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¿Qué es data science y para qué sirve?

2014Puntos

hace 4 meses

Curso de Principios de Visualización de Datos para Business Intelligence
Curso de Principios de Visualización de Datos para Business Intelligence

Curso de Principios de Visualización de Datos para Business Intelligence

Aprende visualización de datos para comunicar los resultados de tu negocio con técnicas de storytelling. Aplica Business Intelligence o inteligencia de negocios para encontrar patrones de comportamiento, hacer predicciones y tomar decisiones basadas en datos. Transforma tus análisis de datos en reportes sencillos y efectivos con tu profesor Luis Novelo.

La ciencia de los datos es el proceso en el cual se obtiene información, conocimiento o algún elemento de valor a partir de datos. Es la ciencia que se encarga del estudio de los datos. La ciencia de datos o data science surge justo ante la necesidad de explicar, conocer y utilizar, la enorme cantidad de datos que se generan diariamente.

Tu paso por internet sea en aplicaciones, sitios web, redes sociales o cualquier espacio virtual genera datos. Sí, nuestros hábitos diarios generan por sí mismos datos que para muchas empresas son sumamente valiosos.

Algunos de estos datos los generamos conscientemente como lo es al llenar un formulario o cualquier información que proporcionamos. Sin saberlo, también generamos datos, por ejemplo: con nuestras búsquedas, las interacciones que tenemos con publicaciones, a través de nuestra navegación en una página web, entre muchas otras opciones.

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Te recomendamos 6 libros para empezar en el mundo del Data Science.

Año con año se generan más datos gracias a las nuevas tecnologías, el data science es una figura que surge para responder a la necesidad de aprovechar estos datos. Las bases de datos por sí mismas tienen un valor, sin embargo, su mayor riqueza está en las posibilidades de conocimiento que ofrecen.

Justo como lo mencionamos, la interpretación y el conocimiento que hay en esos datos tienen un valor enorme para las compañías, por lo que se vuelve indispensable contar con un equipo de data science en las empresas y la figura del científico de datos cobra relevancia.

¿Para qué sirve el data science?

La ciencia de los datos se puede explicar como un ciclo, este ciclo o proceso permite comprender la función que tiene en una empresa:

  1. Captura.- Incluye la extracción, adquisición y entrada de datos.
  2. Almacenamiento.- Va desde reunir, limpiar, procesar o la arquitectura de datos.
  3. Procesar.- Clasificar, modelar, resumir, agrupación y/o minería de datos.
  4. Analizar.- Confirmación, exploración, predicción, regresión, entre otros.
  5. Comunicación.- Visualización, minería de textos o informe de datos para la toma de decisiones.
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Es la persona encargada de interpretar los datos. Está especializado en extraer conocimiento a través de ellos. Además, puede crear algoritmos que permitan la extracción y organización de la información. ¿Sabes cuáles son los requisitos para empezar como data scientist?

Las bases de datos pueden no significar nada a los ojos de las personas, sin embargo, estos datos se convierten en información, esa información es transformada en conocimiento para las empresas, para que este proceso suceda, debe existir un científico de datos, a partir del conocimiento que este genera, las compañías toman mejores decisiones, que hacen negocios rentables y competitivos.

¿Qué hace un data scientist?

Cada día el data scientist es más requerido y demandado dentro de las empresas. Es una profesión en completo auge y sumamente solicitada. Una figura esencial en la concepción de un negocio exitoso en la actualidad.

El perfil de los data scientist lleva consigo: la estadística y las matemáticas. Otras habilidades que suman a este profesional son: visualización de datos, programación, comunicación, entre otras.

Pero, ¿qué hace un científico de datos? Busca hallazgos, información de valor y crea conocimiento a partir de los datos. Esto lo realiza al identificar patrones en ellos, por medio de estadística y probabilidad; es capaz de manejar, analizar e interpretar datos.

No te pierdas estos 10 pasos infalibles para conseguir trabajo como Científico de Datos.

Además de estas funciones sumamente especializadas, también se encuentran otras tareas, como lo son: comprensión del negocio en el que se encuentra, del mercado en el que la compañía compite y la comunicación, la cual necesita para transmitir a las personas de negocios, fuera del ámbito técnico, los proyectos y por lo tanto, las oportunidades que se pueden generar desde la ciencia de los datos.

