En post anteriores ya hemos hablado sobre data science y qué hace un data scientists. Es por ello que, la entrada de hoy la dedicaremos a profundizar sobre este tema, y por qué se ha vuelto tan importante. A su vez, mencionaremos los principales casos de uso del data science. 

¿Cómo funciona la data science? 

Simplemente para refrescar lo que habíamos mencionado en post anteriores, la data science es una disciplina que cubre diversos campos de especialidad. Su fin último es dar sentido a los datos brutos, y para conseguirlo los data scientists deben extraer la información más pertinente de ellas. A través de competencias en ingeniería de datos, matemáticas, estadística, informática y data visualization.   

Principales casos de uso del Data Science

Los casos de uso de esta ciencia son muy variados, de hecho, estos cambian según el objetivo de la empresa y la industria. Es por ello que, se podría decir que esta ciencia le permite a cualquier organización facilitar la toma de decisiones.

A su vez, es importante acotar que las decisiones basadas en datos pueden llevar a una mayor rentabilidad y una mejor eficiencia operativa, rendimiento comercial e incluso un mejor flujo de trabajo.

Casos de uso del Data Science en diversos sectores: 

• Recursos humanos: Puede ayudar a equipos de recursos humanos al reclutamiento de personal. Ya que, el procesamiento interno de aplicaciones y las pruebas de aptitudes basadas en datos logran garantizar selecciones más rápidas y precisas. 
• Departamento de marketing y venta: Estos pueden extraer datos de clientes para mejorar la tasa de conversión o crear campañas específicas para cada uno. 
• Industria bancaria: Esta industria por ejemplo, utiliza esta ciencia para mejorar la detección de fraudes. 
• Empresas de envío: estas empresas, utilizan estos datos para encontrar mejores rutas, horarios y modos de transporte. 

Conclusiones…

Se puede decir que, el Data Science es un campo emergente dentro de las empresas. Ya que, la identificación y el análisis de grandes cantidades de datos no estructurados pueden resultar en ocasiones demasiado complejos, costosos y lentos para las empresas. Sin embargo, la toma de decisiones bajo este concepto te puede llevar, sin duda a mayor rentabilidad. 

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