{"id":87775,"date":"2016-07-07T08:53:27","date_gmt":"2016-07-07T08:53:27","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/el-cientifico-de-datos-y-los-problemas-de-negocio\/"},"modified":"2016-07-07T08:53:27","modified_gmt":"2016-07-07T08:53:27","slug":"el-cientifico-de-datos-y-los-problemas-de-negocio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/el-cientifico-de-datos-y-los-problemas-de-negocio\/","title":{"rendered":"El cient\u00edfico de datos y los problemas de Negocio"},"content":{"rendered":"<h2><strong>La importancia del conocimiento de negocio para un cient\u00edfico de datos<\/strong><\/h2>\n<p>No importa el sector, la empresa o las funciones a desempe\u00f1ar. En las entrevistas de trabajo que he realizado en los \u00faltimos a\u00f1os a personas con el t\u00edtulo cient\u00edfico de datos siempre detecto el mismo patr\u00f3n, tras repasar el curr\u00edculum del candidato, le hago la misma pregunta: <strong>\u201cy t\u00fa, \u00bfQu\u00e9 sabes hacer?\u201d,<\/strong> aunque las respuestas son diversas, se focalizan en tecnolog\u00edas, modelos y algoritmos. Sin embargo, <strong>nadie habla de negocio ni de problemas a resolver<\/strong> (como buen matem\u00e1tico, me gusta hablar de problemas en lugar de casos de uso).<\/p>\n<p>Acto seguido les matizo la pregunta, <strong>\u201c\u00bfqu\u00e9 problemas puedes resolver con todo lo que me has comentado?\u201d<\/strong>, entonces surgen las respuestas est\u00e1ndar que todos hemos estudiado: clasificaci\u00f3n de fotos de perros y gatos, segmentaciones de plantas setosa, versicolor y virg\u00ednica, recomendaci\u00f3n de pel\u00edculas de Netflix, reconocimiento de n\u00fameros, predicci\u00f3n del precio de las viviendas y an\u00e1lisis de sentimiento en Twitter.<\/p>\n<p>Alguno incluso se anima a decir que es capaz de resolver cualquier problema que le planteen y es probable que as\u00ed sea. Al final esto<strong> se reduce a resolver problemas de clasificaci\u00f3n, regresi\u00f3n, segmentaci\u00f3n, recomendaci\u00f3n, etc.<\/strong><\/p>\n<h3><strong>La pregunta clave para un cient\u00edfico de datos: \u00bfQu\u00e9 problemas puedes resolver?<\/strong><\/h3>\n<p>Entonces llega la pregunta clave: <strong>\u201csi te contrat\u00e1semos ma\u00f1ana, \u00bfqu\u00e9 har\u00edas? \u00bfCu\u00e1l ser\u00eda el primer proyecto que desarrollar\u00edas que permitiese aumentar el ROI? \u00bfy cu\u00e1nto crees que aumentar\u00eda?\u201d.<\/strong> Esta pregunta suele pillar por sorpresa a casi todo el mundo y <strong>es d\u00f3nde realmente detectas quien es un verdadero cient\u00edfico de datos.<\/strong><\/p>\n        <section class=\"shortcode\">\r\n                      <picture class=\"shortcode__picture -backdrop\">\r\n                <!-- tatamiento vertical -->\r\n                <source media=\"(max-width: 768px)\" srcset=\"\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/fondo-boton-google-data-studio.jpg\">\r\n                <!-- tatamiento version_horizontal -->\r\n                <img decoding=\"async\" class=\"shortcode__image\" alt=\"Alt de la imagen\" title=\"Title de la imagen\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/fondo-boton-google-data-studio.jpg\">\r\n            <\/picture>\r\n                    <div class=\"shortcode__container\" >\r\n              <div class=\"e-row\">\r\n                  <div class=\"e-col-xs-12 e-col-sm-12 e-col-md-7 e-col-lg-8\">\r\n                      <h2 class=\"shortcode__title\">Hazte especialista en Data Science<\/h2>\r\n                      <p class=\"shortcode__subtitle\">Aprende a analizar y aplicar estrategias para aumentar la visibilidad teniendo en cuenta los requerimientos de cada empresa o proyecto.