La evolución de la Estadística ha sido meteórica en los últimos años, por ello los profesionales que trabajan con datos apuestan por especializarse con un Máster de Estadística. Aquí tienes algunas pinceladas sobre el futuro que le depara a esta disciplina.
- Qué es la Estadística Aplicada
- Aplicaciones clásicas de la Estadística
- Nuevas aplicaciones en la era del Big Data
- Tendencias de futuro
- Influencers en redes
Qué es la Estadística Aplicada
La Estadística Aplicada es el área de la Estadística que se aplica en cualquier otra rama de conocimiento externa a ella, como la Medicina, la Economía, la Sociología, la Historia, la Biología, el Marketing, la Psicología, etc.
Todas las ramas de la Ciencia dependen del análisis de datos para impulsar la evolución de sus disciplinas y para construir nuevo conocimiento, obtener ventajas competitivas y tomar decisiones óptimas.
El progreso que ha experimentado la Estadística durante las últimas décadas está estrechamente vinculado tres factores:
- La evolución del área de la computación, que nos ha llevado a una sociedad cibernética e hiperconectada.
- El cambio de actitud experimentado por los profesionales de esta disciplina.
- La transformación del mercado laboral que ha pasado de la simple aplicación de los conocimientos a la necesidades de aplicar técnicas de investigación estadística en desempeños laborales en los que antes eran innecesarios.
Aplicaciones clásicas de la Estadística
Una de las aplicaciones más clásicas de la Estadística Aplicada es el diseño de experimentos en la ingeniería agrícola.
Uno de los desarrolladores más importantes en este campo fue el estadístico Ronald Fisher que a partir del año 1919 empezó a trabajar en la Estación Experimental de Rothamsted, publicando sus clásicos The Arrangement of Field Experiments en 1926 y The Design of Experiments en 1935.
Los contrastes de hipótesis y el diseño experimental también se aplican entre otros muchos otros campos en la industria, ecología, psicología y medicina.
Nuevas aplicaciones de la Estadística
En la actualidad, con la increíble proliferación de la producción y el acceso a datos producidos principalmente por negocios y usuarios de estos en su día a día (Big Data), la Estadística está encontrando nuevos nichos de aplicación y retos. Entre estos nuevos nichos se encuentran los negocios, el periodismo y el marketing.
La Estadística en los negocios
En el ámbito empresarial uno de los perfiles estadísticos que se demandan es el de analista de inteligencia de negocio o bussiness intelligence.
El objetivo de estos ya no solo es analizar los datos, sino separar el dato útil del que no lo es y generar cada vez más valor a partir de los datos producidos en sus empresas. La inteligencia de negocios por lo tanto presenta dos propósitos generales:
- Crear conocimiento a partir de los datos y
- obtener ventajas competitivas a partir de dicho conocimiento.
La Estadística en el Periodismo
En cuanto al Periodismo está surgiendo con fuerza el Periodismo de Datos, si bien desde hace bastante tiempo las estadísticas y datos estaban presentes en los espacios de deportes y financieros, cada vez se aplican más a la hora de informar y monitorizar políticas públicas principalmente a través de datos generados por las administraciones, trabajo que también se está realizando junto con politólogos en estos medios.
La Estadística en el Marketing
En cuanto al marketing una de las técnicas más aplicadas son los test a/b. Estos consisten en la elaboración de dos contenidos que solo varían en un determinado elemento, estos se distribuyen en el mismo momento principalmente vía email o landing pages y se analizan cual a funcionado mejor en función a la finalidad del contenido, atraer seguidores y compradores principalmente.
Otras de las tecnologías aplicadas al marketing que hoy en día se muestra omnipresente en nuestras vidas son los motores de recomendación de productos de los comercios electrónicos, siendo sobre todo utilizada la técnica de k vecinos más próximos (k nearest neighborhood) para realizar estas.
Tendencias de futuro
En la actualidad algunas de las investigaciones más interesantes se están centrando en la búsqueda de aplicaciones a técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) e inteligencia artificial (IA). Entre estas se encuentran el análisis de imágenes médicas, el desarrollo de chatbots para realizar tareas de atención al cliente y el desarrollo de medios de transporte autónomos.
Influencers en redes
- Daniel Lakens. Psicología.
- Danielle Navarro. Psicología.
- J. Wagenmakers. Psicología.
- Lisa DeBruine. Psicología.
- Deborah G. Mayo. Filosofía de la ciencia y estadística.
- Frank Harrell. Bioestadística.
- DataMethods. Foro sobre estadística y medicina.
- Andrew Gelman. Estadística aplicada.
- FiveThirtyEight. Periodismo de datos.
- Nate Silver. Periodismo de datos.
- François Chollet. Deep Learning.
- Matt Dancho. Negocios.
