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La ciencia de los datos y su importancia

Los científicos de datos son los profesionales más demandados en la actualidad. Esa es la razón por la cual hay tantos cursos y certificados de capacitación en línea / en línea disponibles en el mercado. Pero ¿por qué este campo es tan buscado?

Los trabajos manuales de estos días son reemplazados por aprendizaje automático, automatización e inteligencia artificial. Pero para crear estas formas tecnológicas, uno necesita algoritmos y modelos. Pero como todas las máquinas, también se necesitan para ser alimentadas con requisitos previos de datos. Ahora los datos están presentes en todas partes, pero en una forma sin procesar que debe limpiarse y ponerse de manera comprensible, y aquí es donde la ciencia de los datos entra en escena.

¿Qué es la ciencia de los datos?

La ciencia de datos está extrayendo información relevante e importante de datos sin procesar, que a su vez se puede usar para tomar decisiones estratégicas en los negocios con respecto a la satisfacción y retención de clientes, el pronóstico de oferta y demanda, el desarrollo de un nuevo producto, comprender las tendencias del mercado, etc.

Varias materias se juntan aquí como matemáticas, estadísticas, programación y, lo más importante, administración de empresas. Además, implica varios procesos como la recopilación y el almacenamiento de datos, la extracción de datos, la limpieza de datos, la visualización de datos, el aprendizaje automático y la interpretación. Cada uno de estos es un trabajo por sí solo y generalmente lo hacen pocas personas juntas.

DEMANDA DE LA CIENCIA DE DATOS

El número de empresas que ofrecen servicios de análisis está en aumento. Las empresas de diferentes sectores utilizan la ciencia de datos de una manera diferente, por lo que su uso de análisis depende en consecuencia. Actualmente, la industria del big data muestra una tasa de crecimiento del 33.5% y se estima que es de $ 2.71 mil millones de dólares.

El sector bancario y financiero es el principal actor al generar el 38% de los ingresos, seguido por la publicidad digital y las empresas de comercio electrónico. Los sectores que están creciendo en este negocio de análisis en los últimos años son la salud pública, educación, transporte, viajes y hospitalidad, agricultura, etc.

USOS DE LA CIENCIA DE DATOS EN DIFERENTE SECTOR

Casi todos los demás sectores están emergiendo en la escena analítica, pero algunos de ellos ya han comenzado a usarlo para su avance estratégico, como:

Agricultura: utilizada para pronosticar la demanda, predecir patrones climáticos, predecir el precio de los cultivos, pronosticar la oferta. Fabricación: se utiliza para conocer la demanda y el suministro de materias primas, administrar el inventario, mantener un registro de los capataces y los trabajadores. Transporte: se utiliza para decidir rutas rápidas, planes de vuelo, gestión logística de envíos, encontrar una ruta rentable, estimar fechas de entrega. Atención médica: mantener y analizar los informes de salud de los pacientes, estimar varias tasas como la mortalidad infantil, la desnutrición, la necesidad de camas o instalaciones hospitalarias, etc. (Saber más) Comercio electrónico: se utiliza para optimizar sus sitios web, recomendar sistemas, brindar servicio al cliente, almacenar e gestionar el inventario, hacer un seguimiento de los clientes y vendedores. En general, todos estos sectores utilizan la ciencia de datos para aumentar el valor de su negocio tomando decisiones oportunas y resolviendo problemas analíticos con eficiencia. COMO SER UN CIENTÍFICO DE DATOS

Para ser un científico de datos, uno debe tener habilidades matemáticas, de programación y de negocios. Se necesitan habilidades matemáticas y tecnológicas para limpiar, explorar y construir modelos de datos. Considerando que las habilidades de negocios son necesarias para comunicar los resultados a la gerencia y para entender los requisitos industriales.

Puede ser un graduado en matemáticas, un estudiante de software, un programador o incluso un postgrado en economía; Usted puede ejercer esta profesión con un buen curso de certificación y capacitación relevante.

