La ciencia de datos es una combinación de matemáticas, estadística, aprendizaje automático e informática. La ciencia de datos recopila, analiza e interpreta datos para recopilar información sobre los datos que pueda ayudar a los tomadores de decisiones a tomar decisiones informadas.

La ciencia de datos se utiliza hoy en día en casi todas las industrias y puede predecir el comportamiento y las tendencias de los clientes e identificar nuevas oportunidades. Las empresas pueden utilizarlo para tomar decisiones informadas sobre el desarrollo y marketing de productos. Se utiliza como herramienta para detectar fraudes y optimizar procesos. Los gobiernos también utilizan la ciencia de datos para mejorar la eficiencia en la prestación de servicios públicos.

La Ciencia de Datos es un campo emergente que ve crecer su importancia cada día que pasa. Es la última palabra de moda en el mundo de las tecnologías de la información y su demanda en el mercado ha ido creciendo de manera constante. La demanda de científicos de datos está proliferando, impulsada por la necesidad de que las organizaciones transformen los datos en conocimientos. Empresas como Google, Amazon, Microsoft y Apple se encuentran entre los mayores reclutadores de científicos de datos. La ciencia de datos también se está convirtiendo en un campo buscado por los profesionales de TI. 

Según un informe reciente de Investigación de precedencia, se prevé que la demanda de ciencia de datos crezca a una CAGR (tasa de crecimiento anual compuesta) del 16.43% y alcance un valor de mercado de la friolera de 378.7 mil millones durante el período previsto de 2022 a 2030.

En términos simples, la ciencia de datos ayuda a analizar datos y extraer información significativa de ellos combinando estadística y matemáticas, habilidades de programación y experiencia en la materia.

Importancia de la ciencia de datos

Hoy en día, las organizaciones están abrumadas por los datos. La ciencia de datos ayudará a extraer conocimientos significativos combinando varios métodos, tecnologías y herramientas. En los campos del comercio electrónico, las finanzas, la medicina, los recursos humanos, etc., las empresas se encuentran con enormes cantidades de datos. Las herramientas y tecnologías de ciencia de datos les ayudan a procesarlos todos.

Historia de la ciencia de datos

A principios de la década de 1960, se acuñó el término "Ciencia de datos" para ayudar a comprender y analizar los enormes volúmenes de datos que se recopilaban en ese momento. La ciencia de datos es una disciplina que se desarrolla constantemente y que emplea informática y métodos estadísticos para adquirir conocimientos y generar predicciones valiosas en una variedad de industrias.

Ciencia de datos: requisitos previos

• Estadística

La ciencia de datos se basa en estadísticas para capturar y transformar patrones de datos en evidencia utilizable mediante el uso de complejas técnicas de aprendizaje automático.

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• Programación

Python, R y SQL son los lenguajes de programación más comunes. Para ejecutar con éxito un proyecto de ciencia de datos, es importante inculcar cierto nivel de conocimientos de programación. 

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• Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)

Hacer pronósticos y estimaciones precisos es posible gracias al aprendizaje automático, que es un componente crucial de la ciencia de datos. Debe tener un conocimiento firme del aprendizaje automático si desea tener éxito en el campo de la ciencia de datos.

En este ámbito es imprescindible una comprensión clara del funcionamiento de las bases de datos y habilidades para gestionar y extraer datos. 

Puede calcular y predecir rápidamente utilizando modelos matemáticos basados ​​en los datos que ya conoce. El modelado ayuda a determinar qué algoritmo es mejor para manejar un problema determinado y cómo entrenar estos modelos.

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¿Para qué se utiliza la ciencia de datos?

• Análisis descriptivo

Ayuda a mostrar con precisión puntos de datos para patrones que pueden aparecer y que satisfacen todos los requisitos de los datos. En otras palabras, implica organizar, ordenar y manipular datos para producir información reveladora sobre los datos proporcionados. También implica convertir datos sin procesar en una forma que facilite su comprensión e interpretación.

• Análisis predictivo

Es el proceso de utilizar datos históricos junto con diversas técnicas como minería de datos, modelado estadístico y aprendizaje automático para pronosticar resultados futuros. Al utilizar las tendencias de estos datos, las empresas utilizan análisis predictivos para detectar peligros y oportunidades.

• Análisis de diagnóstico

Es un examen en profundidad para comprender por qué sucedió algo. Para describirlo se utilizan técnicas como desglose, descubrimiento de datos, extracción de datos y correlaciones. Se pueden realizar múltiples operaciones y transformaciones de datos en un conjunto de datos determinado para descubrir patrones únicos en cada una de estas técnicas. 

• Análisis Prescriptivo

El análisis prescriptivo avanza en el uso de datos predictivos. Prevé lo que es más probable que ocurra y ofrece el mejor curso de acción para afrontar ese resultado. Puede evaluar los efectos probables de diversas decisiones y sugerir el curso de acción óptimo. Utiliza motores de recomendación de aprendizaje automático, procesamiento de eventos complicado, redes neuronales, simulación, análisis de gráficos y simulación.

¿Qué es el proceso de ciencia de datos?

• Obteniendo los datos

El primer paso es identificar qué tipo de datos deben analizarse y estos datos deben exportarse a un archivo Excel o CSV.

• Limpiando los datos

Es esencial porque antes de que pueda leer los datos, debe asegurarse de que estén en un estado perfectamente legible, sin errores, sin valores faltantes o incorrectos.

• Análisis exploratorio

El análisis de los datos se realiza visualizando los datos de varias maneras e identificando patrones para detectar cualquier cosa fuera de lo común. Para analizar los datos, debe tener una excelente atención a los detalles para identificar si algo está fuera de lugar.

• Modelado o aprendizaje automático

Un ingeniero o científico de datos escribe las instrucciones que debe seguir el algoritmo de aprendizaje automático en función de los datos que deben analizarse. El algoritmo utiliza iterativamente estas instrucciones para generar el resultado correcto.

• Interpretando los datos

En este paso, descubrirá sus hallazgos y los presentará a la organización. La habilidad más crítica en esto sería su capacidad para explicar sus resultados.

A continuación se muestran algunos ejemplos de herramientas que ayudarán a los científicos de datos a facilitar su trabajo.

• Análisis de Datos – Informática PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Visualización de datos – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Almacenamiento de datos – Apache Hadoop, Informatica/Talend, conocimientos de Microsoft HD
• Modelado de datos – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Beneficios de la ciencia de datos en los negocios

• Mejora las predicciones comerciales.
• Interpretación de datos complejos.
• Mejor toma de decisiones
• Innovación de producto 
• Mejora la seguridad de los datos
• Desarrollo de productos centrados en el usuario.

Aplicaciones de la ciencia de datos

• Recomendación de producto

La técnica de recomendación de productos puede influir en los clientes para que compren productos similares. Por ejemplo, un vendedor del Gran Bazar está tratando de aumentar las ventas de la tienda agrupando los productos y ofreciendo descuentos. Así que combinó champú y acondicionador y les hizo un descuento. Además, los clientes los comprarán juntos a un precio reducido.

• Pronóstico Futuro

Es una de las técnicas más aplicadas en Ciencia de Datos. Sobre la base de varios tipos de datos que se recopilan de diversas fuentes, se realizan pronósticos meteorológicos y pronósticos futuros. 

• Detección de Fraudes y Riesgos

Es una de las aplicaciones más lógicas de la ciencia de datos. Dado que las transacciones en línea están en auge, es posible que pierda sus datos. Por ejemplo, la detección de fraude con tarjetas de crédito depende del monto, el comerciante, la ubicación, la hora y otras variables. Si alguno de ellos parece poco natural, la transacción se cancelará automáticamente y bloqueará su tarjeta durante 24 horas o más.

• Coche autónomo

El coche autónomo es uno de los inventos más exitosos del mundo actual. Entrenamos a nuestro coche para que tome decisiones de forma independiente en base a los datos previos. En este proceso, podemos penalizar a nuestro modelo si no funciona bien. El automóvil se vuelve más inteligente con el tiempo cuando comienza a aprender a través de todas las experiencias en tiempo real.

• Reconocimiento de imagen

Cuando desea reconocer algunas imágenes, la ciencia de datos puede detectar el objeto y clasificarlo. El ejemplo más famoso de reconocimiento de imágenes es el reconocimiento facial: si le dice a su teléfono inteligente que lo desbloquee, escaneará su rostro. Entonces, primero, el sistema detectará el rostro, luego clasificará su rostro como un rostro humano y luego decidirá si el teléfono pertenece al propietario real o no.

• Convertir voz a texto

El reconocimiento de voz es un proceso de comprensión del lenguaje natural por parte de la computadora. Estamos bastante familiarizados con los asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant. 

• Healthcare

La ciencia de datos ayuda en diversas ramas de la atención sanitaria, como el análisis de imágenes médicas, el desarrollo de nuevos fármacos, la genética y la genómica, y brinda asistencia virtual a los pacientes. 

• Motores de Búsqueda

Google, Yahoo, Bing, Ask, etc. nos proporcionan multitud de resultados en una fracción de segundo. Esto es posible utilizando varios algoritmos de ciencia de datos.

Cómo convertirse en un Datos Científico?

Papel de un científico de datos

A medida que las empresas generan más datos que nunca, queda claro que los datos son un activo valioso. Sin embargo, extraer información significativa de los datos requiere analizarlos, que es donde entran los científicos de datos. Un científico de datos es un especialista en recopilar, organizar, analizar e interpretar datos para encontrar tendencias, patrones y correlaciones.

Los científicos de datos desempeñan un papel esencial para garantizar que las organizaciones tomen decisiones informadas. Trabajan en estrecha colaboración con líderes empresariales para identificar objetivos específicos, como identificar la segmentación de clientes e impulsar mejoras en productos y servicios. Utilizando algoritmos avanzados de aprendizaje automático y modelos estadísticos, los científicos de datos pueden examinar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones e ideas que ayuden a las organizaciones a tomar decisiones acertadas.

