{"id":13208,"date":"2018-11-16T16:21:21","date_gmt":"2018-11-16T22:21:21","guid":{"rendered":"https:\/\/runahr.com\/?p=13208"},"modified":"2026-02-16T12:21:45","modified_gmt":"2026-02-16T18:21:45","slug":"como-hacer-un-equipo-de-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/runahr.com\/mx\/recursos\/hr-management\/como-hacer-un-equipo-de-data-science\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo armar un equipo de Data Science?"},"content":{"rendered":"

Cuando hablo con startups acerca de formas de implementar Data Science o Ciencia de datos en sus empresas, muchas de las veces, no conocen realmente lo que hace un Data Scientist o lo que realmente implica tener un equipo destinado a esta tarea internamente.<\/span><\/p>\n

Definitivamente es un <\/span>buzzword <\/span><\/i>que escuchamos: Data Analysis,, Data Scientists, Machine Learning. Pero, \u00bfen realidad somos conscientes de lo que significa? <\/span><\/p>\n

Es indudable la importancia de los datos en el siglo XXI. Por ejemplo, en el 2017 cerca de 16 millones de mensajes de texto eran enviados por minuto. Ahora en 2018, el n\u00famero ascendi\u00f3 a 18 millones de mensajes cada minuto del d\u00eda. La cantidad de datos que generamos incrementa a\u00f1o con a\u00f1o. La importancia de estos datos ha sido tal, que se han construido empresa alrededor de esto. Google, Facebook y Microsoft han sido las que encabezan esta nueva industria y que ciertamente han revolucionado el mundo como lo conocemos.<\/span><\/p>\n

\"Ver<\/a><\/p>\n

Data driven companies<\/b><\/h2>\n

Estas corporaciones han sido las pioneras en an\u00e1lisis de datos debido a la reducci\u00f3n de costos de almacenamiento y el aumento en capacidad de procesamiento. Este nuevo modelo de trabajo que permite que las decisiones que se tomen internamente, sean completamente informadas y con datos duros y reales, las conocemos como <\/span>Data Driven Companies<\/span><\/i>. <\/span><\/p>\n

Ser una Data Driven Company, significa que la organizaci\u00f3n cuenta con una estrategia para recabar datos, procesarlos, almacenarlos, sin importar el volumen, para poder hacer an\u00e1lisis y predicciones, que nos permitan explicar lo que ocurri\u00f3, est\u00e1 ocurriendo y ocurrir\u00e1. Ya no es permitido guiarse s\u00f3lo por creencias o supuestos. Toda decisi\u00f3n se respalda por datos. Si no hay suficiente, se dise\u00f1a el proceso para obtenerlos.<\/span><\/p>\n

Existen diversos niveles antes de llegar a ser una empresa que se enfoca 100% en los datos para priorizar su estrategia:<\/span><\/p>\n