¿Para qué se utiliza la Ciencia de Datos?
Seguro que cuando piensas en estudiar Data Science, lo primero que se te viene a la cabeza es la imagen de superordenadores que manejan volúmenes impresionantes de datos y ofrecen tiempos de respuesta mínimos para integrar estos métodos en interfaces de usuario. Pues, tienes razón, pero hay mucho más y todo lo puedes ver en el bootcamp de Data Science en The Bridge. Vamos a ver un poco más...La Ciencia de Datos tiene múltiples facetas, entre ellas las de los asistentes personales, pero también se usan aplicaciones de reconocimiento de imágenes, identificación de ciberamenazas, incluso sistemas de recomendación de productos o servicios.
Ciberseguridad: cómo identificar ciberamenazas Lo que se pretende con estos procesos es detectar esas ciberamenazas a partir de los datos de acceso a los sistemas y recursos de red. Se analizan patrones y se alerta cuando se detectan situaciones que no responden a los que están predefinidos.
Estos datos provienen de logs de actividad, con impresionantes volúmenes de datos recopilados en archivos históricos. A partir de estos, se extraen patrones de actividad para usarlos como referencia. Cómo detectar fraudes en el sector de las finanzas Se trata de un proceso muy parecido al anterior, pero aplicado a la detección de fraudes como pagos con tarjetas de crédito. En este caso, los sistemas pueden cruzar los datos de diferentes fuentes, por ejemplo la actividad habitual de un cliente.
De este modo, se pueden identificar escenarios fraudulentos (tarjetas duplicadas o robadas y cobros indebidos o duplicados) frenándolos o advirtiendo sobre una actividad irregular antes de que se lleve a cabo el delito. Innovación en la detección de enfermedades y búsqueda de tratamientos médicos Uno de los campos más interesantes del estudio de Data Science es el análisis de imagen en la identificación de enfermedades. Al conseguir las imágenes en cualquier prueba como un TAC, radiografía o ecografía, los sistemas de reconocimiento despliegan todo su “poder”, llegando incluso a ser más precisos en sus diagnósticos que los humanos.
Para alcanzar una tasa de acierto tan elevada, es necesario determinar y procesar decenas de miles de exploraciones para que se produzca un “entrenamiento” estadístico con los sistemas de reconocimiento de imagen basados en Machine Learning Supervisado.
Lo mismo sucede con los nuevos medicamentos o a la hora de personalizar tratamientos.
Industria: mantenimiento predictivo o cuidado de las máquinasLas máquinas, sistemas logísticos y el resto de elementos de una planta industrial cuentan con miles de sensores que recogen datos sobre su funcionamiento.Toda esta información hay que filtrarla, limpiarla e introducirla en los modelos de Machine Learning o Deep Learning para anticiparnos a los fallos. Gracias a ello, podemos reducir el gasto en revisiones periódicas o piezas de repuesto. Eso sin contar, que también se puede evitar que de pronto, la producción pueda pararse por cualquier eventualidad.
Marketing Este es probablemente el sector que más te suena y que más te ha animado a hacer un curso de Data Science, y es que la Ciencia de Datos es capaz de usar las redes sociales en tiempo real para lograr datos. Se puede predecir la demanda de un producto para crearla con ofertas segmentadas de una forma muy precisa: clase social, gustos, nivel económico, género...
Los departamentos de marketing utilizan los datos para confeccionar informes previos a los lanzamientos de las campañas. Reconocimiento de imágenes en buscadores Un claro ejemplo es Google Imágenes. Ahí, todas las fotos que subimos se analizan y clasifican de forma automática a partir de aquellos patrones que la IA de Google puede identificar.
La Data Science se encarga de la elección de estas imágenes para entrenar a los modelos de Deep Learning. Coches que conducen solos Sin duda, uno de los sectores en los que la Data Science tiene un amplio y fascinante camino por recorrer. Aunque ya existen parámetros que permiten el aparcamiento automatizado del vehículo, ahora lo que se busca es la conducción completa y, por supuesto, segura. El perfil del Data Scientist muy demandado y valorado Sin duda, y después de lo que hemos visto, nos atrevemos a asegurar que el perfil del Científico de Datos, es uno de los trabajos mejor pagados y de los de mayor demanda. La Inteligencia Artificial se utiliza de forma masiva entre otras cosas, para las apps de los smartphones, lo que hace que se necesiten expertos en el tratamiento de datos para poner en marcha modelos predictivos en multitud de áreas de negocio. Formarse como científico de datos no es un camino fácil, pero desde luego no es imposible y los beneficios personales y profesionales merecen la pena. En The Bridge, queremos que te especialices y amplíes tus conocimientos y habilidades para acceder a puestos que demanden este tipo de perfil ¿Te animas?
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