Ciencia de Datos, Big Data, Data Mining o Machine learning: conceptos cotidianos en múltiples sectores

Dentro del Análisis de Datos Avanzados, la predicción y clasificación de series temporales es una de las áreas más interesantes en las que se pueden aplicar los nuevos modelos de computación. Una serie temporal no es más que una serie de observaciones de un fenómeno tomadas en el tiempo. Ejemplos de series temporales existen en todas las áreas de conocimiento, siendo las más relevantes las relacionadas con la economía, meteorología, comercio, ingeniería y ciencias sociales.

El estudio de las series temporales engloba un conjunto de técnicas que permiten extraer todas las regularidades que se observan en el comportamiento pasado y, así, poder tener “mecanismos” para predecir sus valores en el futuro. El pronóstico y clasificación de series de tiempo es un área importante del aprendizaje automático (Machine learning o Data mining), también se necesitan desarrollar técnicas y procedimientos dentro del campo del Big Data.

Las técnicas de aprendizaje automático (machine learning) forman parte de las herramientas de ayuda a la decisión más en boga actualmente, aunque tienen su origen en la mitad del siglo XX. Estas técnicas están de moda gracias a la creciente capacidad computacional de los sistemas, ya que permiten entrenar algoritmos de clasificación y predicción con tasas de acierto muy elevadas. Su buen comportamiento se debe en parte a su capacidad para entrenar y aprender de grandes conjuntos de datos. De hecho, hoy en día, el ámbito de la Ciencia de Datos incluye el aprendizaje automático como una de sus disciplinas básicas.

El pronóstico de series de tiempo se considera una de las técnicas de ciencia de datos más aplicadas que se utiliza en diferentes industrias, como las finanzas, la gestión de la cadena de suministro, la producción y la planificación de inventarios. El pronóstico de los precios de las acciones, el pronóstico del tiempo, la planificación comercial y la asignación de recursos son solo algunas de las muchas aplicaciones posibles para el pronóstico de series temporales.

Los modelos predictivos basados en el aprendizaje automático encontraron una amplia implementación en proyectos de series de tiempo requeridos por varias empresas para facilitar la distribución predictiva de tiempo y recursos. Los métodos de aprendizaje ofrecen muchas técnicas para el pronóstico de series temporales, como el aprendizaje automático de la dependencia temporal y el manejo automático de estructuras temporales como las tendencias y la estacionalidad.

Por otro lado, para las personas que necesitan tomar decisiones importantes, hay muchos datos que se deben analizar. Gran cantidad de datos conocidos como Big Data denota grandes conjuntos de datos que tienen alta velocidad y variedad que los hace difíciles de tratar utilizando algunas técnicas y herramientas conocidas. La idea principal de utilizar Big Data es proporcionar información valiosa para que se tomen decisiones valiosas y precisas. La mejor manera de lidiar con Big Data es usar análisis de Big Data que incluye el uso de la metodología de series de tiempo.

La aplicación de Big Data y modelos de series temporales se encuentra actualmente en desarrollo. La relevancia y el uso de análisis de series temporales para Big Data al estudiar la aparición de Big Data en diferentes campos, y proporcionar procedimientos de cómo los modelos de series temporales se pueden aplicar de manera eficiente y efectiva, es un hecho. Como ejemplo, dentro del campo de las finanzas, utilizando modelos sofisticados de Big Data y series de tiempo, se pueden buscar millones de transacciones para detectar patrones y detectar anormalidades e irregularidades, proporcionan implicaciones políticas y de investigación. Las empresas y la administración pueden usar estos modelos sugeridos de series de tiempo y el análisis de Big Data en sus modelos predictivos de estrategias, decisiones gerenciales y acciones. Las escuelas de negocios y los programas de contabilidad pueden integrar el modelo de series de tiempo, Big Data y análisis de datos en la educación de negocios y contabilidad.

Como conclusión, con la combinación de Ciencia de Datos, Big Data, Data Mining o Machine learning, se construyen procedimientos novedosos que nos permiten obtener resultados robustos y fiables para la toma de decisiones estratégicas en muchos sectores.

El profesional experto en la Ciencia de Datos se ha convertido en uno de los perfiles profesionales más demandados, pero también en uno de los más difíciles de cubrir. La idea es proporcionar las herramientas básicas para esta formación, y aprender tecnologías para el científico de datos. Si quieres iniciarte en el conocimiento y práctica del análisis de datos y Big Data, puedes hacerlo con el MOOC online y gratuito de URJCx Técnicas de Análisis de Datos y Big Data. Y para una formación como profesional de primer nivel en Business Analytics y Big Data, para liderar equipos multidisciplinares para resolver problemas de toma de decisiones, contamos con el Máster en Ingeniería de Sistemas de Decisión de URJConline.