Los científicos de datos generalmente tienen una combinación de habilidades técnicas y conocimientos de interpretación y visualización de datos. Deben tener experiencia en análisis estadístico, lenguajes de programación, algoritmos de aprendizaje automático y sistemas de bases de datos. 

Echemos un vistazo a una descripción general de las responsabilidades que maneja un científico de datos profesional.

• Recopilar, limpiar y organizar datos para utilizarlos en modelos predictivos y prescriptivos.
• Analizar grandes cantidades de información para descubrir tendencias y patrones.
• Usar lenguajes de programación para estructurar los datos y convertirlos en información utilizable.
• Trabajar con las partes interesadas para comprender los problemas comerciales y desarrollar soluciones basadas en datos.
• Desarrollar modelos predictivos utilizando modelos estadísticos para pronosticar tendencias futuras.
• Creación, mantenimiento y seguimiento de modelos de aprendizaje automático.
• Desarrollar y utilizar algoritmos avanzados de aprendizaje automático y otros métodos analíticos para crear soluciones basadas en datos.
• Comunicar soluciones basadas en datos a las partes interesadas
• Descubra patrones y tendencias ocultos en conjuntos de datos masivos utilizando una variedad de herramientas de minería de datos
• Desarrollar y validar soluciones de datos a través de visualizaciones de datos, informes, paneles y presentaciones.

En conclusión, el papel de un científico de datos es fundamental para las empresas que buscan tomar decisiones basadas en datos. Los científicos de datos son responsables de recopilar, organizar, analizar e interpretar datos para identificar tendencias y correlaciones. También desarrollan procesos de procesamiento de datos, diseñan informes y paneles, y desarrollan modelos para pronosticar tendencias futuras. Para tener éxito en el campo, necesitan comprender el contexto empresarial y las necesidades del cliente.

Pasos para convertirse en un científico de datos

La ciencia de datos es uno de los sectores de más rápido crecimiento en la industria tecnológica y es un campo donde hay una gran demanda de profesionales capacitados. Es posible que sientas curiosidad por el proceso de convertirte en científico de datos si estás pensando en una carrera en este campo. Aquí, brindaremos una descripción general de lo que se necesita para comenzar y tener éxito en este campo.

1. Aprende lo básico: El primer paso para convertirse en un científico de datos es comprender los fundamentos de la ciencia y el análisis de datos. Deberá comprender temas de gestión de datos, estadística, matemáticas y programación. Puede encontrar muchos recursos y cursos en línea que enseñan estos temas.

2. Desarrollar habilidades prácticas: Una vez que haya adquirido los conocimientos básicos de la ciencia de datos, deberá desarrollar habilidades prácticas que le resultarán útiles en su carrera. Por ejemplo, familiarícese con lenguajes de programación, como R y Python, y con sistemas de codificación y gestión de bases de datos. Es posible que también desee practicar técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático.

3. Obtenga un certificado de posgrado o un título: La mayoría de los empleadores prefieren contratar científicos de datos con un posgrado o maestría en el campo correspondiente, como informática o matemáticas aplicadas. Obtener un título en ciencia de datos o análisis puede ayudarlo a adquirir el conocimiento, la experiencia y las habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos exitoso.

4. Trabajo en Proyectos: Una de las mejores formas de desarrollar sus habilidades en ciencia de datos es trabajar en proyectos. Puede encontrar proyectos en línea o comunicarse con organizaciones que buscan científicos de datos. Trabajar en proyectos le ayudará a adquirir experiencia en análisis de datos, aprendizaje automático y otras actividades de ciencia de datos.

5. Estar al día: Para mantenerse a la vanguardia, deberá estar informado sobre las últimas tendencias en ciencia de datos. Esté atento a las noticias de la industria y suscríbase a publicaciones destacadas sobre ciencia de datos.

Convertirse en científico de datos se puede lograr con la cantidad adecuada de dedicación y trabajo duro. Si sigue los consejos descritos anteriormente, estará en camino hacia una lucrativa carrera en ciencia de datos.

Lea más sobre la Los 9 puestos laborales principales en el mundo de la ciencia de datos para 2023

Conclusión

En conclusión, la ciencia de datos es un campo dinámico y en rápida evolución que desempeña un papel fundamental en nuestro mundo basado en datos. Combina una variedad de habilidades, que incluyen estadística, programación, conocimiento del dominio y visualización de datos, para extraer información valiosa de conjuntos de datos vastos y complejos. Como hemos explorado en este blog, la ciencia de datos no se trata sólo de hacer números; se trata de transformar los datos en conocimiento procesable que pueda impulsar la toma de decisiones informadas en todas las industrias. Ya sea que sea un científico de datos experimentado o alguien que recién comienza a explorar este fascinante campo, las oportunidades y el impacto de la ciencia de datos son ilimitados y promete continuar dando forma a nuestro futuro de manera profunda. Entonces, ya sea que esté utilizando la ciencia de datos para analizar tendencias del mercado, mejorar los resultados de la atención médica o mejorar las experiencias de los usuarios, está claro que el poder de la ciencia de datos llegó para quedarse y su potencial está limitado únicamente por nuestra imaginación e innovación.

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• Fuente: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/