¿Necesita el mundo ciencia de datos?

Si has llegado hasta aquí ya sabrás que es el data science y cómo se puede utilizar. Pero probablemente te preguntes a que se debe que haya tanto alboroto alrededor de la ciencia de los datos. Si quieres saber por qué debes convertirte en un científico de datos, los hechos hablan por sí mismos!

Demanda

De acuerdo con EE.UU. 2017 de LinkedIn. Emerging Jobs Report, el número de científicos de datos ha crecido más del 650% desde 2012. Sin embargo, todavía hay muy pocas personas que aprovechen las oportunidades en este ámbito. ¿Por qué ha crecido tan rápido? Las empresas necesitan usar datos para funcionar y hacer crecer su negocio diario. El objetivo fundamental de la ciencia de los datos es ayudar a las empresas a tomar decisiones más rápidas y mejores, lo que puede llevarlas a la cima de su mercado, o al menos –especialmente en los océanos rojos más duros– ser una cuestión de supervivencia a largo plazo. El número de empresas preparadas para utilizar macrodatos está aumentando. Como los Servicios de Asesoramiento Dresner expusieron en su Big Data Analytics Market Study, el cuarenta por ciento de los no usuarios esperan adoptar big data en los próximos dos años. Además, puede aplicar el aprendizaje automático en conjuntos de datos más pequeños, como los de las redes sociales de una empresa local o el historial de tarjetas de regalo de compras. Esto ofrece aún más oportunidades y aumenta la demanda de científicos de datos. Se espera que el crecimiento del empleo en la próxima década supere el crecimiento de los últimos diez años, creando 11,5 millones de empleos para 2026, según la Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos. Las empresas están construyendo sus equipos de ciencia de datos para adoptar el análisis de datos y lo harán integral para su éxito. ¿Por qué estos análisis son tan importantes? ¿Vale la pena trabajar para una de estas empresas? Encontrará la respuesta en los próximos dos capítulos.

Influencia

La ciencia de los datos cambia la forma en que se toman las decisiones y las empresas están adaptando un enfoque basado en los datos a gran escala. Las decisiones basadas en datos tomadas con análisis de datos avanzados benefician a toda clase de empresas, desde behemoths globales hasta empresas medianas hasta empresas locales que buscan salir adelante. La falta de datos rara vez es un problema: se recogen montañas de ellos cada segundo, y estamos empezando a entender el potencial y la influencia que puede tener. Los conjuntos de datos en las manos correctas pueden ayudar a predecir y dar forma al futuro. El problema es conseguir que los conjuntos de datos se mezclen. El papel del científico de datos es transformar las organizaciones de ambientes reactivos con datos estáticos y envejecidos, a aquellos automatizados que aprenden continuamente en tiempo real. Los pronósticos son simples: los datos son un recurso valioso y invertir en ellos definitivamente dará sus frutos.

Tractica prevé que los ingresos mundiales procedentes de despliegues de software, hardware y servicios de IA aumentarán de 14.900 millones de dólares en 2017 a 23.600 millones de dólares en 2018, un aumento interanual del 58%.

¿Necesitamos más científicos de datos?

Ahora, sabiendo que la ciencia de los datos está en gran demanda, probablemente se están preguntando quién va a hacer todo el trabajo. ¿Tenemos suficientes científicos de datos? Tal vez el mercado ya está lleno de expertos. Nada podría estar más lejos de la verdad – los científicos de datos son pocos y muy lejanos entre sí, y altamente buscados. IBM predice que la demanda de científicos de datos se elevará un 28% para 2020. El aprendizaje automático y la ciencia de los datos están generando más puestos de trabajo que expertos para llenarlos, por lo que estos dos campos son las áreas de empleo tecnológico de más rápido crecimiento en la actualidad.

¿Por qué deberías convertirte en un científico de datos?

