La ciencia de datos o Data Science es el proceso que convierte datos cotidianos en conocimiento estratégico dentro de una empresa, respondiendo preguntas vitales para cualquier negocio.
Este campo de estudio implica desentrañar patrones, formular insights y crear perspectivas valiosas que potencien decisiones informadas.
Quienes se especializan en Data Science actúan como chefs de la información, combinando datos con ingredientes como inteligencia artificial, estadísticas y prácticas matemáticas. El resultado: un menú de conocimiento estratégico para su organización.
La interpretación y conocimiento dentro de los datos son invaluables para las compañías. Por ello, contar con un equipo de Data Science y la figura de un o una Data Scientist se vuelve indispensable.
La ciencia de datos es fundamental para las empresas, ya que simplifica un ciclo vital en cinco puntos clave:
La demanda de científicos de datos con salarios competitivos crece diariamente, siendo esenciales para el éxito empresarial. Según 365 Data Science, se espera un aumento del 36% en la tasa de empleo para estos profesionales de 2021 a 2031.
Quienes se especializan en el mundo de la ciencia de datos buscan hallazgos, información valiosa y crean conocimiento a partir de la información cuantitativa. También identifican patrones mediante estadística y probabilidad, manejando, analizando e interpretando datos.
Además de estas funciones especializadas, estos profesionales también se enfrentan a tareas como la comprensión del negocio, del mercado y la comunicación, necesaria para transmitir proyectos y oportunidades fuera del ámbito técnico.
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Para desempeñar sus funciones, los científicos de datos deben manejar y comprender:
Además, requieren conocimientos matemáticos, informáticos y estadísticos, junto con habilidades en lenguajes de programación, entre otras.
La aplicación efectiva de la ciencia de datos brinda grandes beneficios a las empresas, desde optimizar procesos internos hasta personalizar experiencias para clientes.
Poder prever tendencias y entender el comportamiento del cliente permite una toma de decisiones más informada, impulsando el crecimiento y la eficiencia operativa.
No te pierdas estos 10 pasos infalibles para conseguir trabajo como Científico de Datos.
La ciencia de datos sigue un proceso estructurado, desde la depuración hasta la interpretación de resultados. Estas etapas clave incluyen:
Identificación y corrección de errores para establecer la base de análisis precisos.
Análisis de patrones y relaciones con visualizaciones y estadísticas descriptivas.
Selección y aplicación de modelos predictivos para encontrar patrones ocultos.
Traducción de resultados en insights accionables, requiriendo habilidades analíticas y comunicativas.
Exploremos a continuación las herramientas clave en nuestro arsenal de ciencia de datos.
Comenzamos con la clasificación. Este proceso implica asignar etiquetas basadas en características específicas. Es una herramienta poderosa para prever la probabilidad de eventos, como tener un mapa estratégico para la toma de decisiones.
En este punto clave, modelamos la relación entre variables continuas. Imagina prever movimientos futuros, pero en el contexto analítico, anticipando tendencias y patrones en datos continuos.
Por último, la agrupación es una técnica que organiza datos en conjuntos homogéneos para identificar patrones específicos. Es como poner elementos similares en su propio dominio, simplificando la identificación de estructuras subyacentes.
La ciencia de datos puede predecir el futuro, mientras que el análisis de datos se queda más en el pasado, describiendo lo que ya ha pasado.
Es como la unión entre el oráculo (Data Scientist) y el historiador de los datos (Analista de datos), juntos, arman el rompecabezas de lo que fue y lo que podría ser.
La integración del Machine Learning dentro del campo de la Data Science ayuda a automatizar el proceso de análisis de datos, con el fin de crear predicciones en tiempo real sin intervención humana.
Puedes descubrir más sobre la diferencia entre IA y Data Science en nuestro blog.
La ciencia de datos se centra en analizar los datos, descubriendo patrones futuros, mientras que la ingeniería de datos se dedica a construir y mantener las herramientas que manejan esos datos.
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Excelente articulo!
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 😃.
Y no lo olviden, Harvard Business Review calificó a los Data Scientist como ‘La profesión más sexy del siglo’ 😎
Recuerdo que hace unos años en la universidad, en una clase de electromagnetismo, un profesor hablaba sobre la importancia de aprender estadística para los estudiantes de física, y dijo “entren a ver lo que gana un data scientist”.
En aquel momento no tenía idea de lo que estaba hablando, pero hoy siento que la ciencia de datos es mi vocación.
Excelente información!!
Muy buen artículo.
Muchas gracias por la informacion
Una consulta ¿la escuela de data science me capacita para poder participar en el marathon de desarrolladores de IBM?
🚀 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.
Yo empecé a inicios de Febrero y vamos igual!!! éxitos en tu camino!!!
¡Buen artículo!
Me encanta! Un artículo bastante completo, hasta se podría usar para explicar esta carrera a todas las personas
Muy ilustrativo! 😃
Muy buen articulo
Wou! esta super, aprender a extraer valor a los datos.
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!
Me parece genial!, en este momento estoy tomando la escuela de Data Science y está genial, he aprendido mucho y vamos por más. 👾
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
Que buen artículo, felicitaciones 😍
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