El término ‘ciencia de datos’ es un concepto que apenas tiene unos 60 años y, desde su nacimiento, ha experimentado una gran evolución y crecimiento. El primer registro de este término data de 1962, cuando John Tukey ya lo vinculó a la ‘interpretación de los resultados de los procedimientos de análisis de datos’. Hoy en día, la toma de decisiones a partir del estudio de grandes masas de datos es imprescindible cuando hablamos de ciencia de datos, no obstante, el volumen de esta información es mucho más grande y está aumentando su densidad cada día. La respuesta de esto es la digitalización. 

La digitalización permite la recopilación, el procesamiento y el análisis de un gran volumen de datos en segundos. Algo que es aprovechado cada vez más por las empresas de forma internacional, lo que lleva a la creación de uno de los puestos de trabajo más demandados: el de analista de datos. Esta figura es la encargada de transformar esos datos en información para poder llevar a cabo una toma de decisiones basada en la prueba de estadísticas. Dada la creciente demanda, en los últimos años también han aumentado las vías de formación en ciencia de datos y big data, tales como másteres, cursos e incluso carreras universitarias. En este sentido, el bootcamp en data science por el ID Digital School, con amplia experiencia en formación con su Máster en marketing digital, es una de las opciones más completas y rápidas del aprendizaje en esta área. El resultado es la salida al mercado laboral con un perfil junior y con un conocimiento sobre Python, el lenguaje por excelencia para el procesamiento de datos, el uso del big data y bases de datos, machine learning, redes neuronales… 

El perfil de analista de datos es buscado por numerosas empresas dado a las oportunidades de aplicación que ofrece:

  • Finanzas – Detección de fraudes: El contraste de datos es fundamental para identificar escenarios fraudulentos. En el caso de pagos con tarjetas de crédito, la paralización o advertencia a su usuario antes de que se produzca una actividad irregular previene el daño en su cuenta.
  • Seguros – Cálculo de primas: El sector de los seguros es uno de los grandes beneficiados por la ciencia de datos. Analizando los datos, por ejemplo, de la conducción, la cuota de los clientes puede ser enteramente personalizada calculando de forma previa los riesgos de accidente. 
  • Medicina – Detección de tumores y búsqueda de tratamiento: El contraste de datos es fundamental, en este sentido, para obtener un diagnóstico lo más acertado posible. Las imágenes en TAC, radiografía o ecografía son analizadas para entrenar estadísticamente a los sistemas de reconocimiento de imagen.
  • Industria – Salud de las máquinas: En este caso, el trabajo de los analistas de datos será el de la prevención de los fallos a través de la generación de grandes cantidades de información. De esta manera, el analista logrará la optimización del entramado de la maquinaria.
  • Marketing – Clasificación de clientes y audiencias: Las campañas, lanzamientos o promociones cada vez son más personalizados, lo que es el resultado de la segmentación de los datos de cada usuario a través de diferentes categorías como aficiones, gustos, preferencias culturales…
  • Automatización – Coches que permiten la automatización de la conducción: Es uno de los proyectos más ambiciosos de la ciencia de datos ya que, a través de la recopilación de grandes datos de circulación, se permitirá en el futuro la conducción completamente autónoma.
  • Energía – Asegurar el suministro: Por último, el sector energético es uno de los más demandantes de analistas de datos en diferentes áreas como la del mantenimiento predictivo de sus instalaciones e infraestructuras, redes de distribución, previsión del consumo, prevención de caídas del suministro…

Además, también es recomendable el bootcamp en programación y full stack para ayudar a las industrias a la construcción de webs de calidad y que permitan a los usuarios acceder fácilmente a los contenidos de las empresas.

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