La ciencia relacionada con los datos es capaz de generar productos que la gente quiere y valora.
Más de la mitad de la población mundial está conectada a internet y genera grandes cantidades de datos que pueden ser útiles si se manipulan de forma adecuada.
Las 4 cápsulas que forman el ciclo dedicado al Data Science se centran en la gestión de la información. Qué es el Data Science; los retos que plantea; los lenguajes de programación que utiliza, y cómo podemos extraer, limpiar, procesar y comunicar los datos dando respuestas, son los ejes de este ciclo que contribuye a la actualización profesional.
El ciclo finalizará con un UOCMeet, el 8 de marzo en Madrid (19h). En el encuentro presencial debatiremos sobre data science y hacia dónde evoluciona este nuevo paradigma de la información.
VÍDEOS CICLO DATA SCIENCE
1
¿Qué es Data Science?
Josep Curto
Actualmente las empresas que quieren convertirse en organizaciones orientadas al dato, no sólo deben apalancarse en la inteligencia de negocio y big data, también deben dominar la ciencia de datos o data science. En esta sesión sabremos en qué se diferencia el Data Science respecto a otras estrategias de generación de valor del dato y en qué hacen las empresas que aplican Data Science a sus procesos, productos, clientes, empleados y proveedores.
Josep Curto es licenciado en Matemáticas por la UAB, Master en Business Intelligence y Dirección y Gestión de las Tecnologías de la Información por la UOC, y MBA por el Instituto de Empresa Business School. Ha centrado su carrera profesional en el ámbito de Business Intelligence, Business Analytics, Big Data y Data Science. Actualmente es CEO de Delfos Research y director académico del máster en Inteligencia de Negocio y Big Data de la Universitat Oberta de Catalunya.
2
El camino para articular los datos detrás de productos o usuarios
María José Peláez
Conoceremos el proceso que existe desde que comienza una pregunta de negocio sobre tus usuarios o tus productos hasta encontrar una respuesta accionable usando los datos disponibles a la problemática que se ha presentado. Haremos un pequeño viaje desde la extracción de datos, la limpieza y el entendimiento de éstos. Y pondremos atención en una comunicación con claras acciones de ataque para resolver el problema.
María José Peláez es Data Scientist con un background de doctora en Matemáticas interesada en las nuevas tecnologías que permiten ayudar a los usuarios a tener mejores experiencias. Apasionada de entender la psicología de la gente a través de los datos. Los análisis, la interferencia estadística y los modelos predictivos son las herramientas que usa para poder ofrecer y mejorar los productos que los usuarios demandan.
3
¿Qué lenguajes de programación necesita un científico de datos?
Marcela Castro León
Conocemos las características principales de los lenguajes de programación que más se utilizan en la actualidad y cuáles pueden resultar más útiles en función de las tareas del científico de datos.
Marcela Castro León Arquitecta de datos con más de 25 años de experiencia en el campo de las bases de datos, programación y las telecomunicaciones. Lidera el proyecto Business Intelligent en Aedgency.
4
Data Science, guía de supervivencia
Bartek Skorulski
Sabremos qué supone Science en Data Science, cómo los experimentos generan aprendizaje, y si el Data Science puede contribuir a mejorar el mundo.
Bartek Skorulski es senior data scientist en el programa Lidl Plus. Lidera un equipo responsable de crear aprendizaje impulsado por hipótesis, sistemas de recomendaciones y previsiones de compras. Anteriormente ha trabajado en la compañía de juegos King.