La ciencia de datos es un campo de estudio que tiene como objetivo utilizar un enfoque científico para extraer significado e información de los datos. Los conceptos básicos de Data Science se explican en este tutorial. Está diseñado para estudiantes y profesionales en activo que son principiantes. Este tutorial le permitirá comenzar el viaje para convertirse en un científico de datos y discutir varios perfiles de trabajo asociados con la ciencia de datos que lo ayudarán a obtener una experiencia relevante. Además, para convertirse en un científico de datos, no es necesario que tenga antecedentes específicos. La transformación digital en todas las industrias ha aumentado la demanda de candidatos con habilidades y conocimientos relevantes en ciencia de datos.

1. ¿Qué es la ciencia de datos?
2. Diagrama de flujo de ciencia de datos
3. ¿Quién es un científico de datos?
4. ¿Cuáles son las habilidades esenciales para convertirse en un científico de datos?
5. Aplicaciones de la ciencia de datos
6. ¿Por qué debería desarrollar una carrera en ciencia de datos?
7. Ventajas de la ciencia de datos
8. Desventajas de la ciencia de datos
9. Empleos en ciencia de datos
10. Preguntas Frecuentes
11. Conclusión

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un tema buscado entre las organizaciones que se enfocan en recopilar datos y extraer información significativa para ayudar al crecimiento empresarial. Si se procesan de manera eficiente, los datos son un activo para cualquier organización. La necesidad de almacenamiento se multiplicó cuando entramos en la era de los grandes datos. Hasta 2010, el enfoque principal fue construir una infraestructura avanzada para almacenar estos datos valiosos, a los que luego se accedería y procesaría para obtener información comercial. Con marcos como Hadoop que se han ocupado de la parte de almacenamiento, el enfoque se ha desplazado hacia el procesamiento de estos datos. Dejanos ver Conceptos básicos de la ciencia de datos y cómo encaja en el estado actual de Big Data y empresas.

Diagrama de flujo de ciencia de datos

El gráfico anterior muestra los diferentes pasos del flujo de trabajo de un científico de datos. El resto del artículo se centra en detallar estos pasos.

Paso 1: Obtención de los datos

Primero se debe identificar qué tipo de datos se deben analizar y estos datos se deben exportar a un archivo Excel o CSV.

Paso 2: Depuración o limpieza de 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.

Paso 3: Análisis de datos exploratorios

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.

Paso 4: modelado o aprendizaje automático

El ingeniero de datos o el científico 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 llegar a la salida correcta.

Paso 5: Interpretación o “Narración de datos”

En este paso, descubre sus hallazgos y los presenta a la organización. La habilidad más crítica en esto sería su capacidad para explicar sus resultados. De ahí el término “narración”.

¿Quién es un científico de datos?

A Datos Científico identifica preguntas importantes, recopila datos relevantes de varias fuentes, almacena y organiza datos, descifra información útil y finalmente la traduce en soluciones comerciales y comunica los hallazgos para afectar el negocio de manera positiva. 

Además de construir algoritmos cuantitativos complejos y sintetizar un gran volumen de información, los científicos de datos también tienen experiencia en habilidades de comunicación y liderazgo, que son necesarias para generar resultados medibles y tangibles para varias partes interesadas del negocio.

¿Cuáles son las habilidades esenciales para convertirse en un científico de datos?

1. Experiencia Matemática: Existe la idea errónea de que el análisis de datos tiene que ver con las estadísticas, y no hay duda de que tanto las estadísticas clásicas como las bayesianas son cruciales para la ciencia de datos. Aún así, otros conceptos matemáticos también son cruciales, como las técnicas cuantitativas y el álgebra lineal, que admiten muchas técnicas inferenciales y algoritmos de aprendizaje automático.
2. Gran perspicacia comercial: Los científicos de datos son la fuente para obtener información útil que es fundamental para el negocio y también son responsables de compartir este conocimiento con los equipos e individuos interesados ​​para aplicarlo a las soluciones comerciales. Están en una posición crítica para contribuir a la estrategia comercial, ya que tienen una exposición a los datos como nadie más. Por lo tanto, los científicos de datos deben tener una sólida comprensión empresarial para cumplir con sus responsabilidades.
3. Habilidades tecnológicas: Los científicos de datos deben trabajar con algoritmos complejos y herramientas sofisticadas. También se espera que codifiquen y creen prototipos de soluciones rápidas utilizando uno o un conjunto de lenguajes de SQL, Python, R y SAS y, a veces, Java, Scala, Julia y otros. Los científicos de datos también deberían poder navegar a través de desafíos técnicos y evitar cuellos de botella o obstáculos que puedan ocurrir debido a la falta de solidez técnica.

Aplicaciones de ciencia de datos

Algunas de las aplicaciones populares de la ciencia de datos son:

Recomendación de producto

La técnica de recomendación de productos se ha convertido en una de las técnicas más populares para influir en los clientes para que compren productos similares. Por ejemplo, un vendedor de Big Bazaar está tratando de aumentar las ventas de la tienda agrupando los productos y ofreciendo descuentos. Así que combinó el champú y el acondicionador y les hizo un descuento. Además, los clientes los comprarán juntos por un precio con descuento.

Pronóstico Futuro

El análisis predictivo es uno de los dominios más utilizados en la ciencia de datos. Todos somos conscientes del pronóstico del tiempo o el pronóstico futuro basado en varios tipos de datos que se recopilan de varias fuentes.

Detección de Fraudes y Riesgos

Dado que las transacciones en línea están en auge, es posible que pierdas tus datos personales. Entonces, una de las aplicaciones más intelectuales de la ciencia de datos es la detección de fraude y riesgo. Por ejemplo, la detección de fraude con tarjetas de crédito depende de la cantidad, 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 de conducción autónoma

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.

¿Por qué debería desarrollar una carrera en ciencia de datos? 

Ventajas de la ciencia de datos

Alta demanda:

La ciencia de datos tiene una gran demanda en el escenario actual y se prevé que cree 11.5 millones de puestos de trabajo para 2026. Esto hace que ciencia de datos una carrera prometedora en el futuro.

Cuidado de la salud mejorado:

En el sector de la salud, se han producido mejoras significativas desde que surgió la ciencia de datos. Con la llegada del aprendizaje automático, ahora es más fácil detectar tumores en etapa temprana.

Experiencia de usuario personalizada:

La ciencia de datos implica el aprendizaje automático, lo que permite a las industrias crear mejores productos adaptados específicamente a las experiencias de los clientes. Por ejemplo, los sistemas de recomendación utilizados por los sitios web de comercio electrónico brindan información personalizada a los usuarios en función de sus compras históricas.

Desventajas de la ciencia de datos

Preocupaciones sobre la privacidad de los datos

Los datos utilizados en el proceso pueden violar la privacidad de los clientes. Los datos personales de una persona son visibles en la empresa matriz y, en ocasiones, pueden filtrarse debido a filtraciones de seguridad.

Demasiada dependencia de los datos.

Cuando se analizan datos no comprobados, no arrojan los resultados esperados. Esto puede dificultar la toma de decisiones comerciales efectivas y la resolución de problemas.

Empleos en ciencia de datos

Como se mencionó anteriormente, hay una variedad de diferentes trabajos y roles bajo el paraguas de la ciencia de datos para elegir. Aquí hay diferentes perfiles de trabajo que eventualmente pueden llevarlo a convertirse en un científico de datos.

• Analista de Datos
• Ingenieros de datos
• Administrador de base de datos
• Ingeniero de Aprendizaje de Máquinas
• Arquitecto de datos
• Estadístico
• Business Analyst
• Gerente de datos y análisis
• Datos Científico

Lee este artículo en Los 9 roles laborales principales en el mundo de la ciencia de datos para comprender más sobre los trabajos en Data Science.

Preguntas frecuentes sobre ciencia de datos

1. ¿Qué es la ciencia de datos en palabras simples?

La ciencia de datos se puede definir como un campo de estudio interdisciplinario que utiliza datos para diversos fines de investigación e informes para obtener información y significado de esos datos.

2. ¿Qué hace realmente un científico de datos?

Los científicos de datos crean y usan algoritmos para analizar datos. Este proceso generalmente implica el uso y la creación de herramientas de aprendizaje automático y productos de datos personalizados para ayudar a las empresas y los clientes a interpretar los datos de manera útil.

3. ¿Qué es un ejemplo de ciencia de datos?

Uno de los ejemplos más importantes de la ciencia de datos ahora sería su uso para estudiar el virus COVID-19 y desarrollar una vacuna o un tratamiento. La ciencia de datos también incluye detección de fraude, automatización de atención al cliente, recomendaciones de atención médica, detección de noticias falsas, sistemas de recomendación de entretenimiento y comercio electrónico, y más. 

4. ¿Cuál es la elegibilidad para un curso de ciencia de datos?

La elegibilidad del curso para Data Science es una licenciatura en informática, matemáticas, TI, estadística o cualquier campo relacionado. Los estudiantes en sus semestres finales de licenciatura también pueden inscribirse en cursos de ciencia de datos. Además, los candidatos también deben tener un mínimo del 60% agregado en su X, XII y licenciatura. 

5. ¿Es la ciencia de datos una buena carrera?

Sí, Data Science es una buena carrera profesional, una de las mejores en este momento. No hay una sola industria que no pueda beneficiarse de la ciencia de datos, lo que hace que los roles de ciencia de datos aumenten cada año. Aparte de esto, los candidatos de alta demanda también se encuentran con algunos de los salarios más altos del mercado. Según Glassdoor, los científicos de datos ganan un promedio de $116,100 al año.

6. ¿Los científicos de datos codifican?

Según el rol, los científicos de datos deben codificar varias tareas relacionadas con los procesos. Deben tener un buen conocimiento de diferentes lenguajes de programación como C/C++, SQL, Python, Java y más.

7. ¿Qué problemas resuelven los científicos de datos?

Desde abordar los problemas del cambio climático hasta crear sistemas de recomendación en los servicios de transmisión, los científicos de datos prácticamente resuelven todo tipo de problemas en todo el mundo.

9. ¿Puedo aprender Data Science por mi cuenta?

Sí, pero para convertirse en un experto, debe inscribirse en un curso que le ofrezca capacitación, orientación y tutoría adecuadas.

Conclusión

Las herramientas y técnicas de Data Science contribuyen mucho al crecimiento de un negocio. Todas las empresas están experimentando una transformación digital, y existe una creciente demanda de candidatos con habilidades y conocimientos relevantes. Las empresas ofrecen salarios competitivos para el talento adecuado. Si desea seguir una carrera en ciencia de datos o cambiar su carrera a roles como analistas de negocios, analistas de datos, ingenieros de datos, ingenieros de análisis, etc. Consulte Programa de posgrado de Great Learning en Ciencia e Ingeniería de Datos, que lo ayudará a adquirir herramientas, técnicas y aplicaciones prácticas de ciencia de datos relevantes a través de estudios de casos de la industria.