<\/p>\r\n                  <\/div>\r\n                  <div class=\"e-col-xs-12 e-col-sm-12 e-col-md-5 e-col-lg-4 shortcode__button\">\r\n                      <a class=\"cta--dark -has-icon shortcode__cta\" href=\"\/master\/master-ciencia-datos\/\" title=\"M\u00e1ster en Ciencia de Datos Online\" data-gtm-container=\"button_cta\" data-gtm-category=\"Hazte especialista en Data Science\" data-gtm-action=\"navigation\">M\u00e1ster en Ciencia de Datos Online                          <img decoding=\"async\" class=\"cta__icon shortcode__icon\" src=\"https:\/\/dks.digital\/wp-content\/themes\/edix\/images\/modules\/edx_arrow-right-white.svg\" alt=\"\">\r\n                      <\/a>\r\n                  <\/div>\r\n              <\/div>\r\n          <\/div>\r\n        <\/section>\r\n    \n<h2><strong>La traducci\u00f3n de problemas empresariales a problemas de datos<\/strong><\/h2>\n<p>En las empresas, los problemas no son de clasificaci\u00f3n o regresi\u00f3n, se habla otro idioma,<strong> los problemas que preocupan a las empresas tienen que ver con el negocio y la cuenta de resultados<\/strong> y son tan ambiguos como evitar la p\u00e9rdida de clientes, aumentar las ventas, minimizar los costes, fidelizar a los clientes, anticipar las aver\u00edas de productos y maquinarias, gestionar las reclamaciones de los clientes, etc. Por lo que<strong> la mayor dificultad a la que se enfrenta un cient\u00edfico de datos es ser capaz de traducir esos problemas en problemas de regresi\u00f3n, clasificaci\u00f3n, segmentaci\u00f3n, recomendaci\u00f3n, etc.<\/strong> Esto no es f\u00e1cil y requiere de un contacto continuo con el negocio y sus problem\u00e1ticas.<\/p>\n<p>Este contacto permite descubrir que <strong>todas las empresas tienen innumerables procesos de toma de decisiones<\/strong> c\u00f3mo, por ejemplo, a qu\u00e9 clientes les vendo un producto, que d\u00eda es el m\u00e1s adecuado para lanzar una campa\u00f1a comercial, a qu\u00e9 clientes deber\u00eda realizarle acciones para que sigan vinculados. Estas decisiones se suelen resolver mediante heur\u00edsticas, m\u00e1s o menos complejas, desarrolladas mediante la experiencia, por ejemplo, ofrecer seguros de vida a las personas con hijos, realizar descuento a los que se llevan 30 d\u00edas sin comprar, que diferenciemos el producto entre j\u00f3venes y maduros, o simplemente son h\u00e1bitos, por ejemplo, lanzar las campa\u00f1as de publicidad los jueves porque es cuando se reciben las creatividades de la agencia, cambiar los precios todos los lunes tras el comit\u00e9 o empaquetar los pedidos con cajas marrones, si preguntas alguien te dir\u00e1 que siempre se hizo as\u00ed.<\/p>\n<p>Esto es una gran noticia, ya que <strong>estos procesos son oportunidades para demostrar las capacidades que tiene el cient\u00edfico de datos y el conocimiento que es capaz de extraer, que bien comunicado, puede ayudar a mejorar la toma de decisiones de toda la empresa.<\/strong><\/p>\n<p>Es importante que en nuestro desarrollo como <a href=\"https:\/\/dks.digital\/mx\/maestria\/maestria-ciencia-datos\/\">cient\u00edficos de datos<\/a> no perdamos de vista el objetivo fundamental: <strong>detectar oportunidades de negocio, en las que, ayudados con tecnolog\u00eda, modelos, algoritmos y por supuesto datos, podamos aportar <a href=\"https:\/\/www.investopedia.com\/terms\/c\/competitive_advantage.asp\">ventajas competitivas<\/a> a nuestra empresa.<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: right;\">Antonio Pita<\/p>\n<p style=\"text-align: right;\">Director y profesor del Curso de Soluciones de\u00a0Negocio<\/p>\n<p style=\"text-align: right;\">para Cient\u00edficos de Datos y Analistas<\/p>\n<p style=\"text-align: right;\">\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La importancia del conocimiento de negocio para un cient\u00edfico de datos No importa el sector, la empresa o las funciones a desempe\u00f1ar. 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