SEO y Data Science: toma decisiones basadas en datos

En esta página trataré de explicar porque en seovalladolid.es consideramos absolutamente imprescindible poder manejarse con cierta solvencia dentro del mundo del data science.

A menudo los SEOS (entre los que me incluyo) estamos acostumbrados a trabajar con información muy variada en formato archivo y cuyo contenido principalmente son métricas, texto e imágenes de diferentes páginas web. Utilizamos herramientas como Search Console, Analytics, Ahrefs, Screaming Frog etc. Bien pues debes saber que Python te permitirá hacer miles de cosas/virgerías con el tremendo esfuerzo de un click o un simple intro en tu teclado.

No es que no puedas desarrollar tu trabajo en un futuro si desconoces la ciencia de los datos, ¡no es eso hombre! es simplemente una cuestión de evolución, de conocimiento, de exactitud o rigor científico…Dicho de otra forma tienes que adaptarte ya.

El Data Science te permitirá ser más efectivo y productivo (tanto o mas que 100 personas con conocimientos de marketing digital y SEO avanzado).

¿Por qué debo utilizar Data Science y SEO?

Fácil, podrás trabajar con una enorme cantidad de información y datos, gestionándolos en apenas segundos una vez tienes las metodologías y automatizaciones SEO necesarias diseñadas e implementadas.

Pero más importante aún es que podrás dedicar tus esfuerzos a entender o interpretar lo que te dicen esos datos, e incluso llegado el caso y para según que cosas no tendrás ni que interpretarlos, limitándote solo a ejecutar o implementar lo que los algoritmos de machine learning te recomienden.

¿Suena bien no crees?

Vale es cierto no es tan sencillo, ni todo es tan bonito…y lo que es más importante, requiere de tiempo, vamos que tendrás que echarle muchas ganas y unas cuantas horas, semanas, meses o años de aprendizaje, depende de ti. Personalmente creo que para convertirse en data scientist son necesarios mínimo 10 años.

Puedes encontrar bastante información si googleas, hay bastantes scripts que te facilitarán enormemente algunas de tus tareas como SEO, como por ejemplo entender de una forma mucho más profunda qué son los servicio de link building en SEO Valladolid y servicios de link building internacional en Seovalladolid.es, pero ojo eso no es data science…son sólo eso, pequeños scripts que están ahí para hacernos la vida más agradable, pero por algo se empieza.

¿Por qué debes aprender SEO y Data Science?

Pues porque como SEOS tenemos la exigencia del mercado (nuestros competidores: que son agencias seo, freelancers o departamentos de marketing dentro de una empresa) y la obligación (nuestros clientes) de ser más exactos, más efectivos y más rápidos en conseguir resultados en las SERPS de Google, con los menores recursos posibles (la pasta que le cobras a tu cliente).

Si queremos perpetuar nuestra actividad profesional en el mundo del posicionamiento web en los próximos 5 años, debemos ser conscientes de la realidad que nos rodea, así de simple.

Cada día surgen nuevas herramientas y nuevos sistemas que están sustentados en datos, en matemáticas, en pura estadística y por supuesto en algoritmos de machine learning. Son disciplinas creadas por el hombre sí, pero no son personas realizando una jornada laboral de 8 horas y descansando los fines de semana y festivos…son eso automatizaciones y metodologías que trabajan 365 días al año y 24 horas al día. Las capacidades de cálculo, estadística y probabilidad se rigen por sistemas computacionales que trabajan y operan como si fueran miles de personas que jamás descansan. 

Contar con una amplia experiencia SEO, es un valor añadido enorme, pero no es la base sobre la que debes tomar decisiones para según qué cosas dentro de tu profesión. Las percepciones que vienen dadas por la experiencia son otro valor añadido significativo, pero tampoco es aconsejable que tomes decisiones basadas en estas.

¿Pero qué dices te has vuelto loco?

