En el mundo real y en diversos escenarios de la cotidianidad, existen numerosas aplicaciones de Data Science. Esta tecnología junto con el Big Data y la Inteligencia Artificial, representan la emergencia de nuevas ideas y recursos en el mundo de la informática. Se trata de una especialidad que desarrolla sus capacidades sobre el tema de los fundamentos de la información. Asimismo procura gestionar su conversión en un recurso de valor para empresas y negocios.
La totalidad de las actividades tanto de orden científico como técnico asociadas al conocimiento, se apoyan constantemente en el manejo y procesamiento de datos. Esto deja abierto un amplio espacio para el desarrollo, multiplicación y diversificación de aplicaciones de esta novedosa tecnología. Tanto sus posibilidades como su campo de acción son una importante fuente para el desarrollo profesional de las personas que tienen interés en esta área de conocimiento.
¿De qué habla la expresión Aplicaciones de Data Science?
El espacio de las aplicaciones de Data Science, te habla de la multitud de posibilidades de actuación de la tecnología de la ciencia de los datos. Dice de su uso en el interés de obtener el mayor provecho de los datos para uso de entidades interesadas en la comunicación con la gente. Estas entidades tienen un ámbito de acción que se extiende del espacio de lo público al de lo privado.
Ámbitos para las aplicaciones de Data Science
Aquellas tres tecnologías mencionadas comparten un elemento en su manera de proceder: todas se apoyan en el manejo de grandes volúmenes de datos. Las aplicaciones de Data Science, sin embargo, tienen un escenario de actuación muy distinto, este escenario es el futuro, de ahí su importancia y significación. Los científicos de datos, tienen la posibilidad de crear esquemas que hacen posible la predicción y análisis de lo que pudiese sobrevenir en un período determinado.
De entre las múltiples áreas de actuación de la Data Science, se puede mencionar algunas como:
- El ámbito de la salud: en este contexto resulta de extrema utilidad, hace posible la elaboración de esquemas p. ej., en relación con la iniciación de las gripes y otras enfermedades. Solo necesita seguir los datos disponibles sobre sus ciclos de aparición. Asimismo, es útil para mejorar la calidad de los diagnósticos médicos con base en los datos recopilados en las historias clínicas.
- El contexto de la producción: la elaboración de modelos con base en sus análisis de los procesos productivos agrega valor a todo el esquema de producción. En esos análisis están considerados el abastecimiento, la autorregulación de las actividades, supervisión permanente de la calidad de los productos, proyectos de mantenimiento programados, etc.
- El ámbito mercantil: hace posible un conocimiento más objetivo del comportamiento de productos y clientes. En consecuencia, hace posible predecir actuaciones futuras en ambos segmentos de la cadena de comercialización. Poner en evidencia la conducta de los compradores abre la posibilidad de forjar una relación cuasi personalizada con los clientes reales y potenciales.
Obviamente, la vida en sociedad es una experiencia sumamente compleja que necesita ser comprendida lo más claramente posible. La Data Science brinda la oportunidad de analizar e interpretar el considerable volumen de informaciones que permanentemente se está produciendo dentro de este campo.
- Existe una gran cantidad de datos en el ámbito social, y todos son susceptibles de ser analizados y comprendidos mediante la intervención de la Data Science. Esa considerable cantidad de información optimiza el análisis de sucesos tanto de orden económico como político, expresiones por excelencia, de lo social.
Al mismo tiempo, hace posible mejorar la elaboración de surveys mediante la optimización de los procedimientos de elaboración de las muestras a considerar. Una herramienta como esta, permite la generación de políticas novedosas y efectivas en el espacio de lo público.
- La dinámica de la comunicación: a la par de los desarrollos tecnológicos, se ha transformado el modo como accedemos a la información. A día de hoy, el conjunto de las redes sociales se ha convertido en el canal de la interacción entre sus muchos millones de usuarios. En este campo, la Data Science también hace su contribución descubriendo modelos y tendencias en el comportamiento de las personas.
Existen en esta área, una diversidad de instrumentos de Data Science que permiten prever la manera como va a reaccionar la gente frente a un mensaje. Esos instrumentos son usados para mejorar la manera de desarrollar la comunicación entre los mensajeros y los usuarios.
El ejercicio práctico de la Data Science
Las aplicaciones de Data Science tienen por delante un universo tremendamente amplio que todavía, no ha terminado su proceso de expansión. En tanto que disciplina abarcante, incorpora en su trabajo diversas técnicas auxiliares complejas, acordes con el volumen de datos que debe manejar. También incorpora los servicios de otras diversas disciplinas o técnicas como: Data Mining, análisis predictivos, Machine Learning, programación, análisis de datos o la ingeniería de datos.
El producto de su trabajo, presta el servicio de mostrar la manera como las empresas pueden optimizar sus capacidades y posibilidades operativas. Permite además, la elaboración de estrategias que están respaldadas por un elevado grado de objetividad. Tal objetividad se alcanza mediante el uso de procedimientos analíticos avanzados que permiten obtener interpretaciones de la información que simultáneamente, posibilitan definir cursos de acción.
Tú puedes ser miembro activo de estos procesos, hoy tienes la oportunidad de formar parte de los estudios de Máster en Data Science y prepararte eficientemente. Tendrás la posibilidad de adquirir todas las destrezas que se necesitan para actuar en provecho del desarrollo de esta especialidad.