Introducción al Data Science

¿Qué es Data Science?

La Ciencia de Datos, o Data Science es una disciplina que utiliza la informática, matemática, estadística y probabilidad para descubrir patrones en los datos y visualizarlos de una mejor manera por medio de tablas o gráficos.

El Data Science se centra en el análisis de fuentes de datos para extraer la información necesaria para cumplir su objetivo que es la toma de decisiones por medio de los datos recolectados.

Procesos de Data Science

• Obtener datos.
• Transformar y limpiar los datos.
• Explorar y analizar los datos para su visualización.
• Usar modelos Machine Learning para la predicción.
• Escalar modelos de Machine Learning a producción.

¿Qué es Inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en la creación de sistemas y máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen:

• Reconocimiento de patrones.
• Toma de decisiones.
• Resolución de problemas.
• Comprensión del lenguaje humano.

Estás IA se basan en un una serie de algoritmos y modelos matemáticos que les permite procesar datos, aprender de ellos y predecir o realizar acciones de manera autónoma.

Sectores económicos con IA

• Asistentes virtuales: Aplicaciones como Siri de Apple o Alexa de Amazon utilizan IA para responder preguntas y realizar tareas.
  -** Recomendaciones de productos**: Plataformas de comercio electrónico como Amazon y Netflix utilizan IA para recomendar productos y contenido basado en tu historial de compras y visualizaciones.
• **Publicidad: **Los algoritmos de IA se utilizan para personalizar anuncios en línea para mostrarlos a las personas adecuadas.
• Reconocimiento de voz: Los sistemas de reconocimiento de voz como los utilizados en teléfonos y autos permiten responder y realizar acciones por medio de comandos de voz.
• Automatización de procesos: La IA se usa en tareas repetitivas y mejorar la eficiencia en la producción y en los procesos empresariales.
• Salud: Últimamente, se utiliza IA para el desarrollo de tratamientos personalizados y la gestión de registros médicos.
• Transporte: La industria del transporte utiliza IA para mejorar el sistema de navegación, control de tráfico y vehículos autónomos.
• Seguridad: Se usan varias cualidades de la IA para detección de fraudes, identificación facial y la monitorización de la actividad en línea para detectar comportamientos sospechosos.
• **Retail: **En el sector minorista, la IA se utiliza para la personalización de la experiencia de compra, la gestión de inventario y la predicción de la demanda.
• Recursos Humanos: En recursos humanos, la IA se utiliza para el reclutamiento y la selección de personal, la gestión del rendimiento y el análisis de la satisfacción de los empleados.
• **Finanzas: **En el sector financiero, la IA se utiliza para el análisis de riesgos, la detección de fraudes, el trading algorítmico y la gestión de carteras.
• **Educación: **En educación, la IA se utiliza para personalizar la enseñanza, crear sistemas de tutoría inteligente y analizar el rendimiento de los estudiantes.
• Correo electrónico: En la mensajería, la categorización de correos automáticamente detecta si son publicidad, spam o correo no deseado, para ser organizado de manera más automática.

Oportunidades laborales

La industria de la Data está en constante crecimiento debido a que muchas empresas están adaptando su modelo a la toma de decisiones basada en datos. Una empresa busca con este nuevo modelo de decisión implementar estrategias de calidad y transformar sus productos en algo más llamativo para los consumidores, así aumentar sus ganancias.

Áreas de aplicación

Se puede aplicar el análisis de datos a cualquier sector, dándole una gran versatilidad a las profesiones de Data Science, algunos ejemplos de industrias que buscan adaptarse al modelo de toma de decisiones mediante datos son:

• Salud
• Educación
• Entretenimiento
• Finanzas
• IoT (Internet de las cosas)
• Tecnología

💡La toma de decisiones inteligente beneficia cualquier industria, una persona enfocada en el Data Science aportará ideas frescas con bases bien fundamentadas.

