Estamos encantados de compartir esta entrevista con Robin Bloor, sobre Ciencia de los Datos, Aprendizaje Automático, y análisis de datos!
Contenido:
- 1 En el pasado, usted ha cuestionado el uso del término «Ciencia de los Datos». ¿Puede explicarlo un poco más?
- 2 ¿Qué tan importante es para un científico de datos ser también un experto en negocios? ¿Es el científico de datos el futuro analista de negocios?
- 3 Si no sabes cómo manejar tus datos, es fácil caer en suposiciones erróneas. ¿Cuál es el desafío de elegir los datos correctos para tomar decisiones, en la era de los grandes datos? ¿Necesitamos almacenar y procesar todos ellos?
- 4 ¿Cómo afectará el aprendizaje automático al proceso de análisis de datos?
- 5 ¿Cómo va a cambiar la analítica en el futuro? ¿Qué podemos esperar?
En el pasado, usted ha cuestionado el uso del término «Ciencia de los Datos». ¿Puede explicarlo un poco más?
La profesión solía llamarse Estadístico, una palabra perfectamente adecuada para describir la actividad, una actividad que ha formado parte de la informática desde que comenzó. Ciencia de los datos es un término mal elegido. Los datos no son un campo de la ciencia ya que todas las ciencias implican datos. Además, como esta es una palabra que ha llegado muy tarde, ¿qué calificaciones se requieren? Estadística e informática, por supuesto.
¿Qué tan importante es para un científico de datos ser también un experto en negocios? ¿Es el científico de datos el futuro analista de negocios?
Necesario para que un estadístico tenga un fuerte conocimiento empresarial del área que está examinando. Los científicos de datos, si son verdaderamente hábiles, van mucho más allá de un analista de negocios. ¿Cuántos analistas de negocios tienen un profundo conocimiento de la estadística? Eso requiere años de experiencia estadística.
Si no sabes cómo manejar tus datos, es fácil caer en suposiciones erróneas. ¿Cuál es el desafío de elegir los datos correctos para tomar decisiones, en la era de los grandes datos? ¿Necesitamos almacenar y procesar todos ellos?
Data tiene un significado. Si no conoce el significado de los datos no puede hacer nada con ellos. Los datos no hacen suposiciones, la gente que no entiende los datos hace suposiciones. El desafío de elegir los datos correctos para cualquier cosa es conocer el significado de los datos y saber cómo funcionan sus herramientas estadísticas. Si no sabes eso, no puedes elegir los datos correctos o las herramientas correctas. Si lo sabes, no es un gran desafío.
¿Cómo afectará el aprendizaje automático al proceso de análisis de datos?
El aprendizaje automático significa que (si se dispone de los recursos informáticos adecuados) no es necesario hacer tanto muestreo estadístico. Si sabes lo que estás haciendo podrás hacer más.
¿Cómo va a cambiar la analítica en el futuro? ¿Qué podemos esperar?
Analítica integrada (integrada en el software en todas partes) análisis en grandes cantidades de datos. Más uso de estructuras gráficas de datos (en las que se han hecho pocos análisis hasta ahora).
Acerca de Robin Bloor
Robin Bloor, cofundador y analista jefe de The Bloor Group, tiene más de 25 años de experiencia en el desarrollo de software, análisis de TI y consultoría. Robin es un influyente y respetado investigador y comentarista de muchos temas de IT corporativos, particularmente en las áreas de BI, arquitecturas de información y manejo de datos. Es presentador y orador en muchos eventos de la industria de TI en los Estados Unidos y a nivel internacional. También es un autor publicado, habiendo escrito un best seller empresarial sobre comercio electrónico titulado, El bazar electrónico , tres libros de Dummies sobre TI, incluyendo SOA para Dummies y El álgebra de los datos.
Actualmente es Director de Estrategia de Algebraix Data Corp.