Te pondré un ejemplo un poco absurdo y obvio quizás, pero creo que servirá para que entiendas un poco mejor lo que trato de explicarte:

¿Cuántas veces has escuchado o leído eso de…lo que funciono en su día ya no funciona? Como sabes, Google evoluciona constantemente, tiene miles de actualizaciones en sus algoritmos a lo largo del año, cada vez es más eficiente y más sabio el pajarito.

¡Vale nada nuevo eso lo sabemos todos!

Entonces… ¿por qué crees que algo tan subjetivo y poco medible como tu experiencia en la profesión puede o debe servirte para tomar decisiones?

Definición de Experiencia según la Wikipedia

Es una forma de conocimiento o habilidad derivados de la observación, de la participación y de la vivencia de un suceso.

Con permiso, os planteo la siguiente pregunta:

¿Qué métodos de observación utilizas?

Respuesta típica: uso herramientas SEO que me permiten ver y analizar algunos aspectos relacionados con el posicionamiento orgánico. Me tiro horas revisando los mismos aspectos de cada web o competidor.

Respuesta aceptable: utilizo herramientas SEO de forma científica y automatizada, es decir extraigo datos y métricas SEO de éstas, que luego modelo automáticamente con la finalidad de encontrar soluciones, respuestas y un mayor entendimiento los datos.

Encuentro patrones, outlayers(anomalías) y tendencias a corto, medio y largo plazo. Ejecuto esto en apenas unos minutos y dedico mis esfuerzos a analizar los resultados o directamente a implementar los cambios si procede que son necesarios, según las predicciones dadas para uno o varios modelos algorítmicos determinados.

Experiencia SEO vs Algoritmos de Machine learning y Metodologías basadas en Ciencia de Datos

Perdóname si mis palabras te resultan incómodas o simplemente no esperabas escuchar afirmaciones tan rotundas, pero es que es absurdo, una auténtica memez, creer que puedas procesar la misma cantidad de información y extraer conclusiones para luego tomar decisiones con la misma fiabilidad y velocidad que una máquina (algoritmos de machine learning).

Evidentemente la formación continua ayuda, pero entonces ya no hablamos de experiencia, sino de conocimiento. ¿Por cierto sabes lo que significa machine learning verdad? Las máquinas también se forman (aprenden), pero a una velocidad 1000 veces más rápido que tú.

Las percepciones (algo bastante subjetivo) y que proceden de la experiencia pueden ser útiles (poco) cuando hablamos de un conocimiento específico dentro de uno o varios sectores.

¿Pero cuantos sectores, mercados, nichos conoces? ¿cuántos nuevos aparecen cada día? ¿cuántos puedes gestionar de forma manual-prehistórica? Vale fin de la explicación. ¿Continuámos?

Ética SEO y Data Science

Como profesionales del posicionamiento web, tenemos la obligación de (entre comillas), dar mayor fiabilidad a nuestro trabajo, antes incluso de empezarlo y pare eso es necesario medir adecuadamente todas y cada una de las acciones SEO que llevaremos a cabo. Para esto sólo hay una forma de hacerlo (recabar información, modelarla, testearla, validarla, analizarla y planificarla) esto es Data Science y SEO señores.

Doy por sentado que estas familiarizado con conceptos como crawling, scraping, indexación analítica etc así que no entraremos en esa materia hoy.

Tranquilo no es cuestión de convertirnos en una especia de detective de Google (absolutamente imposible, por cierto) o lo que es peor aún, tratar de convertirnos en gurús o adivinos del SEO (ya hay demasiados ególatras en Twitter). Simplemente debemos ser un poco más pragmáticos y críticos con nosotros mismos y con el sector que nos rodea.

Lo que hago vale para este cliente, pero ¿para este otro? Mmm me voy a mojar un poco venga, me apetece levantar un poco de polémica y dar mi opinión al respecto.

¿Como encontrar una Agencia Web o experto en SEO y Data Science?