Beneficios de la IA en Data Science

La Inteligencia Artificial y el Data Science cuentan con una diferencia muy particular, y es que la IA es una herramienta que se usa en Data Science y busca predecir el futuro mediante algoritmos, mientras que el Data Science implica más análisis y visualización del problema en varios escenarios. Sin embargo, el uso de IA dentro de esta ciencia nos permite manejar la información de una manera más automática y generar escenarios con mayor agilidad. Los beneficios por los cuales la IA se usa comúnmente en el análisis de datos y el data science son los siguientes:

• Toma de decisiones: Se puede analizar grandes volúmenes de datos y generar diversos escenarios para tomar la decisión más adecuada.
• Innovación: Permite desarrollar modelos predictivos y sistemas inteligentes que nos ayuden a mejorar los productos y servicios, cómo personalizar el producto adaptado a la necesidad individual del cliente.
• Automatización: La IA puede automatizar tareas repetitivas y de baja complejidad, liberando tiempo para que los profesionales se enfoquen en tareas más estratégicas y creativas.
• Clasificación: La IA puede clasificar y detectar según el contenido distintos elementos automáticamente.
• Regresión: Es una predicción numérica que busca interpretar y dar el resultado más aproximado de un valor continuo en un conjunto de datos.
• Dataset: El uso de la IA puede ayudar a la limpieza y organización de datos para manejar y aplicar en nuestros casos de estudio.
• Split: División de los datos en fragmentos o sets que se pueden usar para el entrenamiento de IAs y algoritmos, pruebas de modelo y validación de resultados.

Ramas de la inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial no solo se usa en campos del análisis de datos, al ser una tecnología nueva y cambiante siempre está en constante evolución, por eso aprenderla en el campo de la tecnología es indispensable. Se considera a la inteligencia artificial un nuevo paso al futuro y la incorporación en la vida cotidiana e industrial ya es un hecho, estas son las ramas más relevantes de la IA:

• Machine learning
• Data mining
• Robótica
• Visión artificial
• NPL (Procesamiento de lenguaje natural)
• Redes neuronales
• Sistemas expertos
• Computación evolutiva
• RPA (Automatización de procesos robóticos)

En Data Science no solo es saber de inteligencia artificial, ser un experto matemático o solo usar tablas en Excel, el Data Science va más allá de ver estos elementos donde no podemos verlos individualmente, cada habilidad va de la mano con la otra y depende el nivel al que queremos llegar, no es lo mismo ser un Data Analyst que un Data Engineer.

A continuación se listan las habilidades recomendadas que debe tener una persona para entrar al mundo del Data Science sin frustrarse o sentir que tomó una decisión incorrecta en su vida profesional.

Habilidades Blandas

• Comunicación efectiva: Habilidad para explicar conceptos técnicos a un público no técnico de manera clara y concisa.
• Toma de decisión basada en datos: Capacidad de analizar y evaluar problemas para la toma de decisiones basadas en la información recolectada.
• Curiosidad e Iniciativa: Deseos constantes de aprender y explorar nuevas tecnologías y estar en constante capacitación.
• Colaboración: Capacidad para trabajar en equipo con diferentes áreas y profesionales, además de brindar ayuda a través de la información.
• Gestión del tiempo: Habilidad para manejar múltiples tareas y cumplir con los plazos asignados de entrega.
• Excel: Manejo de herramientas ofimáticas basadas en tablas y hojas de cálculo.

Habilidades Fundamentales

• Programación: Conocimiento de lenguajes como Python, R, SQL y herramientas de software.
• Estadística y matemática: Comprensión y aplicación de los conceptos matemáticos y estadísticos fundamentales, incluyendo probabilidad.
• Análisis de datos: Capacidad para manejar grandes conjuntos de datos (limpieza y análisis) y agregar valor a la información con visualizaciones efectivas.
• Machine Learning: Conocimiento de algoritmos y modelos de Machine Learning como regresión, clustering y redes neuronales.

💡Data Science no es una herramienta, sino el conjunto de varias, que se combinan para el proceso de búsqueda de la información.