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El mundo de los datos: data science y machine learning

Date: 15 de octubre de 2021

¿Qué es ciencia de datos y big data? ¿Cómo afectan a mi negocio?

Active Recall:

• ¿Qué es el Big Data?
• ¿Por qué las empresas necesitan almacenar datos?
• ¿Entre que personas permite comunicarse el Big Data?

Notes:

El Big Data significa datos grandes, no hay una definición específica de que tan grandes pueden ser estos datos.

Es cuándo Excel se bloquea por tener muchos datos.

Las empresas suelen almacenar sus datos diariamente y tienen información de todo tipos (ventas, clientes, empleados, etc.). Si no se maneja adecuadamente los datos no sirve de nada tenerlos, por ello surgió la idea de crear Big datas y especialistas en datos. Estas son personas que ayudan a convertir la información en acciones.

La información que tenemos suele ser numérica, por categorías, texto, de clientes, etc. El big data es el puente de comunicación entre los clientes y los usuarios finales, para que los empresarios se puedan comunicar con los analistas para saber como mejorar sus datos y números.

"¿Qué haces en tu trabajo (como científico de datos)? Mi trabajo es crear una solución matemática o estadística para un problema del negocio".

<aside> 📌 SUMMARY: el big data son los datos de forma masiva que llegan a almacenar las empresas, son datos tan grandes que no alcanzan a tenerlos dentro de una hoja de cálculo de Excel. Las empresas guardan información referente a sus clientes, ventas, empleados, etc. Entre la información que se puede almacenar tenemos: números, texto, categorías, etc. La importancia de almacenar estos datos radica en que permite que las empresas mejoren sus procesos para obtener mejores beneficios.

</aside>

<aside> ☝ ACTIONS NEEDED: investigar sobre que empresas usan Big Data.

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Date: 15 de octubre de 2021

¿Qué tipo de información podemos analizar?

Active Recall:

• ¿Cuáles son los principales tipos de información que podemos almacenar?
• ¿Qué datos de personas podemos almacenar?
• ¿Qué datos de transacciones podemos almacenar?
• ¿Qué datos de navegación web podemos almacenar?
• ¿Qué datos de Machine 2 Machine podemos almacenar?
• ¿Qué datos de biométricos podemos almacenar?

Notes:

Las empresas utilizan diferentes tipos de datos para almacenar su información, entre los principales tenemos:

• Personas: estos datos los generamos nosotros al usar las redes sociales e interactuar con personas (tiempo, gustos, aficiones, ubicación, etc.).
• Transacciones: existen las monetarias (son las que tienen un flujo económico de promedio, como las transacciones con nuestra tarjeta de crédito y/o débito) y las no monetarias (son las no financieras como las compañías telefónicas).
• Navegación web: estas son las famosas cookies, estas incluyen todos los términos y condiciones de la página. Dentro de ella nos advierten de todo el registro que harán con nuestros datos (edad, género, países, hora, etc.).
• Machine 2 Machine: es una conexión de una máquina con otra máquina (GPS).
• Biométricos: son los que nos identifican cómo ser único, saben quiénes somos y cuáles son los genes que nos identifican como personas (sangre, saliva, huella dactilar). Es información única.

<aside> 📌 SUMMARY: todas las empresas necesitan guardar información, dentro del tipo de información más importante que pueden almacenar esta: datos de personas, datos de transacciones, datos de navegación web, datos machine 2 machine y datos biométricos.

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<aside> ☝ ACTIONS NEEDED: Investigar que tipo de dato en específico almacenan en Machine 2 Machine

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Date: 15 de octubre de 2021

¿Cómo crear empresas y culturas data-driven?

Active Recall:

• ¿Por qué se necesita crear una cultura de Data Driven en una empresa?
• ¿Se deben de almacenar todos los datos que podamos?
• ¿Qué son las regulaciones de datos?
• ¿Cuáles son los pasos para crear una cultura data-driven?

Notes:

Para crear una cultura de data-driven dentro de una empresa se deben de seguir estos 8 pasos:

1. Crear una cultura de datos (hacer que todos los empleados creen bases de datos).
2. Recolectar toda la información
3. Medir todo lo que registramos
4. Identificar los datos relevantes y precisos
5. Testear y crear hipótesis
6. Pasar desde los insights de datos a las acciones
7. Cumplir las regulaciones de datos
8. Automatizar

<aside> 📌 SUMMARY: para crear una cultura de datos es importante que toda la cultura de la empresa conozca la importancia de almacenar datos relevantes para la empresa y con estos datos podremos trabajar en identificar los problemas que presenta la empresa para dar soluciones a esos problemas. Siempre deberemos buscar la forma de que nuestro trabajo se pueda automatizar, es decir, si vuelve a aparecer un problema similar ya tengamos una base de solución y gastemos menos recursos.

</aside>