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Inteligencia artificial en las “Smart Cities”

Las ciudades inteligentes son ciudades que utilizan diferentes tipos de IoT electrónico para recopilar datos y luego utilizar estos datos para administrar activos y recursos de manera eficiente. Pune es una ciudad inteligente situada en la India; los ciudadanos que viven en Pune no necesitan confiar en las formas tradicionales de comunicación con sus servicios públicos locales y sus organismos de servicio. Esto ha eliminado los inconvenientes de viajar a los departamentos gubernamentales locales y ha eliminado completamente la necesidad de largas colas y procesos de registro. La Cooperación Municipal de Pune (PMC, por sus siglas en inglés) utiliza chatbots inteligentes artificiales para ayudar a estos procesos.

Aquí hay algunas maneras en que podemos usar la inteligencia artificial para hacer que las ciudades sean más inteligentes:

1. Los chatbots han demostrado ser muy útiles para navegar por el sector gubernamental y llevar a flujos de trabajo simples y efectivos. Cada ciudad inteligente está diseñada para resolver un problema específico y, por lo tanto, cada ciudad inteligente tiene diferentes misiones y objetivos. En el contexto de la India, se lanzó una misión para desarrollar y establecer 100 ciudades inteligentes para proporcionar un entorno sostenible e infraestructura para sus residentes. No es físicamente posible que los agentes humanos procesen un gran volumen de consultas también. Existe una clara desconexión entre la población y el organismo local en muchos pueblos y ciudades. En este caso, la automatización puede resolver algunos de los obstáculos comunes del día a día.

La inteligencia artificial se puede utilizar para comprender los patrones diarios de comunicación. Entre las llamadas telefónicas y el chat, ha habido una tendencia para que los consumidores y los clientes prefieran utilizar los chatbots. Incluso las marcas minoristas populares han empezado a utilizar los chatbots de AI como parte de sus esfuerzos de marketing conversacional para brindar a sus clientes una experiencia personalizada. Esto no solo aumenta la retención de clientes, sino que es más probable que convierta una consulta en un acuerdo.

2. Las señales de tráfico adaptativas se han aplicado en ciudades como Los Ángeles, San Antonio y Pittsburgh. Estas tecnologías utilizan datos en tiempo real para cambiar los temporizadores de los semáforos para ajustar el flujo de tráfico. Esto ha mejorado los tiempos de viaje para los residentes de la ciudad en un 10 por ciento y en algunas áreas con señales de tráfico desactualizadas en un 50 por ciento. Un mejor flujo de tráfico no solo hace que la conducción sea más segura y agradable, sino que también puede tener una importancia económica inmensa. El Instituto de Transporte de Texas ha estimado el costo de la congestión del tráfico en USD 87.2 mil millones en combustible desperdiciado y pérdida de productividad.

El tráfico de la ciudad definitivamente puede afectar cómo nuestras vidas mejoran. Un mejor flujo de tráfico y sensores podrían mejorar el transporte público, como taxis, Uber, Lyfts y autobuses. Esto afectaría directamente la asequibilidad de estos servicios de taxi basados ​​en aplicaciones que tienden a tener un aumento de precios en función de las condiciones del tráfico y la disponibilidad de taxis. La Autoridad de Transporte de la Bahía de Massachusetts y otros aprovechan la información en tiempo real para hacer que las predicciones precisas del tiempo de llegada estén disponibles para el público. ¡Esto es un cambio de juego y algo que solo las ciudades inteligentes pueden lograr!

3. La vigilancia y la seguridad van a jugar un factor importante en las ciudades inteligentes en el futuro. Nvidia predice que alrededor de 1.000 millones de cámaras de seguridad se utilizarán en todo el mundo para 2020. Si bien la colocación de cámaras de seguridad ha generado un debate sobre la privacidad y un estado militarizado, la presencia de cámaras también ha mejorado la seguridad pública y ha reducido los índices de criminalidad. y la captura de terroristas. Desafortunadamente, la cantidad de cámaras producirá muchos más datos de los que los operadores humanos podrán administrar. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial ayudarán a mejorar el reconocimiento facial, el seguimiento y otros aspectos de la detección de seguridad.

Las agencias gubernamentales ahora están desarrollando medios para entrenar sistemas de inteligencia artificial para identificar objetos específicos y actividades en imágenes. Se están realizando investigaciones para el monitoreo en tiempo real de múltiples feeds de videos a través de un proyecto de Análisis de Video Intermodal Profundo, ejecutado por la Actividad de Proyectos de Investigación Avanzada de Inteligencia. Nvidia también está desarrollando una plataforma de metrópolis diseñada para usar la inteligencia artificial de aprendizaje profundo para ayudar con el análisis.

