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Big Data

Una guía para el análisis de datos con bibliotecas Python

Python es un lenguaje de propósito general que puede ajustarse para cumplir con los objetivos de análisis de datos. Además, ofrece ventajas importantes tales como la velocidad, el rendimiento y la escalabilidad. Un desarrollador de Iflexion  especializado en Python también mencionó la flexibilidad y la capacidad, haciendo de esta una excelente herramienta para manejar lidiar con los proyectos de Big Data.

¿Qué hace un científico de datos?

La ciencia de datos se define por la utilización de los datos producidos y recolectados por organizaciones para extraer informaciones relevantes a una organización y auxiliar en la toma de decisiones. La recopilación de datos producidos por personas y sensores ha crecido exponencialmente. De esta forma, la gran cantidad de datos a ser almacenados, recuperados y analizados se ha convertido en un desafío complejo. Este evento se llama Big Data y con él se relacionan, además de los desafíos, las herramientas que posibilitan superarlos.

Este es el tema de la actualidad. Se ha discutido dentro de las áreas de finanzas, telecomunicaciones, seguridad, salud, jurídica, servicio público, logística y muchas otras. El motivo de toda esta popularidad es el aumento de la generación de nuevos datos, el acceso a herramientas cada vez más sofisticadas y de uso libre (open source) y la ganancia financiera que se puede obtener haciendo uso de estas informaciones. Muchas empresas han dirigido sus ojos a esta novedad, pero pocas saben qué hacer.

Aunque el término ciencia de datos se utiliza en muchas situaciones diferentes, esta área es bastante extensa y no puede ser fácilmente resumida. No existe una formación única para convertirse en un científico de datos y no va a existir. Actualmente los profesionales que ocupan estos cargos tienen formación en Ciencias de la Computación, Análisis de Sistemas, Matemáticas, Física, Estadística y la lista puede continuar hasta donde haya interés. Por otro lado, no existe un solo curso que te dé toda la información  necesaria para actuar como un científico de datos. Es necesario que se busque conocimiento en muchas fuentes diferentes.

Iniciando con Big Data

Para quien está llegando ahora o aún no ha tenido oportunidad de conocer las motivaciones y herramientas más comunes utilizadas en este mundo del Big Data, voy a intentar dar aquí una visión general. La verdad es que son tantas herramientas que incluso resulta difícil distinguirlas de los pokemons. ¡¡Es en serio!! Después de leer este material, haga la prueba Pokemon o Big Data.

Big Data es un término bastante utilizado en la actualidad y vinculado directamente al volumen de datos a ser procesado y analizado (algunas definiciones se pueden encontrar en este otro artículo: Qué es Big Data). Para el procesamiento y análisis de estos datos recurrimos a la ciencia de datos.

Data Science

Data Science (Ciencia de datos) es una práctica que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o insights tanto de datos estructurados como de los no estructurados. Es un concepto que unifica estadística, análisis de datos y métodos relacionados con la finalidad de entender y analizar fenómenos a través de sus datos. Este concepto emplea técnicas y teorías de diversas áreas de conocimiento de la matemática, estadística y ciencia de la computación (más específicamente de subdominios de aprendizaje de máquina, clasificación, clusterización, minería de datos y visualización).

5 Formas de cómo Big Data está transformando el mercado financiero

Muchas empresas financieras se quedan inseguras al oír sobre Big Data, y yo, francamente, no las culpo. Para muchas empresas, Big Data significa acumular muchos hechos inútiles que son recolectados, solo almacenados en algún servidor en la nube y luego olvidados.

Pero las empresas financieras no pueden ignorar sus efectos transformadores. Big Data no se basa solo en recoger datos, sino en los análisis que los acompañan, así como también lo que los bancos y las empresas de servicios financieros están haciendo con ellos.

A medida que más empresas adoptan un enfoque de Big Data, nuevas tendencias están transformando el mercado financiero. Aquí hay algunas de las tendencias más importantes, y lo que las empresas deben considerar para sacar el máximo provecho de los datos.

8 Razones por las que muchas soluciones de Big Data no tienen valor

Es de conocimiento general que, en el mundo digital de hoy, cada movimiento deja un trazo digital que puede ser transformado en ideas y acciones accionables. Por ese motivo, tantas organizaciones están invirtiendo en herramientas de BI para apoyar la toma de decisiones y en grandes soluciones de análisis de datos para maximizar la experiencia del cliente y optimizar los resultados comerciales.

Sin embargo, la realidad es diferente. Muchas organizaciones que han comprado tales herramienta /soluciones se han vuelto hacia mi después que  no obtuvieron suficiente valor comercial de ellos. En mi opinión, y sobre la base de mi experiencia, hay una serie de razones para explicar este enigma. Aquí están mis consejos para mejorar: