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Ciencia de los Datos

La Data Science en su conjunto refleja las formas por las cuales esa enorme cantidad de datos se descubre, ya condicionada, extraída, compilada, procesada, analizada, interpretada, modelada, visualizada, notificada y presentada independientemente del tamaño de los datos que se procesan. Big Data es una aplicación especial de la Data Science. La Data Science utiliza el Industrial Machine Learning, una estructura conocida para analizar datos, crear algoritmos, desplegarlos en la producción y generar insights continuos de los problemas empresariales. Es una visión moderna de una idea muy antigua: El Método Científico. Para crear una estrategia de negocio con éxito, las empresas necesitan de un mapa que ayuda a determinar dónde concentrarse, entender sus negocios, cómo proceder y por qué. Un Data Science superior con todas las habilidades clave puede crear e implementar ese mapa.

Hoy en día, los datos están en toda la parte, y se encuentra en cantidades enormes y exponencialmente en aumento. Hay muchas razones para esta explosión de la información. El más obvio es el aumento de herramientas tecnológicas baratas y poderosas. La Data Science crea una cadena de valor de las informaciones más importantes necesarias para que las empresas sean más competitivas. Comienza con una hipótesis y colecciona datos que pueden dar respuestas de alta calidad a los problemas empresariales. Construir y ejecutar estrategias de datos es el desafío clave para los Data Scientists. La Data Science es una estructura muy compleja, que incorpora todos los campos de la Estadística, Econometría, Ingeniería, Economía, Finanzas, Informática, Tecnologías de Bases de Datos y es altamente aplicable a las Ciencias Sociales, Ingeniería, Economía, Finanzas y muchos más. El Data Scientist es responsable por la orientación de un proyecto de data science del principio al fin. El éxito en un proyecto de data science no viene del acceso a cualquier herramienta exótica, pero de metas cuantificables, buena metodología, interacciones entre las disciplinas y un flujo de trabajo repetido.

 

 

La capacidad de procesar y gestionar grandes volúmenes de datos ha demostrado ser insuficiente para hacer frente a los desafíos actuales presentados por "Big Data". Una comprensión profunda es necesaria para la comprensión de las interacciones entre los sistemas conectados, estructuras de datos heterogéneas dependiente del espacio e del tiempo.
Principales desafíos:

  • Crear y ejecutar planes complejos de gestión de datos científicos en la práctica.
  • Aplicar el Método Científico en un contexto empresarial - permitiendo la experimentación y el fracaso.
  • Aprovechar los métodos de explotación de datos y aprendizaje de maquinas para responder a preguntas críticas de los negocios de fuentes de datos internas y externas.
  • Transformar la capacidad de Data Science como un activo estratégico.
  • Hacer la separación de grandes datos analíticos en etapas gerenciales
  • Traer orden para las diversas fuentes de datos no estructuradas.
  • Cómo abordar los problemas de integración de datos, antes de que surjan.
  • Integración de la análisis en los procesos de negocio actuales.
  • Encuentro de un equilibrio entre la privacidad de los datos individuales y la utilidad de los datos.
  • Difundir los resultados para los diferentes tipos de stakeholders.
  • Cómo trabajar con socios clave para asegurar que las estrategias de los datos funcionen para los equipos de Data Science.
  • Demostrar el valor comercial de nuevas fuentes de datos.
Resultados esperados con Data Science:

  • Nuevas ideas sobre las prácticas de Big Data en el mundo real.
  • Más rápido y mejor toma de decisiones.
  • Nuevos algoritmos, metodologías y soluciones para resolver problemas empresariales
  • Nuevas aplicaciones que afectan la sociedad.
  • Nuevas economías digitales creadas basadas en metodologías de Big Data y Data Science.
  • Nuevos programas educativos para estudiantes; Cultivando líderes para la sociedad y la industria de la ciencia de datos.
  • Nuevos enfoques para dar prioridad a los proyectos de ciencia de datos, haciendo el mejor utilización de los recursos limitados y del tiempo.
  • Nuevas formas de proteger la seguridad y la privacidad de Big Data relevantes para individuos y organizaciones.
  • Nuevos métodos para garantizar que las empresas tengan acceso a los datos que necesitan, cuando lo necesitan.
  • Crear ventaja competitiva a partir de datos estructurados y no estructurados

Los Data Scientists deben asegurar que su trabajo identifica y reconozca las necesidades reales del negocio. Las herramientas y técnicas de la ciencia de los datos deben aplicarse de una manera que genere un valor máximo. El potencial de Data Science debe ser entendido como un activo estratégico.

Un Científico de los Datos no es sólo un bueno investigador; es necesaria una amplia gama de talento que muchos equipos de insights que estan en el mercado no tienen. Un Científico de los Datos es responsable por identificar, planejar, executar, evaluar y rentabilizar proyectos de ciencia de datos.

    Ejecución de Problem Solving (PSO)
¿CÓMO DIRIGIMOS LOS PUNTOS DE DOLOR?

Creamos unidades especializadas en Data Science (Problem Solving Office) que son responsables de apoyar y asegurar la calidad del proceso de resolución de problemas. Identificamos y analizamos los problemas a resolver a través de la categorización de los problemas de negocio por la estructura de Marketscan de Pereira.

NUESTROS ANALGÉSICOS

  • Mejores prácticas internacionales
  • Identificación basada en negocios de casos de uso de la ciencia de los datos
  • Planificación de la gestión de datos
  • Estrategia de Integración y Orientación de Casos de Negocio
  • Impulsar nuevas soluciones de negocio
  • Cumplimiento normativo
  • Mejorar y automatizar las decisiones empresariales
Data Science Metodología y Herramientas
¿CÓMO DIRIGIMOS LOS PUNTOS DE DOLOR?

Aplicamos técnicas avanzadas de matemáticas, estadísticas, informática y campos relacionados para nalizar grandes conjuntos de datos. Desarrollamos e implementamos procedimientos de recolección de datos y acumulación de datos y usamos las mejores herramientas y técnicas para la transformación de datos. Utilizamos las últimas tecnologías de Data Science para descubrir la historia que sus datos estan contando utilizar el Método Científico con el fin de responder a sus principales preguntas comerciales. Así, recopilamos conocimientos sobre técnicas modernas de visualización y optimización de datos para analizar y optimizar su negocio, lo que resulta en el descubrimiento de ganancias de ingresos significativas para nuestros clientes. 

NUESTROS ANALGÉSICOS

  • Perfilado y limpieza de datos
  • Modelado estadístico Visualización de datos
  • Técnicas de minería de datos y técnicas de aprendizaje de maquinas
  • Modelos de puntuación
  • Comportamiento y segmentación del cliente
  • Algoritmos de venta cruzada/recomendación
  • Manutención predictivo
  • Predicción de chum Detección de fraude 
  • Outsourcing de científicos de datos de dados
  • R, PYTHON, MATLAB, STATA, SQL. AZURE ML, SPSS, SAS
Data Science Evaluaciones
¿CÓMO DIRIGIMOS LOS PUNTOS DE DOLOR?

Las Organizaciones, equipos y procesos necesitan de ser competentes en el manejo de las herramientas, técnicas, conocimientos y metodologías de las áreas de Gestión, Ciencia y Tecnología, con el fin de extraer importantes Business Insights de datos.

NUESTROS ANALGÉSICOS

  • Evaluación de Ciencia de Datos
  • Madurez de Ciencia de Datos
  • Evaluación del Modelo de Data Science
Ciencia de Datos Proceso de Medición y Herramientas
¿CÓMO DIRIGIMOS LOS PUNTOS DE DOLOR? 

Las organizaciones necesitan comenzar a administrar los datos a través de diferentes fuentes, e integrar su utilidad a través de una gama de tecnologías en el mercado. Ofrecemos soluciones y herramientas de Data Science para gestionar e integrar grandes variedades de fuentes de datos externas no estructuradas (datos de redes sociales, datos financieros, etc, ...) en datos empresariales con el fin de crear nuevos insights y obtener ventajas competitivas. Creamos nuevas fuentes de ingresos.

NUESTROS ANALGÉSICOS

  • Reglas coincidentes y lógica difusa
  • Técnicas de Web Scraping
  • Indexar y vincular datos en los estructuraados externos relacionados con datos de negocio internos
Programas de Formación
¿CÓMO DIRIGIMOS LOS PUNTOS DE DOLOR?

Apoyamos en la provisión de las habilidades y técnicas adecuadas para los equipos de los clientes en la solución de problemas a través del conocimiento de Ciencia, Tecnología y Gestión

NUESTROS ANALGÉSICOS

  • Advanced Data Science Certification Programas de Capacitación
  • Programas educativos para estudiantes y Analistas de Negocio
  • Formación consultiva y interna
  • Curso de resolución de problemas de ciencias de datos
  • Cursos de Data Science Foundation
  • Cursos Avanzados de Ciencias de la Información
  • Cursos de Expert Level en ciencia de datos
  • Cursos de Ciencias de la Información (156h)
  • Cursos Avanzados de Excel
  • Cursos Avanzados de Google Analytics

(Mirar nuestro catálogo de formación)


Para las organizaciones se tornaren más competitivas y más eficientes, las compañías necesitan mirar el conjunto más amplio de riesgos relacionados, incorporar más fuentes de datos, usar mejores herramientas para permitir que pasen para la análisis en tiempo real o casi en tiempo real. Estamos enfocados en ayudarle a identificar casos de uso de alto valor que ayudan usted a tomar el liderazgo o cerrar la brecha con los competidores.

La Data Science hace la práctica de Scans rápidos


Evaluación de Data Science:

Revisa las capacidades actuales y hace recomendaciones para herramientas, equipos, modelo operativo y de gobierno.

Únase a sus equipos existentes para impulsar los resultados del negocio.

Mapeo de activos de tecnología existente y nuevos para objetivos de negocio específicos.

Proporcionar programas de formación y Advanced Data Science Certification.

 

Madurez de Data Science: 

Reunión de ideas de experimentos y vincula esos conocimientos con los desafíos actuales de los negocios.

Hace la operación de los casos de uso insertando modelos y visualizaciones en la producción.

Mantiene y actualiza modelos previamente construidos. Actualiza el negocio con nuevos moldes e insights.

Modelo de Evaluación de Data Science:

Evaluar si los modelos predictivos creados son representaciones precisas y significativas que serán valiosas para su organización en el futuro cumpliendo con el nivel inicial de confianza y los objetivos iniciales.

En general, la evaluación utilizada debe estar en estrecha relación con los objetivos de negocio. El uso de la métrica correcta puede influir más en el rendimiento de su modelo que en el algoritmo que utiliza.

Nos gustaría escucharlo.¡Danos un desafío!

Pedro Menezes
Head of Data Science Competency Center

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