Puedo entender que por marca o para captar más clientes la gente se mide (o mejor dicho se la mide con grafiquitas de crecimiento) amén es aceptable y entendible, pero en serio ¿no crees que es mejor medir los resultados que consiguen para ti en las SERPS? Sinceramente creo que por cada 10 clientes, nichos o casos consiguen 1 éxito y ese precisamente es el que muestran en el tweet. No conozco ningún perfil de Twitter que constantemente publique graficas de este tipo cada mes… ¿por qué será?

Es la forma más conocida y actual de manipular la información SEO, que utilizan en su propio beneficio (conseguir más clientes y una mejor reputación entre sus homólogos)

Yo la llamo los replicantes SEO, vamos puro y duro capitalismo de la información que es precisamente lo que hace Google, Twitter, Facebook, Pinterest, Instagram etc a otro nivel evidentemente.

A las grandes empresas tecnológicas no les basta con utilizar a la gente como productos o bases de datos que venden y han vendido a terceros, sino que además sus algoritmos son capaces de manipularnos, hasta el punto de crear una adicción psicológica sin parangón consiguiendo que hagamos o nos interesemos por determinados servicios o productos (sus anunciantes) sin que seamos conscientes de ello. Si lector común, las redes sociales y los buscadores no son gratis,” NOSOTROS SOMOS SU PRODUCTO” y como tal lo manipulan y lo influencian a su antojo.

Vale los replicantes mal que les pese, no pueden hacer todo esto está claro, pero por favor pasa algunas horas investigando y no seas tan manipulable si estás buscando para tu empresa una agencia de Marketing Digital o un experto en SEO y Data Science en condiciones.

Tipos de Agencias SEO o Profesionales del Posicionamiento web

Analicemos el perfil de diferentes agencias y/o profesionales del sector, en base al coste que repercuten a sus clientes y a los resultados que obtienen para ellos.

Ejemplo 1

Agencia Grande o Freelancer de reconocido prestigio y trayectoria, que gestiona X cliente cuya dificultad a nivel de posicionamiento es Y, cobrando por sus honorarios o servicios Y*10. Es decir, una agencia que consigue resultados, pero sobredimensionando el coste de sus servicios de forma exagerada, basándose en puro humo o trayectoria empresarial y en tener un equipo comercial increíblemente bueno, que previamente convence al penitente en este caso su cliente, es decir tu empresa.

Ejemplo 2

Agencia Grande o Freelancer de reconocido prestigio y trayectoria, que gestiona X cliente cuya dificultad a nivel de posicionamiento es Y, cobrando por sus honorarios o servicios Y*10. Ahora, una agencia que NO consigue resultados, pero de nuevo sobredimensionando el coste de sus servicios de forma exagerada, basándose en puro humo o trayectoria empresarial y en tener un equipo comercial increíblemente bueno, que previamente convence al penitente en este caso su cliente, es decir tu empresa.

Ejemplo 3

Agencia pequeña o Autónomo, que gestiona X cliente cuya dificultad a nivel de posicionamiento es Y, cobrando por sus honorarios o servicios Y*3. Es decir, una agencia que puede conseguir o no resultados SEO, con un coste por sus servicios que apenas le deja margen de actuación y por tanto no consiguen con la debida frecuencia, los resultados esperados, aunque a veces si alcancen dichos objetivos. Todos mis respetos para este “clúster” son profesionales que se dejan el pellejo por sus clientes y luchan cada día en las SERPS.

Ejemplo 4

Agencia, Freelance, autónomo del tamaño que sea, que gestiona X cliente y cuya dificultad a nivel de posicionamiento es Y, cobrando por sus honorarios o servicios Y*5. Que puede predecir con un porcentaje de un 90% aprox. que es lo que tiene que hacer, como lo tiene que hacer, cuando lo tiene que hacer y cuanto debe gastar para alcanzar los objetivos deseados para sus clientes. Esto es seovalladolid.es una agencia con metodologías SEO y Data Science.

Conclusiones de los ejemplos expuestos

Desde un punto de vista de facturación los ejemplos 1 y 2 son los que mejor suenan claro y por el momento pueden perpetuar su falta de profesionalidad como seos (comercialmente hablando son auténticos cracks).

