La importancia de la estadística en el big data

GETAFE/Varios (23/08/2021) – El término ‘big data’ hace referencia a un gran volumen de información que, estudiada y analizada de forma correcta a través del procesamiento de datos, puede llevar a un mayor conocimiento global de aquello que se está examinando. Esto favorece la toma de decisiones por parte de empresas que optimizan sus recursos, servicios o la relación de cara a sus clientes de esta manera. Debido a la importancia de esto en la actualidad, cada vez son más los másteres, cursos o bootcamp en data science que se especializan en la enseñanza de métodos de análisis de datos. La estadística forma una parte fundamental en esta formación académica al ser la base del estudio y posterior resultado de la muestra tomada para la investigación.

La digitalización ha permitido que, hoy en día, en cada minuto, se generen millones de datos desde cualquier parte del mundo, por eso, es importante tener la capacidad de analizarlos, como un primer paso, y saber cómo interpretar sus resultados como siguiente etapa. En esta última fase, la estadística es fundamental para comprender cuál es el camino a tomar o qué acciones realizar de forma posterior al análisis del big data. El bootcamp en data science y machine learning de ID Bootcamps precisamente toma esta disciplina matemática como base fundamental de la toma de decisiones prácticas derivadas de una investigación profunda de una gran cantidad de datos. Además, una de las ventajas de este curso intensivo es la colaboración de su organizador con la empresa de selección IT, Selecta Digital, que comunica a los alumnos del bootcamp con empresas tecnológicas que requieren puestos en diferentes áreas.

El conocimiento de la estadística aplicada al análisis de datos es una de las características más valoradas por las compañías que basan su futuro empresarial en unas decisiones tomadas a partir de una serie de gráficos y porcentajes derivados de los datos de su producción o de sus clientes. El data scientist, esponsable de las estadísticas del big data, se encuentra ante diferentes retos:

• Exponer la información requerida: el objetivo u objetivos del análisis deben ser un punto clave a la hora de realizar el estudio de una serie de datos y, también, en el momento de interpretarlos. La correcta formación en todas las etapas por las que debe caminar una investigación es fundamental para que todas ellas muestren unos resultados satisfactorios, no a la empresa en sí, sino que sean estructurados, correctos y valorables.
• Encontrar patrones: la estadística permite aislar fenómenos para después ponerlos en común y buscar una causalidad similar o descartar su similitud.
• Una gran cantidad de datos no asegura el éxito: entender la muestra de la información que disponemos es determinante para conocer la relevancia de los datos que tenemos entre las manos. Por muy grande que sea el volumen de datos, la muestra puede que no sea representativa y no logremos el objetivo principal de la investigación. La estructuración previa de la información es clave para evitar esta situación.
• Conservar el contexto: el problema a resolver debe mantenerse como un conjunto, aunque los datos sean valorados de forma distinta o en momentos diferentes.

Los perfiles profesionales derivados del data science están creciendo a ritmos muy rápidos, formarse en esta disciplina te permitirá entrar en un sector en auge.