Profesión de Data Miner: función y principales competencias

22.12.2022
Profesión de Data Miner: función y principales competencias

Data Miner: de qué se ocupa

El Data Mining se refiere al conjunto de técnicas y metodologías (automáticas y semiautomáticas) que, partiendo de grandes masas de datos almacenados aparentemente sin un orden preciso, permiten extraer información útil para identificar asociaciones implícitas, anomalías, patrones recurrentes y predecir tendencias futuras. Estos datos pueden tener diferentes formatos, por ejemplo, numéricos, textuales o fotográficos.

El Data Miner es el experto que se encarga de analizar los datos con el objetivo de identificar patrones que apoyen, por ejemplo, las decisiones empresariales1 en múltiples sectores (ciencia, genética, sanidad, cibernética, matemáticas, marketing, economía, finanzas, fabricación...).

El Data Mining se basa principalmente en dos métodos2

  • Método predictivo, que utiliza determinadas variables de los datos que se tienen para predecir el valor desconocido o futuro de otras variables.
  • Método descriptivo, que identifica las similitudes entre los datos analizados, poniendo de relieve patrones interpretables.

Partiendo de estos métodos, las actividades realizadas por el Data Miner pueden resumirse de esta manera3

  • Clustering, es decir, identificación de grupos de elementos homogéneos aplicando reglas de pertenencia desconocidas hasta el momento de su descubrimiento.
  • Asociación, que trata del descubrimiento de vínculos aleatorios pero recurrentes que pueden extraerse de los datos de un database.
  • Regresión, similar al clustering, pero en este caso se conocen las reglas de pertenencia a los grupos.
  • Detección de series temporales, es decir, regresiones complejas que incorporan variables temporales especialmente útiles para la predicción.
  • Descubrimiento de secuencias, es cuando los datos presentan asociaciones que no son aleatorias, sino secuenciales: al elemento A le sigue el elemento B (por ejemplo, la compra de un programa informático y en un momento posterior la compra de su actualización).

Data Miner: principales competencias y software más utilizado

Por lo general, para ser un Data Miner es necesario tener un título en:

  • Informática.
  • Ingeniería informática.
  • Matemáticas y Estadística.

Por lo general, el Data Miner posee conocimientos relacionados con:

Entre los soft skills que más suele poseer el Data Miner se encuentran las siguientes:

  • Habilidades de síntesis.
  • Capacidad para redactar informes.
  • Capacidad para resolver problemas.
  • Mentalidad analítica.

Por último, el trabajo del Data Miner puede verse facilitado por el uso de diversos programas informáticos, entre los que cabe mencionar los siguientes4:

  • RapidMiner Studio, proporciona un entorno que integra Machine y Deep Learning, Text Mining y análisis predictivo.
  • Alteryx Designer, combina el análisis predictivo, la combinación de datos y la elaboración de informes en un único entorno.
  • Qlik Sense, analiza diferentes fuentes de datos y crea gráficos fáciles de entender.
  • Oracle Data Mining, tiene numerosos algoritmos útiles para realizar diferentes tipos de análisis de datos y actividades de Data Mining (por ejemplo, para la clasificación, predicción, regresión, asociación, selección de características, detección de anomalías).
  • IBM SPSS Modeler, una aplicación utilizada para crear modelos predictivos y realizar otras tareas analíticas.
  • Knime - The Konstanz Information Miner, es una plataforma de análisis de datos, informes e integración de código abierto.
  • Weka, consiste en un software de código abierto para el aprendizaje automático.

Fuentes

  1. ¿Qué es el minado de datos o Data Mining?, iebschool.com
  2. ¿Qué es el Data Mining y para qué se utiliza?, universia.net
  3. Todo lo que deberías saber sobre el Data Mining, thebridge.tech
  4. Minería de datos: Casos de uso y Beneficios, apiumhub.com

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