El ejemplo 3 será probablemente donde mayor cantidad de agencias o freelancers se encuentran. Para mis los auténticos luchadores, compañeros del sector y profesionales con verdadero conocimiento. Evidentemente alguna oveja negra hay por supuesto. Pero son gente trabajadora y con buenas intenciones.

El ejemplo 4 ¿no te parece una forma más profesional de trabajar y bastante más competitiva? ¿crees que los ejemplos 1 y 2 podrán mantener su status de clientes y facturación durante los próximos 5 años? Me da que no jeje independientemente de las inversiones comerciales que hagan y el tamaño de su cartera de clientes. Es un hecho o adoptan metodologías data science o se quedan obsoletas.

La necesidad de utilizar Ciencia de Datos y SEO

Para concluir esta introducción sobre seo y data science quiero matizar algunas apreciaciones más y plantear algunas preguntas (para aquellos que todavía dudan del por qué el data science y posicionamiento web van unidos de la manita).

En nuestra profesión desconocemos muchos factores SEO (variables) que Google tiene en cuenta para su algoritmo. Del mismo modo, aunque pensemos que Google lo sabe casi todo (cosa bastante probable) también utiliza sus propios modelos algorítmicos para continuar aprendiendo de nosotros y tener más y mejor información cada día que pasa, cada minuto que transcurre.

¿Para que servían los algoritmos? A sí, para clasificar, clusterizar (que no es lo mismo que clasificar) para predecir y en última instancia en el caso de Facebook, Twitter, Instagram, Youtube, Linkedin y algunas otras empresas tecnológicas para manipular la información, las personas etc. Entonces ¿por qué no hacemos nosotros lo mismo? Es decir, aprender de los datos mejor o peor estructurados, que tenemos o podemos conseguir fácilmente: Ahrefs, Screaming Frog, Scraping, Crawling etc

En SEO necesariamente nos valemos de herramientas muy potentes que nos facilitan la vida, aunque en el momento que tienen algún error en sus cálculos, o dan problemas de codificación o sencillamente no tienen tanta pasta para comprar datos de click stream nos ponemos a gritar en Twitter (yo el primero) que fastidio, esto lo hace mal, esto me da un error de codificación o esto lo limita. Vale si ¿pero las usas verdad?

¿Sabes que Ahrefs es probablemente uno de los crawlers más activos del mundo? ¿Qué es proveedor de datos de herramientas como Sistrix?

¿Qué prefieres no tener nada? Jeje ¿No verdad? Pues ya sabes a buscar respuestas y a recorrer caminos, es lo que hay y es lo que nos toca.

Deja de usar tanto estas herramientas dentro de sus suites online o aplicaciones de escritorio y empieza a usarlas como proveedoras de los datos más o menos acertados que necesitas y ponte a modelar y crear sistemas o metodologías en un dataframe que te permitan:

*Aumentar tu conocimiento SEO exponencialmente.

*Hacerte más rápido, más efectivo y más competitivo.

*Disponer de una metodología científica y válida para sitios pequeños, medianos y grandes.

*Saber con mayor exactitud si podrás o no posicionar la web de un cliente, teniendo en cuenta el coste que le vas a repercutir por tus servicios SEO (honorarios) y el gasto en linkbuilding, redacción de textos, optimizaciones Onpage etc, que tendrás que soportar tú, como su proveedor del servicio, para alcanzar esos objetivos en un tiempo determinado (grado de confiabilidad y partida presupuestaria que destina tu cliente en tus servicios).

Apreciaciones Finales

Por cierto, toma mucho cuidado de herramientas como Google Data Studio o similares, pueden ser muy bonitas para pintar graficas chulas, pero si trabajas con datos y seo, nuestra función no es pintar las gráficas más bonitas del mundo, sino alcanzar objetivos en las SERPS y evidentemente explicar las cosas claras a tus clientes con reportes entendibles.

