¿Cómo explicas la ciencia de los datos a los padres?

Cuando un científico de datos habla de su profesión

Y Usted saca a relucir en conversación su trabajo como científico de datos; casi instantáneamente una sensación incómoda comienza a levantarse de su estómago. Te preparas para la pregunta que casi siempre se hace cuando mencionas tu profesión. A pesar de haber respondido a esta pregunta muchas veces antes de que todavía sientas que tu audiencia se va más confundida que informada. Mientras usted está allí pensando en diferentes maneras que usted podría responder esta vez, la persona plantea la pregunta:

Entonces, ¿qué hace un científico de datos?

¿Y ahora qué? Todavía quieres mantenerlos interesados y no aburrirlos con detalles técnicos. Tampoco quieres llegar a ser condescendiente o condescendiente con una impresión de “Creo que soy más inteligente que tú”. Entonces, ¿qué hacer? ¿Cómo se explica simplemente lo que es un Data Scientist? Vamos a dar un paso atrás y primero explicar lo que es la ciencia de los datos.

Si usted necesita explicar la profesión de Data Scientist a la persona cotidiana, es posible que primero necesite explicar lo que en realidad es la Ciencia de los Datos. La ciencia de los datos podría describirse simplemente como un método de pruebas científicas de datos para obtener información y conclusiones. Los métodos y técnicas utilizados para llevar a cabo la prueba de que los datos son vastos, pero probablemente no es necesario para una breve descripción del tema.

Explicando la ciencia de los datos

La ciencia de los datos implica en gran medida la codificación, generalmente en el lenguaje de programación de Python o R , pero sobre todo Python últimamente. Se asocia con el análisis estadístico y el modelado. Con estos dos conceptos estadísticos, las conclusiones y las aplicaciones se pueden hacer con los datos adecuados.

¿Cuál es la información correcta? ¿Cómo se logran estos datos? Bueno, la mayoría de las fuentes de datos provienen de grandes bases de datos que una corporación o individuo administra. Muchas empresas hoy en día han estado utilizando Data Science para analizar sus enormes cantidades de datos con el fin de tomar decisiones estratégicas o obtener información sobre su propio negocio.

Otros registros de datos se pueden recopilar de un proceso llamado “ Raspamiento de telarañas ” que implica el uso de un lenguaje de programación, Python en este caso específico, para navegar a diferentes sitios web. Una vez en cada sitio web, los datos se pueden adquirir de varias secciones de la página web.

Cuando tenemos todos los datos que necesitamos, entonces podemos proceder con el uso de Data Science para analizar y sacar conclusiones de esos datos.

Vale, ahora que conoces las explicaciones de lo básico de la Ciencia de los Datos, tratemos de que suene más interesante. Una cosa a la que podrías dirigir la atención de la gente es Inteligencia artificial o AI . Como científico de datos, una de sus principales preocupaciones es trabajar con IA. La mayoría de la gente ha oído hablar de la IA y están super fascinados con la idea gracias a los medios de ciencia ficción como el Terminator franquicia. AI es una palabra de moda tan grande hoy que simplemente mencionar que usted se ocupa de la aplicación de ella seguramente levantará algunas cejas.

Junto con la aplicación de la IA, puede profundizar en el libro de jugadas de Data Science y sacar a relucir Aprendizaje automático . El aprendizaje automático es otra palabra de moda que atraerá la atención de la gente rápidamente, ya que un buen número de ellos también han oído hablar del concepto.

Estas palabras de moda de IA y Machine Learning pueden ser capaces de captar la atención de la gente, pero una gran parte de su audiencia puede ni siquiera saber lo que es en realidad. Muchas personas han oído hablar de estos términos, pero luego se encuentran de nuevo con el dilema de tratar de explicar un tema complejo en una conversación corta.

Usted podría ser capaz de simplificar IA y Machine Learning simplemente diciendo que es la aplicación de los ordenadores para automatizar y avanzar la tecnología moderna. Con todo, estos conceptos deberían ser capaces de mantenerse por su cuenta como temas de atención que deberían ser suficientes para fascinar a todos con su profesión como Data Scientist.

Otra pregunta que podría surgir es cómo usted contribuye a la conclusión de una empresa. Hablamos brevemente sobre cómo un científico de datos trata con la gran base de datos de una empresa. Usted puede plantear cómo, como científico de datos, su papel principal con una empresa es hacer información procesable sobre los datos que una empresa ha recopilado a lo largo de los años.

Los datos que esta empresa recopila pueden variar desde cualquier cosa hasta las preferencias de un cliente en atuendo hasta si hacen o no clic en " Siguiente episodio ” en un programa específico. Estos datos contienen una cantidad tan grande de información que necesita ser procesada y ahí es donde usted entra como el Data Scientist a cargo.

Usted es capaz de trabajar y manipular estos datos en algo presentable. Usted lo presentará de tal manera que usted y la empresa podrían descubrir nuevas relaciones en los datos que no han sido perceptibles antes. A partir de estas relaciones, la empresa puede tomar algunas decisiones estratégicas para mejorar o disminuir estas conexiones en los datos. Otra cosa que podría ser capaz de proporcionar valor a la empresa es el desarrollo de aplicaciones que van desde la detección de transacciones fraudulentas a la previsión de precios de venta.

Al final, un Data Scientist juega un papel importante en la empresa en la determinación de decisiones futuras. La mayoría de las grandes empresas tienen tantos datos recopilados en los últimos años que necesitan científicos de datos para ayudar a organizar y analizar los datos. A medida que se crean y recopilan más y más datos, la necesidad de los científicos de datos seguirá creciendo también.

Como puedes ver, hay muchas maneras en que puedes descomplicar el tema complejo de Ciencia de Datos. Puede sonar intimidante y desconcertante, pero si lo descompones hasta su parte más pequeña parecerá mucho más manejable para digerir. Las partes convencionalmente más atractivas de Data Science como Machine Learning e IA definitivamente atraerán a una multitud. Todo el mundo utiliza la tecnología a diario y sabrá un poco acerca de esos dos términos.

Siempre y cuando usted no se encuentra como condescendiente, usted debe ser capaz de explicar la ciencia de datos y su profesión a la persona cotidiana sin muchos problemas. Con suerte, ahora usted no va a luchar tanto con la descripción de lo que usted hace a la familia y amigos. Tal vez usted podría incluso inspirar a algunos de ellos para convertirse en científicos de datos!