Data scientist y Knowledge Discovery

Las interrelaciones entre la minería de datos, Big Data y la toma de decisiones han dado lugar a lo que recientemente se viene llamando Data Science.

Un data scientist debe contar con una buena formación en matemáticas,  en estadística, y en gestión del conocimiento, así como un cierto grado de capacidades sobre el problema que se maneja en el análisis. “Ante el mar de datos tiene que ser capaz de entender qué es lo que tiene que hacer para obtener la información que se necesita”.

¿Cuáles son sus funciones?

– Descubrir los datos lo que no se saben.

– Poder hacer predicciones con el análisis de los datos.

– Transformar esos datos en decisiones, buscando un impacto final.

– La comunicación es fundamental para poder conseguir ese impacto. Tiene que ser un modelo comprensible.

– Dar el paso hacia la toma de decisiones.

Los pasos del proceso de Knowledge Discovery, sobre el que se sostiene la data science son los siguientes:

1. Definición del problema.
2. Recolección de datos relevantes para el problema.
3. Procesamiento de estos datos.
4. Transformación de las estructuras de datos para prepararlas para el análisis.
5. Minería de datos o explotación de los datos.
6. Producción de conocimiento, interpretación y evaluación.

Espero que ahora tengais una idea clara de estos nuevos conceptos.

¡Nos vemos en próximas entradas!