Amén de que en big data o para clientes grandes son una chusta, pero de las grandes, se colapsarán por el volumen de información. Los gráficos nos sirven para entender mejor la información que hay en los datos, pero si lo conviertes en una fiesta de soy el mejor pintor…pues eso serás un pintor estupendo, pero estarás haciendo algo que ya está sobre explotado y sin argumento válido al menos para mí.

Ahrefs, Screaming Frog y otros ya te dan esos gráficos, ¿para que quieres hacer los mismos gráficos en otro sitio (Google Data Studio)?

Crea tus otros gráficos nuevos que te muestren lo que esas herramientas no te dan y utiliza soluciones más flexibles y potentes para compartirlos (data studio es como comer un “Sugus” esta rico si…pero llevo días sin comer, tengo hambre hombre), vamos que como hablemos de cientos de miles de líneas con datos, te puedes ir olvidando de usarlo.

Ahora si te apetece leer o informarte más sobre el tema, he hecho una pequeña guía básica explicando que es el data science, que hace un data scientist etc.

A se me olvidaba, si no quieres leer esa guía básica en la que explico algunas cosas, puedes ir a esta URL dónde te dejo un Tip SEO y data science sobre linkbuilding (en breve subo la info documentada a la URL) con el que valido científicamente por que un backlink ha de tener tráfico y keywords posicionadas.

Repito valido de forma científica, no porque lo diga perentano, fulano o porque es la creencia más extendida en el sector. Te servirá para tomar ciertas precauciones en el futuro, cuando hagas linkbuilding y entenderás lo sencillo que es detectar un patrón de enlaces antinatural y por qué bajo mi punto de vista, Google no penaliza esos sitios, de momento….

Venga haz scroll, lee lo que viene a continuación creo que puede ser realmente interesante y ya de paso (aumentas tu permanencia en mi página y mejoras mi UX) gracias.

¿Quieres Mejorar tu Posicionamiento Web?

Somos la agencia de referencia de posicionamiento web, servicio de link building local con Seo Valladolid y queremos proponerte una metodología de trabajo basada en datos, sabrás con anticipación cuáles serán los recursos económicos que deberás destinar a tu posicionamiento web, dependiendo del estado actual de tu proyecto y de la dificultad que tiene tu sector (competidores).

¿Qué es la Ciencia de Datos o Data Science?

La ciencia de datos o data science es la metodología interdisciplinar encargada de obtener conocimiento basándose en datos. Estos pueden estar mejor o peor estructurados y por tanto previamente se encarga de la data wrangling o modelado de datos. Posteriormente emplea cálculos matemáticos, estadísticos y modelos algorítmicos para clasificar y/o predecir una o varias incógnitas determinadas.

¿Qué sectores o mercados utilizan más el Data Science?

Principalmente son empresas Data Driven y Business Intelligence, o dicho de otra forma aquellas que han entendido la enorme ventaja competitiva que representa el poder de la información extraída del uso científico de los datos.

• Ciencia Biomédica
• Marketing
• Economía
• Finanzas
• Tecnológicas

¿Por qué utilizar Data Science en tu empresa?

• Sirve para ayudarte a detectar nuevas oportunidades en tu negocio y generar un aumento claro de tus beneficios, optimizando los recursos y prediciendo con una mayor efectividad.
• Estarás capacitado para regular tendencias en tu sector, es decir, podrás anticiparte y tomar decisiones antes de que ocurran.
• Posibilita la creación de productos innovadores y servicios específicos para determinados sectores, conociendo sus necesidades antes incluso de que ellos mismos tengan conocimiento de ellas.
• Efectuar una predicción exacta de la conducta de tus clientes o competidores y como relacionarte con ellos (clientes) o cómo actuar y tomar las medidas oportunas para superarlos (competidores).

¿Qué es un Data Scientist o Ingeniero de Datos?

Un data scientist o ingeniero de datos, es aquella persona que con la formación adecuada y los recursos necesarios deberá detectar patrones, tendencias, outlayers (anomalías o valores fuera de lugar) y llegar a determinadas conclusiones partiendo de un conjunto de datos. Es el responsable de la implementación de métodos estadísticos y algoritmos matemáticos que le permitan validar, resolver y/o predecir con el mayor grado de acierto y fiabilidad posibles, una o varias incógnitas.