Empecemos desde el fondo de la pirámide de necesidades humanas de Maslow, que usted asegura con dinero. Según Glassdoor, en 2016 la ciencia de los datos fue la única profesión mejor remunerada. Si los datos son dinero, como dicen, esto no debería sorprendernos. La combinación de las habilidades necesarias para hacer ciencia de datos de la manera correcta no es común. La buena noticia, sin embargo, es que si quieres convertirte en un científico de datos y estás dispuesto a desarrollarte, es muy probable que tengas éxito. Un fondo en matemáticas, estadísticas o física es una buena base para construir. Usted no necesita necesariamente haber terminado un programa de ciencia de datos. Escribimos mucho sobre métodos de aprendizaje en nuestro blog, que verás si lees nuestro próximo post. Regístrese en nuestro boletín de noticias si desea ser actualizado.

Hacer el mundo más fácil

Además de sus aspectos financieros y económicos, la ciencia de los datos es simplemente una disciplina fascinante, que afecta a muchas áreas de nuestra vida cotidiana y hace del mundo un lugar mejor. Ya lo usamos en muchos campos, como servicio al cliente rápido y fácil, navegación inteligente, recomendaciones y voz a texto. Incluso puedes mejorar la resolución de una imagen con un aprendizaje profundo. No tenemos suficiente espacio para hacer una crónica de las formas en que la ciencia de los datos está mejorando la vida de las personas. Es indispensable para el sector bancario, ya que se utiliza para detectar el fraude mediante el análisis del comportamiento de las instituciones financieras en tiempo real. En otros lugares, los robots se utilizarán para ayudar a las personas de edad avanzada y a las personas con discapacidad a obtener movilidad e independencia. La ciencia de los datos hace que estos avances sean accesibles a los individuos, resuelve problemas sociales y moderniza los negocios. Lo más importante, usted puede tomar parte en la revolución que la ciencia de los datos está produciendo.

Cosas que importan

Entre las muchas razones por las que usted querría convertirse en un científico de datos es que usted puede hacer una contribución positiva a la sociedad. La ciencia de los datos puede darte algunos superpoderes bastantes. Uno de ellos está remodelando industrias como la salud. La cantidad de datos producidos sobre pacientes y enfermedades aumenta en la segunda, abriendo nuevas oportunidades para una asistencia sanitaria mejor estructurada y más informada. El reto es analizar cuidadosamente los datos para poder reconocer los problemas de forma rápida y precisa, como hizo Deepsense.ai en el diagnóstico de la retinopatía diabética con aprendizaje profundo. ¿Sabías que el aprendizaje profundo puede ayudar a predecir eventos sísmicos peligrosos y mantener seguros a los mineros? La minería subterránea está plagada de amenazas, como incendios, brotes de metano o temblores y protuberancias sísmicas. Un sistema automático para predecir y alertar sobre tales peligros es de suma importancia, y también un gran desafío para los científicos de datos. Nuestro equipo de Deepsense.ai creó un modelo de aprendizaje automático para el Desafío de la Minería de Datos: Predecir Eventos Sísmicos Peligrosos en Minas de Carbón Activas, que fue la solución ganadora, y de la que nos enorgullecemos. Otra superpotencia está salvando especies raras. Cuando piensas en rescatar animales en peligro, ves selvas remotas y científicos persiguiéndolos. Este es un estereotipo que ha cambiado mucho en los últimos años. Modelos y algoritmos predictivos complejos pueden crear ideas que ayudan a los científicos a analizar las amenazas a la vida silvestre y crear una solución que puede salvar a los animales, todo ello desde la relativa comodidad de un escritorio. De hecho, fue en nuestros escritorios donde creamos Facebook para ballenas, ¡y funciona con una precisión del 87%!

Diversión

Psst... Sólo hay una cosa más. La ciencia de los datos puede ser simplemente divertida. ¿Puede el aprendizaje profundo jugar juegos Atari? ¡Sí! O tal vez quieras hacer arte aunque no seas un artista. Los científicos de datos pueden hacerlo. ¡La única limitación es tu imaginación! En el próximo post encontrará inspiración sobre cómo convertirse en un científico de datos y qué tipos de formación en ciencia de datos están disponibles en el mercado, junto con sus ventajas e inconvenientes. ¡Manténganse atentos!