Características de un científico de datos

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Para lograr las funciones que mencionamos, necesitamos que los científicos de datos sean capaces de manejar y comprender:

  • Algoritmos genéricos
  • Minería de datos
  • Redes neuronales
  • Base de datos
  • Series temporales
  • Herramientas de datos
  • Big Data
  • Conocimientos matemáticos, informáticos y estadísticos
  • Lenguajes de programación, por citar algunos.

El científico de datos, por lo tanto, debe entender los datos, comprender el o los problemas que se deben solucionar, así como conocer y utilizar la tecnología que hay disponible. Asimismo es indispensable contar con características personales, tales como: habilidad para comunicar y curiosidad.

Quiero ser científico de datos ¿Por dónde puedo empezar?

En primer lugar, la comunicación es elemental para poder transmitir el conocimiento que obtiene de la información que poseen, por lo que es su responsabilidad que sea comprensibles para otras personas que no sean científicos de datos, pero tengan en sus manos la toma de decisiones y la dirección del negocio.

Por otra parte, la curiosidad, le permitiría estudiar los datos, investigarlos, analizarlos a fondo, con el objetivo de descubrir y aprender de ellos, esta cualidad ayudará a que la información eventualmente se pueda convertir en conocimiento. Manejar estos temas a fondo invitan a formar una biblioteca de Data Scientist para estar siempre aprendiendo más.

Si estás interesado en el data science o estás pensando en iniciar tu camino como científico de datos, es una alternativa por demás rentable, para muchos el data scientist es la profesional más atractiva del siglo, es muy demandada por las empresas, por lo que hay muchas opciones laborales.

Mira cómo usar Redshift como Data Scientist en este ejemplo de Platzi.

Para terminar, imagina lo emocionante que es comprender el pasado y presente de un negocio para crear hipótesis o predicciones sobre lo que viene en el futuro, justo eso puedes hacer desde el data science. Conoce más sobre este increíble mundo en nuestra escuela de data science. Puedes empezar con el curso de principios de visualización de datos.

Curso de Principios de Visualización de Datos para Business Intelligence
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Ana Lucía
Ana Lucía
Anilu

2014Puntos

hace 4 meses

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14561Puntos

Buen artículo. Entiendo el call to action, pero pienso que si alguna persona luego de leer este artículo siente curiosidad por explorar Data Science, que se dirija al curso de Análisis de Negocios para Data Sicience 😃.

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6170Puntos

Muy buen artículo.

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4009Puntos

Excelente información!!

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6872Puntos

🚀 Empecé mi camino como Data Science desde el 22 de febrero.Y no me arrepiento.
Soy contador-auditor y me ha costado un poco el tema de programación pero ya mismo llego al 10% de la Escuela de Data Science.
💚 Para todas las personas que tienen dudas si iniciar o no en este mundo. !No lo duden!. Comiencen con su primera clase HOY.

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6445Puntos
4 meses

Yo empecé a inicios de Febrero y vamos igual!!! éxitos en tu camino!!!

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7850Puntos

Que buen artículo, felicitaciones 😍

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6730Puntos

Buen artículo, buenas imágenes, en general el articulo es amplio aunque básico pero con un vocabulario atractivo y fácil de entender para aquellas personas que se están iniciando en el mundo del Data Science

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6831Puntos

Me parece genial!, en este momento estoy tomando la escuela de Data Science y está genial, he aprendido mucho y vamos por más. 👾

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10908Puntos

Excelente post, una excelente introducción al mundo de Data Science. Me encanta que se le de más lugar a Data Science en Platzi, ojalá que también se siga hablando de esto y de temas relacionados con Computer Science!

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7647Puntos

Wou! esta super, aprender a extraer valor a los datos.

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24683Puntos

Y no lo olviden, Harvard Business Review calificó a los Data Scientist como ‘La profesión más sexy del siglo’ 😎

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5932Puntos

Me encanta! Un artículo bastante completo, hasta se podría usar para explicar esta carrera a todas las personas

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4492Puntos

Un artículo muy interesante que permite adquirir una visión general acerca del data science y el papel que desempeña un data scientist en la empresa