¿Qué estudios o requerimientos profesionales necesita un Data Scientist?

Un ingeniero de datos debe poseer suficiente conocimiento y formación en las siguientes disciplinas/profesiones que a continuación enumeramos, para el buen desempeño profesional.

• Ingeniería de datos
• Matemáticas
• Estadística
• Programación

¿Qué habilidades técnicas debe tener un Data Scientist?

Un data scientist deberá tener las siguientes habilidades:

• Poseer una base tecnológica sólida
• Programar en Python
• Modelar o estructurar datos (data wrangling) en excel, csv, txt y json principalmente.
• Conocer los aspectos básicos de los diferentes lenguajes de programación
• Graficar conjuntos de datos mediante boxplots (caja con bigotes), scatterplots (diagramas de dispersión), histogramas etc
• Crawling y Scraping (data mining o minería de datos) con selenium, phantomjs, nodejs etc
• Matemáticas estadísticas, algebra lineal y algoritmos de machine learning (aprendizaje supervisado y no supervisado)
• Entender y utilizar las librerías más comunes de Python (pandas, numpy, seaborn, matplotlib etc)
• Tener dotes de comunicación y estar capacitado para expresar con claridad procesos complejos de manera sencilla.
• Metódico, organizado y resolutivo

¿Qué hace un ingeniero de datos?

• Primero debe entender tu modelo de negocio, ¿qué productos vendes? ¿qué servicios ofreces? ¿cuáles son las características especiales de tu sector o actividad?
• Segundo debe saber cuáles son las respuestas, ventajas o soluciones que deseas encontrar/predecir para tu empresa.
• Tercero tiene que adquirir esos datos, bien porque se los facilitemos o bien por que los consiga de forma externa.
• Cuarto debe saber si son datos históricos o si por el contrario existen y habrá actualizaciones futuras en los mismos.
• Quinto tiene que entender los patrones que encuentra en los datos.
• Sexto tiene que modelar y limpiar los datos para organizarlos y después asegurarse que utiliza sólo aquellos que sean 100% útiles.
• Séptimo ha de escoger varios modelos matemáticos adecuados (estadísticos y/o algorítmicos) y validar sólo aquellos que mejor resultado dan (clues validation).
• Octavo si procede ha de realizar pequeños ajustes en cálculos y modelos una vez están en producción.

Data Scientist o Ingeniero de Datos: la profesión del futuro y la mejor pagada del mundo

Es una carrera profesional muy atractiva para muchas personas, debido en parte a que es una de las profesiones mejor pagadas del mundo. Pero la realidad no es tan romántica, requiere de enormes conocimientos técnicos y formativos, y más aún serán necesarios muchos años de experiencia y dedicación, para acabar siendo un verdadera data scientist o ingeniero de datos.

¿Qué es Data Wrangling?

Data Wrangling (DW) es un procedimiento de transformación de los datos, donde se tiene que limpiar, consolidar y normalizar los mismos, para luego utilizar aquellos que verdaderamente son útiles y aportan valor.

Es importante destacar que aprox. El 60-70% del tiempo que emplea un data scientist, se centra en esta labor.

¿Cómo hacer Data Wrangling?

El procedimiento de Data Wrangling se lleva a cabo de la siguiente forma:

• Identifica datos (variables)
• Establece un formato idóneo
• Limpia y normaliza la data
• Agregar datos de otros ficheros si procede
• Validar los registros obtenidos

¿Qué es un Dataframe?

Un dataframe es un formato o estructura de tabla formada por variables en diferentes columnas y observaciones de estas en las filas, resulta bastante similar a Excel.

Cada fila contiene los valores de las variables para un mismo caso o individuo. Tiene apariencia de una matriz, pero las columnas pueden contener fundamentos de un prototipo diferente.

Si necesitas consultores de posicionamiento web en Valladolid, estás en el sitio correcto.