4. El agua y la energía son recursos importantes para administrar en una ciudad inteligente. La inteligencia artificial puede aprovecharse para optimizar la energía y el uso del agua. Google afirma que AI ha reducido los requisitos de energía en sus centros de datos en un 40 por ciento. Las ciudades ahora están utilizando redes inteligentes para administrar mejor la energía. Las microrredes de energía solar se pueden usar en aeropuertos como lo ilustra la ciudad de Chattanooga en Tennesee. La IA también se aplica a la medición de agua para controlar el exceso de agua y detectar fugas.

5. La seguridad pública puede ser completamente revolucionada si las agencias de aplicación de la ley aplican modelos predictivos y el marco de AI para ejecutar controles contra bases de datos criminales. La policía también puede usar la tecnología de lector de matrículas para encontrar autos robados e identificar registros caducados. Por supuesto, hay problemas de privacidad cuando se utilizan sistemas de vigilancia predictiva; ¡Nadie quiere un estado policial de ciencia ficción como la película de Steven Speilberg: Minority Report! Hay mucho trabajo por hacer antes de que estas tecnologías puedan usarse de manera efectiva para el público.

Existe un inmenso potencial para que la IA cambie la vida de los residentes en ciudades inteligentes. Los EE. UU. Y China ya han implementado la mayoría de estas tecnologías en varios estados y ciudades. Solo será cuestión de tiempo que otros países adopten estas tecnologías para mejorar la vida de sus ciudadanos.

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Cómo la tecnología y las innovaciones mejoran los servicios de “última milla”

En las últimas décadas, la tecnología y las innovaciones influyeron profundamente en nuestras vidas. Si bien no parece haber un límite para el progreso de la tecnología, la mayoría de las industrias están utilizando los avances y las tecnologías inteligentes para atender a sus clientes de una manera mejor y más rápida. Las empresas de servicios de mensajería ya han estado ofreciendo servicios de entrega efectivos a empresas y clientes individuales a su voluntad. Sin embargo, en estos días, están entregando los paquetes más rápido, principalmente en el mismo día y la tecnología los está ayudando a hacerlo. Como resultado, hay un aumento en la satisfacción del cliente y, posteriormente, una mayor demanda de sus servicios. 

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Sin más preámbulos, descubramos cómo los avances tecnológicos están afectando a los servicios de mensajería y facilitándolos en entregas más rápidas y en el mismo día.

Localización GPS

El seguimiento preciso de la ubicación a través de la tecnología GPS está ayudando a los repartidores a conocer la distancia, las rutas apropiadas al destino de entrega y a planificar sus entregas de manera consciente. Pueden conocer la ruta más corta o rápida con menos tráfico o congestión y, finalmente, seguirla para realizar la entrega.

Mejores estimaciones de tiempo de entrega.

Con el GPS y las instalaciones de monitorización de rutas, las empresas de mensajería pueden dar una hora exacta para la llegada de los paquetes a sus clientes. Los clientes también pueden saber cuándo el paquete está en ruta y cuánto tiempo tardarán los envíos en llegar. Por lo tanto, un mejor seguimiento y estimaciones de tiempo les dan la mejor experiencia de entrega.

Tiempos de entrega más cortos

Muchas empresas de servicios de mensajería ahora tienen el potencial de ofrecer la entrega más rápida, es decir, el mismo día. Gracias a las tecnologías inteligentes, están buscando constantemente formas de reducir los tiempos de entrega a la mitad para ofrecer una mayor comodidad a los clientes. Además, los servicios de mensajería el mismo día son una garantía para ellos de que tienen una opción confiable en caso de situaciones muy urgentes y pueden hacer que sus paquetes se entreguen en el lugar que deseen sin problemas.

Drones para hacer entregas a la velocidad del rayo.

Los drones son definitivamente el futuro del transporte de mercancías y los servicios de mensajería. Aunque parecía un sueño lejano para la mayoría de las empresas de distribución, ya está ganando protagonismo en las empresas de servicios a gran escala. Los drones tienen la inmensa capacidad de evitar todo el tráfico y todos los obstáculos físicos en un viaje por carretera, lo que permite a las empresas entregar los paquetes de mensajería más rápido.

