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¿Qué es Data Science?

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hace 3 años

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.

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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.

¿Para qué sirve la ciencia de datos?

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La ciencia de datos es fundamental para las empresas, ya que simplifica un ciclo vital en cinco puntos clave:

  1. Captura de datos: Extraer, adquirir e ingresar datos de manera eficiente.
  2. Almacenamiento de información: Recopilar, limpiar y procesar datos a gran escala.
  3. Procesamiento: Clasificar, modelar y resumir mediante técnicas como minería de datos.
  4. Análisis de data: Confirmar, explorar y prever patrones, esencia de la ciencia de datos.
  5. Comunicación de los hallazgos: Visualización y minería de textos para decisiones informadas.

¿Qué hace un data scientist?

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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Habilidades que debería tener un científico de datos

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Para desempeñar sus funciones, los científicos de datos deben manejar y comprender:

  • Algoritmos genéricos
  • Minería de datos
  • Redes neuronales
  • Base de datos
  • Series temporales
  • Herramientas de datos
  • Modelos de machine learning y procesamiento de lenguaje natural
  • Big Data
  • Data science con python

Además, requieren conocimientos matemáticos, informáticos y estadísticos, junto con habilidades en lenguajes de programación, entre otras.

Beneficios empresariales de la ciencia de datos

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.

El proceso de la ciencia de datos

La ciencia de datos sigue un proceso estructurado, desde la depuración hasta la interpretación de resultados. Estas etapas clave incluyen:

1. Depuración de datos

Identificación y corrección de errores para establecer la base de análisis precisos.

2. Exploración de datos

Análisis de patrones y relaciones con visualizaciones y estadísticas descriptivas.

3. Modelado de datos

Selección y aplicación de modelos predictivos para encontrar patrones ocultos.

4. Interpretación de resultados

Traducción de resultados en insights accionables, requiriendo habilidades analíticas y comunicativas.

Técnicas de la ciencia de datos

Exploremos a continuación las herramientas clave en nuestro arsenal de ciencia de datos.

1. Clasificación

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.

2. Regresión

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.

3. Agrupación

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.

¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y análisis de datos?

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.

¿Cómo se complementa el data science con el machine learning?

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.

¿Cuál es la diferencia entre ingeniería de datos y ciencia de datos?

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.

Comprendiendo el presente, prediciendo el futuro

Si aspiras a convertirte en Data Scientist con los componentes prácticos necesarios, de forma online y a un presupuesto ideal, descubre Platzi, la plataforma educativa líder en educación tecnológica de América latina.

Con Platzi puedes estudiar Data Science y certificarte en el campo. Conoce más sobre nuestros Cursos de Data Science y una ruta completa de cursos de python online.

Ana Lucía
Ana Lucía
Anilu

3254Puntos

hace 3 años

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20733Puntos

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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42788Puntos

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

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3171Puntos

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.

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7590Puntos

Excelente información!!

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8588Puntos

Muy buen artículo.

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1723Puntos

Muchas gracias por la informacion

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2266Puntos

Una consulta ¿la escuela de data science me capacita para poder participar en el marathon de desarrolladores de IBM?

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8648Puntos

🚀 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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12168Puntos
3 años

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

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39917Puntos

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

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37497Puntos

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

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13995Puntos

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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48242Puntos

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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7414Puntos

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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14242Puntos

Que buen artículo, felicitaciones 😍

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4547Puntos

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