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El manejo de bases de datos es algo imprescindible cuando alguien se dedica a la ciencia de los datos. Una profesión que en la actualidad requiere de profesionales especializados y con estudios concretos en Data Science.
La evolución de la ciencia de datos ha sido una tendencia importante en los últimos años. El uso del Big Data ha transformado la forma en que se consume y se mide la información. Y es por eso por lo que es tan importante que los profesionales aprendan correctamente el manejo de bases de datos.
El mundo del empleo está cambiando. Junto con la transformación digital, la forma en que los clientes interactúan con una empresa ha cambiado. La empresa a menudo necesita saber más sobre sus clientes para poder ofrecer un mejor servicio y para ello necesitan profesionales que sean capaces de interpretar y analizar grandes cantidades de datos para su mejora.
La ciencia de datos es uno de los trabajos más prometedores de la nueva economía. Cubre una amplia gama de habilidades y profesionales que pueden trabajar con conjuntos de datos para extraer información. Se ha convertido en una parte ineludible de vivir en el siglo XXI. Y estudiándola se puede aprender el manejo de bases de datos.
La ciencia de datos es el proceso de extraer conocimiento de los datos para crear valor. Los científicos de datos son responsables de identificar patrones, comprender tendencias y explicar el conocimiento. A menudo trabajan como parte de un equipo, colaborando con estadísticos e ingenieros de software, por ejemplo. De alguna manera, esta profesión es sucesora natural de la de científico social, alguien que estudia las estructuras sociales y las interacciones entre personas en grupos o la sociedad en su conjunto.
Para poder realizar este trabajo, el manejo de bases de datos es fundamental, como se puede imaginar.
La ciencia de datos se ha vuelto cada vez más importante en los últimos años a medida que las empresas han comenzado a utilizar una toma de decisiones basada en datos. Con más datos disponibles en varias plataformas de redes sociales, existe la necesidad de que los humanos analicen esta gran cantidad de datos y obtengan información que pueda usarse para tomar decisiones informadas. Esto ha provocado un aumento de la demanda de profesionales de la ciencia de datos en todo el mundo.
Big Data es el término que engloba tanto al análisis como al manejo de bases de datos. Se usa para describir el enorme volumen de datos que se crean y generan a diario. Desde las compras de los clientes hasta las publicaciones en las redes sociales y las consultas de los motores de búsqueda, todo lo que hacemos genera una cantidad ingente de información.
Business Intelligence, o BI, es el conjunto de metodologías y herramientas de software que permiten recolectar, analizar y seleccionar el gran volumen de datos encontrados (o no) en una organización. El enfoque de BI está en la información para tomar mejores decisiones. Y en ello tiene un papel muy relevante el manejo de bases de datos.
El Big Data ha evolucionado en los últimos años para convertirse en una fuente de información importante en casi todas las facetas de la vida. El crecimiento de estos conjuntos de datos se debe al aumento exponencial del número de personas que utilizan la tecnología digital.
Para mejorar las operaciones comerciales, las empresas necesitan analistas de datos que puedan entenderlo todo. De esta manera, pueden enfocarse en lo que es importante y lo que no lo es. Una vez que el Data Scientist haya creado un perfil psicográfico de los clientes de su empresa, podrá conocer y comprender sus necesidades y hábitos, creando así una estrategia para mejorar su relación con el cliente.
Las empresas de hoy en día tienen dificultades para encontrar profesionales en Big Data y esto ha provocado una escasez de oferta. Por tanto, es fundamental invertir en formación para ello.
En el caso de querer aprender Big Data y manejo de bases de datos, es fundamental saber cuáles son las habilidades que se necesitan para ello:
Hay muchas herramientas para la gestión y el manejo de bases de datos que se pueden utilizar para diferentes propósitos en diversas industrias.
El primer ejemplo es SQL (lenguaje de consulta estructurado). Este es un lenguaje de programación diseñado para administrar datos en bases de datos relacionales y es uno de los sistemas de bases de datos más populares en uso en la actualidad. SQL se usa a menudo con las bases de datos MySQL, Oracle, PostgreSQL y Microsoft SQL Server. También se puede aplicar a otros tipos de sistemas de almacenamiento de datos mediante el uso de un paquete de software adaptador especial para conectarse a ellos.
El segundo ejemplo es MATLAB, que es un entorno informático interactivo matemático para el análisis interactivo y la visualización de conjuntos de datos numéricos, que permite a los usuarios crear código de uso general a través de su lenguaje de programación.
El futuro de la ciencia de datos y la gestión de bases de datos estará muy influenciado por el ritmo al que evolucionen estas tecnologías. Los científicos de datos deben asegurarse de estar al día con los últimos avances y desarrollos en su campo, así como reflexionar acerca de cómo su trabajo puede contribuir a estos avances.