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Data Science en comunicación

5 agosto, 2020
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Los datos están muy presentes en nuestro día a día. Todos nosotros hemos seguido la evolución de la pandemia a través de las curvas de casos y de fallecidos, comparando la situación en diferentes territorios y momentos del tiempo. Muchos estamos familiarizados con las visualizaciones que nos muestran el resultado de las elecciones. La tecnología también nos permite analizar nuestro ahorro en lo que llevamos de año, los kilómetros que recorrimos durante la última excursión realizada, o el número de horas dormidas en el último mes, el número de pasos diarios, etc.

Los datos, o mejor dicho, la información que se puede extraer de ellos, nos permiten tomar decisiones de manera rápida y eficiente. A nivel personal, conocer la evolución de nuestros gastos y ahorros desglosados nos puede ayudar a planificar nuestra jubilación. Una empresa usará KPIs para determinar la estrategia de marketing y el plan de abastecimiento y el de distribución, entre otros. También los gobiernos diseñan, evalúan, y mejoran sus políticas en base a indicadores económicos, sociales y medioambientales.

Data science (o ciencia de datos) es una disciplina interdisciplinaria que diseña, implementa y aplica métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sea estructurados o no estructurados, numéricos o de texto. De acuerdo con el Informe de Empleos Emergentes 2020 de LinkedIn para España, el perfil de data scientist está entre los 15 perfiles profesionales que han emergido a lo largo de los 5 últimos años y, concretamente, este ha crecido un 46,80% respecto al año pasado.

Además, y de manera especialmente novedosa, actualmente la ciencia de datos constituye uno de los pilares en el sector de la comunicación. Ser un experto en data science aplicada en este sector permite conocer los fundamentos de probabilidad, estadística y machine learning, saber programar en los lenguajes más usados en ciencia de datos, ser capaz de transmitir conclusiones a través de representaciones gráficas, y saber aplicar lo anterior para el diseño y puesta en marcha de campañas, artículos e información periodística y estrategias de comunicación y publicidad eficaces. Trabajando estas competencias, un comunicador que sea también data scientist puede trabajar en cualquier ámbito de la comunicación, el periodismo, la publicidad y el marketing ejecutando sus procesos y estrategias en base a la ciencia de datos, liderando la transformación digital en estas especialidades. Porque el valor de los datos aumenta cuando se extraen conclusiones de ellos. Los comunicadores en data scientist, en definitiva, van a poder transmitir de forma eficiente y eficaz toda la información “escondida” en los datos, de lo contrario, el valor se pierde. El Máster en Data Science en Comunicación de la Universidad Internacional de Valencia es ahora mismo, por su idiosincrasia especialmente avanzada en estas sinergias, el cauce más adecuado para la especialización de los comunicadores en el ámbito de la ciencia de datos.

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