Cada vez son más las empresas como Microsoft, IBM, Facebook, LinkedIn, Twitter o Apple, que buscan conocer y determinar cuáles serán las tendencias y cómo reaccionará el público al que se dirigen, es por eso que hoy en día existen varios programas de Big Data que nos permiten recopilar y analizar datos para tomar mejores decisiones, sin embargo, no logran hacerlo con toda la información y se pierde la que puede ser valiosa, por esa razón, se ha creado una ciencia única para esta tarea especial.
El Data Science es la disciplina donde se analiza y estudia toda la información que almacena una base de datos.
Los científicos de datos son los encargados de hacer esta labor por medio de técnicas de Machine Learning o la estadística. El primero es una IA que permite a un sistema aprender de los datos con el objetivo de crear modelos predictivos a partir de un historial que se apoya de la inferencia; por otro lado, la estadística es la disciplina científica que investiga y desarrolla métodos para recoger, organizar y analizar datos con el fin de obtener conclusiones relevantes y poder tomar decisiones con evidencia comprobable.
Entonces, ¿por qué necesitamos conocimientos estadísticos para trabajar con datos? Bueno, la respuesta se resume en dos puntos: la estadística nos va a dar la base de cómo manipular nuestros datos y nos ayuda a interpretar los resultados y a tomar mejores decisiones. Sin embargo, en la mayoría de los proyectos no se van a requerir las teorías más avanzadas de esta rama, lo más importante que debemos saber sobre estadística son los dos tipos principales que hay: la descriptiva e inferencial; la primera, siendo un conjunto de métodos que describen las características de un grupo de datos, mientras que la segunda busca deducir y sacar conclusiones acerca de situaciones generales más allá del conjunto de datos obtenidos.
Para darnos una idea del peso significativo de la estadística para el estudio de datos, existen muchos modelos y métodos que son utilizados dentro del Data Science, entre los más importantes se encuentran:
- Regresión lineal: es un algoritmo básico que introduce conceptos como la beta de variables, p-valor o R Cuadrado, todo científico de datos debe conocer estos conceptos y saber interpretarlos a la perfección.
- Regresión logística: es un algoritmo modificado de la regresión lineal para poder resolver problemas de clasificación, contiene conceptos como la diferencia entre efecto multiplicativo y aditivo.
- Series temporales: es otra modificación de las regresiones lineales, donde se introducen conceptos como estacionalidad y tendencias en el tiempo a través de los modelos ARIMA.
- Red Neuronal: es uno de los algoritmos más potentes en la era digital, están inspirados en neuronas cerebrales para detectar imágenes, voz o comprensión de texto dentro de una base de datos.
- K-means: son algoritmos que nos sirven para agrupar y clasificar datos por características similares.
- K-NN: es el algoritmo que recopila datos de personas y las divide en grupos que tengan los mismos hábitos, se utiliza para la segmentación de mercado y hacer recomendaciones personalizadas.
Si buscas implementar esta disciplina, junto con el Data Science, para explotar la información que tiene tu base de datos y tomar mejores decisiones que beneficien a tu empresa, te recomendamos nuestro servicio de Inteligencia Empresarial (BI), donde mediante un análisis inteligente y profundo de todos los datos de tu empresa, desencadenaremos su potencial ofreciéndote consultorías, capacitaciones y tecnología para desarrollar proyectos basados en conclusiones fundamentadas.
Es importante conocer lo principal de la estadística cuando utilizamos la ciencia de datos si queremos tener escenarios reales y posibles para el futuro de nuestra organización y tomar las mejores decisiones, además, no son tan diferentes entre sí, porque ambos buscan extraer conocimientos e ideas de la información, lo que ha hecho que la profesión del científico de datos se esté volviendo muy solicitada en empresas para realizar segmentaciones de marketing más determinadas.
REFERENCIAS
Ariza, S. (2022). ¿Por qué aprender estadística para data science?. Platzi. Recuperado en la siguiente nota.
Big Data y Data Science: ¿Cuál es la diferencia?. (2022). KeepCoding. Recuperado en la siguiente nota.
Importancia del Data Science. (s.f.). Universidad de Alcalá. Recuperado en la siguiente nota.
Métodos estadísticos en Data Science: Saca el máximo valor a tus datos. (2019). MCPro. Recuperado en la siguiente nota.
¿Por qué estudiar estadística?. (s.f.). Pontificia Universidad Católica de Chile. Recuperado en la siguiente nota.
¿Qué es Machine Learning?. (s.f.). IBM. Recuperado en la siguiente nota.