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación que se emplea para hacer software, cualquier tipo de aplicación y por supuesto data science. En la actualidad los data scientist optan por utilizar Anaconda Navigator en vez de trabajar por consola.

Anaconda Navigator

Anaconda es la suite más completa y moderna para Python y R. Es una distribución o interfaz gráfica de usuario y un administrador de entornos con lenguajes de líneas de comando.

Aplicaciones más utilizadas dentro de Anaconda para Data Science

Jupyter Notebook

Es una aplicación utilizada principalmente para el data wrangling o modelado de datos.

Spyder

Es una aplicación utilizada dentro de la distribución anaconda y que se usa principalmente para ejecutar scripts.

RStudio

Es una aplicación utilizada principalmente para el data wrangling y la ejecución de scripts, muy similar por funcionalidad a Jupyter y por aspecto o interfaz a Spyder.

Principales Librerías de Data Science

Existen diversas librerías en Python que resultan imprescindibles en ciencia de datos.  A continuación, te mostramos las más conocidas.

Numpy

Es una librería que permite manipular fácilmente vectores y matrices multidimensionales, destacando que para ello basta con ejecutar líneas cortas de código.

Pandas

Es una librería con enorme variedad de funcionalidades, que permite modelar gran cantidad de datos de forma rápida y efectiva. Se utiliza para operaciones y manejo de datos más o menos estructurados, y es particularmente útil en la depuración y preparación de los mismos.

Matplotlib

Es una librería de visualización para representar todo tipo de gráficos (boxplots, scatterplots, histogramas, mapas de calor etc)

Seaborn

Es una librería que hará que nuestros gráficos resulten mucho más interesantes y complementa los gráficos e información estadística que previamente hemos representado con matplotlib.

Nltk

Es una librería muy utilizada para analizar grandes cantidades de textos y puede emplearse cuando tratamos temas del procesamiento de lenguaje.

Hay muchas más, pero probablemente estas son las más conocidas.

Tipos de Archivo más usados en Data Science

A continuación, describimos brevemente algunos de los archivos más utilizados en la ciencia de datos.

Excel

A pesar de la aparición de herramientas y software para el manejo de datos, sigue siendo un instrumento robusto y solido para realizar bastantes cálculos (generalmente contables y financieros). Pertenece a la suite de Microsoft y a pesar de sus limitaciones para trabajar con cantidades de datos significativas es sin lugar a dudas el formato o tipo de archivo más utilizado en el mundo.

¿Qué logras hacer en Excel?

• Conseguir y transformar datos de forma básica
• Generar Dashboards Interactivos
• Explorar, analizar y visualizar un conjunto limitado o pequeño de datos
• Tablas dinámicas
• Procesar cifras
• Análisis descriptivo e inferencial

CSV

Comma Separated Values son archivos separados por comas, utilizando un delimitador para separar diferentes datos. Apariencia casi idéntica a excel, pero con la particularidad que se pueden trabajar muchas más filas.

TXT

Archivo para almacenar los datos en formato de texto y luego administrarlos como se quieran interpretar. Una característica destacable de los TXT, es que pueden usarse en diferentes sistemas operativos.

Vale explicados los aspectos más básicos e imprescindibles en relación a que es el data science, que es un data scientist y su relación con el SEO, es hora de hablar de big data.

¿Qué es el Big Data?

Big Data es una tecnología basada en la recolección de grandes cantidades de datos para almacenarlos y posteriormente hacer una investigación experimental en torno a ellos, tomando una cadena de apreciaciones y observaciones que a simple vista no se pueden detectar.

¿Por qué aprender Big Data?

Se prevé que para este 2021 se necesitarán unos 8 millones de técnicos en este campo en todo el mundo, profesión muy demandada en la actualidad.

¿Dónde estudiar Big Data?

Conoce los centros de estudio de mayor prestigio donde podrás estudiar un curso Big Data en España:

MBIT School

MBIT es una escuela localizada en Madrid donde se quiere formar a la nueva generación de personas capacitadas en Business Intelligence y Analista Big Data.

