\u00a0@DKScom<\/a><\/strong><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Entrevistamos a Carlos Javier Gil Bellosta Data Scientist, consultor de estad\u00edstica y formador en R. Bellosta mantiene que est\u00e1 emergiendo una nueva econom\u00eda en la que la ciencia de los datos tiene mucho que aportar. Hay empresas cuyos ingresos dependen cr\u00edticamente de calcular con precisi\u00f3n la probabilidad de que un usuario pinche en el banner que le muestra su aplicaci\u00f3n. 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