En 2012, la revista Harvard Business Review catalogó a la ‘data science’ como la profesión más sexy del siglo XXI. Independientemente de si esto se ha cumplido o no, la realidad es que una década después la data science es una de las disciplinas más demandadas en el mercado laboral.
Esto es consecuencia inmediata de la creciente cantidad de datos disponibles. La recolección y análisis de datos se han convertido en una necesidad para la toma de decisiones.
ÍNDICE
- ¿Qué es la data science?
- 4 razones para invertir en data science
- La alta demanda del mercado laboral abre la puerta a la formación
¿Qué es la data science?
Cuando hablamos de data science nos referimos a la disciplina que nos permite extraer conocimiento real a partir de datos inconexos. La información se convierte en conocimiento aplicable haciendo uso de métodos científicos como data mining y algoritmos para alimentar mecanismos de machine learning e inteligencia artificial.
Un especialista en data science, conocido como data scientist, es, por lo tanto, un profesional capaz de transformar datos en información clave y de alto impacto. Las cualidades principales del data scientist se despliegan como un amplio abanico, desde el conocimiento de programación hasta la comunicación efectiva de los insights extraídos, pasando por el diseño de proyectos data driven o la experiencia suficiente para discernir cuál es la información beneficiosa para el negocio.
4 razones para invertir en data science
- Perfeccionar la toma de decisiones: es evidente que para tomar las mejores decisiones hace falta tener la máxima información posible a nuestra disposición. Hoy la información más valiosa está en la cantidad de datos que generamos y acumulamos en nuestras actividades, pero acumularlos no es suficiente porque hay que saber interpretarlos. Invertir en data science es el paso clave para sacar el máximo provecho a los datos y perfeccionar la toma de decisiones en base a ellos.
- Favorecer el área de marketing y ventas: este punto se deriva de la primera razón. Los equipos de marketing y ventas agradecerán que el área de data science recopile y ponga a su disposición el conocimiento extraído del análisis de datos. De esta manera, las estrategias de marketing podrán mejorarse en beneficio del cliente final.
- “Predecir el futuro”: la correcta interpretación de los datos permite identificar tendencias y trazar lógicas para el futuro. El objetivo de un profesional es actuar y decidir con la mayor certidumbre posible. Otorgar valor a los datos de cara a futuro es, por lo tanto, sinónimo de un mayor porcentaje de predictibilidad para actuar.
- Fortalecer la seguridad: uno de los desafíos que presenta la creciente digitalización de las actividades empresariales es la exposición de información confidencial o de máxima relevancia en el ciberespacio. Invertir recursos en el área de data science hará que la experiencia del consumidor sea más segura, permitirá reducir al mínimo la exposición a ciberataques e identificar más fácilmente posibles brechas con una estrategia de ciberseguridad.
La alta demanda del mercado laboral abre la puerta a la formación
La necesidad de data scientists es urgente en algunas empresas. Esto convierte a los expertos en data science en uno de los perfiles profesionales más demandados en el futuro inmediato. Mientras las nuevas generaciones de estudiantes van a especializarse en estos campos, muchos trabajadores adultos necesitarán participar en ciclos de formación para adaptarse a los cambios.
USIL Onlife reconoce la necesidad de brindar la oportunidad formativa a los profesionales que requieren reforzar sus competencias en data science. Por ello, ha lanzado el título experto en Data Science para la Toma de Decisiones con contenido de IBM Academic Initiative. Para más información, haz clic en este enlace.
