La analítica de datos es una función transversal en cualquier estructura productiva. En efecto, desde los comienzos de esta carrera mundial por controlar los flujos de información y extraer riqueza de éstos, los expertos y profesionales vienen explicando que cualquier argumentación que no esté apoyada en los datos no pasa de ser una “opinión”. De cierta forma, este novísimo afán de apoyar las decisiones en conocimiento digital tiene que ver con las insoportables dosis de incertidumbre generadas por la crisis de los grandes mitos del capitalismo. Hemos arribado al momento en que sabemos muy bien el costo de la irracionalidad mercantil y productiva, así que perseguimos cualquier luz de orden y estabilidad. En este escenario, Big Data y Data Science hacen parte de las respuestas. Sin embargo, no es posible hablar de datos separadamente de talento humano.

Cuando nos encontramos en escenarios donde es posible estudiar los datos en profundidad para extraer de ellos conclusiones sobre cualquier tipo de proceso nos vemos ante la definición más básica en analítica de datos. Si tales conclusiones se transforman en información científicamente verificada arribamos al siguiente momento: Analítica de datos que interviene en la mejor toma de decisiones. ¿Qué fundamenta a la analítica de datos?

Hoy en día resulta un hecho que existe una relación directa entre productividad y competitividad y la capacidad que tenga la empresa para utilizar los datos en su beneficio. La producción de datos es incesante, lo que implica que las claves para una mejor dirección y administración empresarial está cada vez más a nuestro alcance. El proceso de toma de decisiones reduce drásticamente sus posibilidades de éxito si no contempla el análisis de los datos. Bien, existe una demanda. Pero, ¿cuánto gana un científico de datos?

Durante los últimos tiempos se ha hablado muchísimo de los científicos de datos y el Data Science. Hasta el punto en que muchos preguntan si se trata de una especie de moda con impacto en el lenguaje tecnológico. Estos interrogantes se tejen sobre todo en estudiantes y profesionales que encuentran en el análisis de datos la gran ventana formativa que podría colocarles en primera línea de los grandes retos de nuestro tiempo. No cabe duda, Big Data y Data Science son palabras actualmente glamurosas. Pero los conocimientos que sustentan estos sectores están lejos de ser una moda pasajera. También en el 2023, las formaciones superiores en análisis de datos representan la más importante opción para quienes apuntan a los más altos estándares profesionales.

¿Qué significa formarse profesionalmente enfocado en el análisis de datos? La respuesta a esta pregunta transita por el profundo debate que existe en el mundo académico y la cultura corporativa acerca de la definición y utilidad de la ciencia de datos. Luego de varios años de profundizar en esta área, en la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la UNED, nos inclinamos por aquella conceptualización que encuentra a la ciencia de datos en esa área integral y multidisciplinar formada por las matemáticas y la Estadística, el conocimiento aplicado más las competencias y habilidades en el uso de herramientas y metodologías para el procesamiento de la información. ¿Cómo estar a la vanguardia de la ciencia de los datos?

Ser un científico de datos es mucho más que trabajar en SQL o administrar bases de datos mediante distintas herramientas. No tenemos un criterio unificado sobre lo que es la ciencia de datos, aunque podemos decir unánimemente que nos referimos a un campo del conocimiento extraordinariamente requerido en todo el mundo. La impresionante demanda de expertos y profesionales en ciencia de datos redunda en remuneraciones que se encuentran entre las más ventajosas e interesantes de todo el mercado laboral ¿Cómo ser científico de datos?

David Rey, CDO del área de Data de Idealista, nos muestra en esta presentación una serie de argumentos prácticos en cuanto a la aplicación o utilización de la Ciencia de Datos en los entornos empresariales reales.

Transformación digital, Big Data y Data Science, decisiones estratégicas basadas en datos, etc. Los relatos de nuestro tiempo tienen cambios apreciables. El potencial del análisis inteligente de los datos para mejorar como sociedad está generando toda clase de lecturas. Es importante introducir alguna consideración sobre la construcción de la imagen profesional que simboliza como ninguna los tiempos actuales. ¿Otra vez con Big Data y Data Science?

En nuestro Blog hemos hablado de muchas cosas relacionadas con el análisis de datos. Pero ahora puede ser interesante alguna puntualización de origen: Big Data y Data Science son dos ámbitos profesionales de enorme desarrollo y potencial futuro. Cada uno enfrenta momentos distintos de la información, por ejemplo, la gestión o el análisis estadístico. En esta entrada hablaremos de conceptualizaciones útiles para quienes se acercan a estos revolucionarios paradigmas tecnológicos.

UTW Agro, aplicación de nuevas tecnologías para el sector agrícola. Una iniciativa creada por Jesús Cano, exalumno del Máster en Big Data y Data Science de la UNED. Este proyecto empresarial ha recibido múltiples apoyos de programas de investigación. UTW-Agro es una empresa de consultoría agronómica enfocada a las últimas tecnologías para dar respuesta eficiente a las nuevas necesidades de la industria agrícola, estando dirigida a productores y compañías de servicios en el área.