Data Science

Data Science es el arte de obtener información relevante de datos, o de darle significado a grandes bases de datos. Debido a la creciente digitalización, la industria 4.0 e Internet de las Cosas (en inglés IoT), la cantidad de datos recolectados ha crecido exponencialmente. Se sabe que que en la actualidad se guarda la misma cantidad de datos en dos días que lo que la humanidad ha generado desde el comienzo de la civilización hasta el año 2000. La ciencia de datos es una disciplina decisiva que está desarrollando una gran importancia en el mundo de los negocios, la industria y la investigación.

QUÉ ES “DATA SCIENCE”?

Data Science es un término general que incluye diferentes disciplinas que conectan la tecnología con la estadística, como:

• Inteligencia Artificial
• Machine Learning
• Deep Learning
• Big Data Analytics
• Business  Inteligence
• Data Analysis
• Predictive Acallytics
• y muchas más

Para utilizar estas tecnologías de manera adecuada, eficaz y rentable, se necesitan especialistas que le den soporte en crear e implementar la estrategia de datos, arquitectura e infraestructura para los algoritmos.

FLUJO DE TRABAJO EN DATA SCIECNE:

“Los buenos científicos de datos son tan difíciles de hallar como los unicornios”

CYBERTEC se ha especializado en estos servicios por varios años y tiene un equipo de nivel internacional de data scientists, arquitectos e ingenieros. Le damos apoyo a nuestros clientes en todo el mundo, generando valor de manera sostenida a partir de sus datos. Las fuentes de información pueden ser:

• Sensores tecnológicos
• Finanzas
• Seguros
• Variables de control
• Datos geográficos
• Salud
• y muchos más

Ejemplos de uso de Data Science en Industria y Desarrollo

En 2018, 70% de todas las compañías pronostican implementar Inteligencia Artificial y Machine Learning en los próximos 12 meses. De estas, el 20% supone que ciertas decisiones de negocio críticas pueden ser automatizadas y otro 25% implementará dashboards e interfaces gráficas para facilitar el análisis y la toma de decisiones.

A continuación se presenta una lista con aplicaciones de Machine Learning en diferentes industrias

Finanzas:

• Minimización de errores en la toma de decisiones
• Detección de Fraude
• Análisis Predictivo e investigación en el mercado de valores
• Chatbots y sistemas de asistencia automática

Salud:

• Identificación de síntomas y enfermedades
• Intervenciones quirúrgicas con asistencia robótica a partir de datos históricos

Comercio:

• Sistemas de recomendación
• Búsqueda por similitud de imágenes
• Análisis automático del estado y comportamiento del cliente
• Ajuste de precios automático para maximizar ganancias

Industria:

• Mantenimiento predictivo mediante sensores
• Toma de decisiones a partir de datos históricos
• Reconocimiento de objetos en imágenes