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.
¿Para qué sirve la ciencia de datos?
La ciencia de datos es fundamental para las empresas, ya que simplifica un ciclo vital en cinco puntos clave:
- Captura de datos: Extraer, adquirir e ingresar datos de manera eficiente.
- Almacenamiento de información: Recopilar, limpiar y procesar datos a gran escala.
- Procesamiento: Clasificar, modelar y resumir mediante técnicas como minería de datos.
- Análisis de data: Confirmar, explorar y prever patrones, esencia de la ciencia de datos.
- 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.
📈 Por suerte, desde Platzi puedes iniciar tu carrera como data scientist con una ruta de cursos personalizada.
Habilidades que debería tener un científico de datos
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.
Curso de Principios de Visualización de Datos para Business Intelligence (2021)