Su finalidad es cubrir la gran solicitud de expertos del área que demandan las compañías en la actualidad.

Poseen un grupo de catedráticos expertos en investigación sobre nuevas tendencias y cuentan con profesionales que desarrollan esta actividad para algunas empresas.

Curso que dura alrededor de nueve meses.

MBDM

El curso data Sciences de MBDM va dirigido a perfiles de ingeniería, matemáticos, licenciados en Física, en general aquellos relacionados con el universo informático.

Los profesionales surgidos de este máster tendrán conocimientos suficientes para trabajar como:

• Data Scientist
• Desarrolladores Big Data
• Diseños en BD
• Gestionar proyectos
• Consultores de proyectos

IEBS

Ofertan el máster en Big Data marketing un curso para ofrecer al interesado un crecimiento personal hacia nuevos conocimientos y nuevas capacidades que ayuden a convertirlo en un experto de inteligencia Artificial Aplicada.

¿Qué aprenderás?

• Fundamentos de matemáticas
• Estadísticas
• Programación
• Equipos y metodologías de valoración avanzadas de analíticas
• Aprenderás a capturar y almacenar datos
• Desarrollar algoritmos de analítica predictiva y descriptiva

¿A quién va dirigido?

• Científicos de datos
• Analistas
• Directores de tecnología e innovación
• Estudiantes de carreras técnicas
• Ejecutivos de empresas y negocios

Contarás con profesionales y académicos de probada reputación, que trabajan en empresas de probada trayectoria, como por ejemplo IBM.

EOI

Escuela que imparte un máster presencial para darle al estudiante una visión global del Big Data. Esto es lo que enseñan:

• Herramientas de visualización
• Modelado
• Arquitectura
• Diferentes procesos de TL

Universidad Pontificia de Salamanca

Un master semipresencial con el objetivo de constituir los próximos líderes del Big Data y la analítica del futuro.

Está dirigido a perfiles técnicos, ingenieros, matemáticos y físicos con pasión por los datos.

Cursos de ciencia de los datos en Udemy

Algunos puntos de partida interesantes si hablamos de cursos y que podrás complementar con esta guía de link building para principiantes.

Ciencia de Datos 2020 Bootcamp

Proporciona toda la herramienta necesaria para ser un excelso profesional en el área, los conocimientos que imparten son:

• Estadística
• Análisis
• Programación con Python
• Matplotlib
• Seaborn
• Tableau
• Scikit-learn
• Tensor Flow

Estadísticas para Data Science y Análisis Empresarial

¿Qué hace este curso diferente a los demás?

• Producción de alta calidad
• Video
• Animaciones

Curso que cubre todas las habilidades estadísticas importantes para convertirse en un analista de datos y profesional de la inteligencia empresarial.

Tendencias Big Data 2021

Será el promotor de nuevas herramientas tecnológicas, haciendo que el procedimiento de analítica de datos se convierta en algo fácil y asequible para los diferentes perfiles dentro de una compañía.

• La Analítica aumentada, gracias a ello se observará la aparición de conocimientos y cambios que servirán a los negocios para perfeccionar la toma de decisiones.
• Inteligencia Artificial permitirá que los algoritmos sean más rápidos, flexibles y tengan mayora capacidad de aprendizaje por sí mismos.
• Cultura del dato, las organizaciones deben preocuparse por informar y promover el conocimiento de los datos dentro de sus departamentos.
• Los Sistemas Cloud han conseguido enorme notoriedad como instrumento, permitiendo a las compañías acumular grandes cantidades de datos de una forma mucho más eficiente y accesible.

¿Quieres superar a tu competencia en un plazo razonable y rentable para tu negocio?

¡Ahora más que nunca es el momento de medir y calcular si es viable o no invertir en SEO para tu Empresa! 

¡Si quieres alcanzar objetivos en las SERPS, permítenos que veamos lo que dicen tus datos y los de tus competidores!

Seovalladolid.es es una de las mejores agencias que conoce bien las plataformas de link building, somos pionera en ofrecer soluciones SEO basadas en Data Science.