Todo dicho y hecho, estos avances de vanguardia están ayudando a las compañías de servicios a simplificar y simplificar su proceso de trabajo. Están ideando formas brillantes de reducir sus tiempos de entrega y ofrecer servicios a precios económicos para que los clientes de todas las secciones puedan pagar. Si bien los servicios de mensajería y entrega en estos días están tomando nuevos turnos debido a los avances inteligentes, están proporcionando una extraordinaria flexibilidad y comodidad a los clientes.

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CIENCIA DE DATOS: Dar valor a la analítica

Con una industria de 33.5% de tasa de crecimiento anual compuesta, se pueden pensar en varias aplicaciones con la ciencia de datos en su núcleo. El escenario de la ciencia de datos está creciendo y difundiéndose a un ritmo acelerado, no solo a nivel nacional sino también internacional. Más del 40% de los ingresos de análisis proviene de países como Estados Unidos y Reino Unido. Esto demuestra que el negocio analítico ha encontrado mucha aplicación de la ciencia de datos para mejorar la calidad del negocio.

CIENCIA DE LOS DATOS

La ciencia de datos es un campo que reúne diferentes materias y campos de especialización como matemáticas, estadística, ciencias de la computación, etc. Además de éstas, hay habilidades micro y de especialidad, que es necesario perfeccionar. Además de las habilidades técnicas, es necesario tener la visión para los negocios para comprender el funcionamiento de una unidad de negocios y conocer todas las tendencias recientes del mercado.

La ciencia de datos se utiliza en industrias como marketing digital, comercio electrónico, atención médica, educación, transporte, entretenimiento, etc. La analítica es utilizada por todas las formas de negocios como organizaciones privadas, públicas y sin fines de lucro, ya que el tema principal es proporcionar valor a Los clientes y aumentar la eficiencia de la misma manera.

PASOS EN LA CIENCIA DE DATOS

La ciencia de datos incluye diferentes actividades y técnicas combinadas para un solo objetivo, para saber qué se oculta en la pila de datos. Los datos pueden provenir de muchas fuentes, como medios externos y web, conjuntos de datos de encuestas gubernamentales y bases de datos internas de la propia compañía. Cualquiera que sea la fuente de datos, debe trabajarse con diligencia y con inteligencia para extraer el significado de ella.

Los pasos a seguir son:

Enmarcar los objetivos: este es el primer paso del análisis de datos. Aquí la gerencia debe saber lo que quieren de su equipo de análisis de datos. Este paso también incluye definiciones de parámetros para medir el rendimiento de los conocimientos recuperados. Decidir los recursos del negocio: Para resolver cualquier problema, también debe haber suficientes recursos disponibles. Si una empresa no está en condiciones de gastar sus recursos en una nueva innovación o canal de flujo de trabajo, entonces no debe perder tiempo en un análisis sin sentido. Deben preposicionarse varias métricas y palancas para dar una dirección al análisis de datos. Recopilación de datos: Más cantidades de datos llevan a más posibilidades de resolver un problema. Tener cantidades limitadas de datos y restringirse a solo unas pocas variables puede llevar a un estancamiento y conocimientos a medias. Los datos deben recopilarse de recursos variados como web, IoT, redes sociales, etc. y utilizando diversos medios como GPS, imágenes satelitales, sensores, etc. (Ver más)

Limpieza de datos: este es el paso más crítico ya que los datos erróneos pueden dar resultados engañosos. Los algoritmos y los programas de automatización eliminan los datos de inconsistencias, cifras incorrectas y huecos. Modelado de datos: esta es la parte donde el aprendizaje automático y la visión para los negocios se utilizan. Esto implica crear algoritmos que puedan relacionarse con los datos y dar los resultados y recomendaciones necesarios para la toma de decisiones estratégicas. Comunicar y optimizar: los resultados encontrados se comunican y se toman medidas para ello, y se verifica el desempeño de la decisión tomada. Si los modelos funcionaron, el proyecto de datos se realiza correctamente, si no, los modelos y las técnicas se optimizan y comienzan de nuevo. Aunque el trabajo de los científicos de datos parece difícil, nada es imposible si uno practica las habilidades relevantes y se convierte en un experto en ello.