¿Qué es la Ciencia de Datos?

Hace un tiempo Harvard calificó a la Ciencia de los Datos uno de los trabajos más sexy del siglo XXI, pero para muchos es un misterio que significa esto, ¿qué exactamente un Científico de Datos y qué hace realmente esta persona en su trabajo cada día? Esto es precisamente lo que quiero aclararte con esta publicación.

La Ciencia de los Datos es un enfoque multidisciplinario para extraer información útil de los grandes y crecientes volúmenes de datos que recopilan y crean las organizaciones de hoy en día.

La Ciencia de los Datos abarca la preparación de los datos para su análisis y procesamiento, la realización de análisis de datos avanzados y la presentación de los resultados para revelar patrones y permitir a las partes interesadas sacar conclusiones fundamentales.

La preparación de los datos puede implicar su limpieza, agregación y manipulación para que estén listos para determinados tipos de procesamiento. El análisis requiere el desarrollo y el uso de algoritmos, análisis y modelos de Inteligencia Artificial. Está impulsado por un software que revisa los datos para encontrar patrones y transformarlos en predicciones que apoyen la toma de decisiones empresariales. La precisión de estas predicciones deben validarse mediante pruebas y experimentos diseñados científicamente. Y los resultados deben compartirse mediante el uso hábil de herramientas de visualización de datos que permitan a cualquiera ver los patrones y comprender las tendencias.

En consecuencia, los Científicos de Datos, como se denomina a los profesionales de la Ciencia de Datos, requieren conocimientos de informática y ciencias puras que van más allá de los de un típico analista de datos.

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Un Científicos de Datos debe ser capaz de hacer los siguiente:

  • Aplicar las matemáticas, la estadística y el método científico.
  • Utilizar una amplia gama de herramientas y técnicas para evaluar y preparar los datos, desde SQL hasta la minería de datos y los métodos de integración de datos.
  • Extraer información de los datos utilizando análisis predictivos e Inteligencia Artificial, incluyendo modelos de Machine Learning y Deep Learning.
  • Escribir aplicaciones que automaticen el procesamiento de datos y los cálculos.
  • Contar e ilustrar historias que transmitan claramente el significado de los resultados a los responsables de la toma de decisiones y a las partes interesadas en todos los niveles de conocimiento técnico y comprensión.
  • Explicar cómo se pueden utilizar estos resultados para resolver problemas empresariales.

Esta combinación de habilidades es poco frecuente, y no es de extrañar que los científicos de datos estén actualmente muy solicitados. Según una encuesta de IBM, el número de puestos de trabajo en este campo sigue creciendo a un ritmo superior al 5% anual.

La “ciencia” en la Ciencia de los Datos

El término “ciencia” suele ser sinónimo de método científico y algunos de ustedes habrán notado que el proceso descrito anteriormente es muy similar al proceso caracterizado por la expresión, método científico.

En general, tanto los científicos tradicionales como los científicos de datos se plantean preguntas y/o definen un problema, recogen y aprovechan los datos para dar respuestas o soluciones, prueban la solución para ver si el problema está resulto, e iteran según sea necesario para mejorar o finalizar la solución.

Ciclo de Vida de la Ciencia de Datos

El Ciclo de Vida de la Ciencia de los datos incluye entre 5 y 16, dependiendo de a quién se le pregunte, procesos continuos y superpuestos. Los procesos comunes a la definición del ciclo de vida de casi todo el mundo son los siguientes:

  • Captura. Se trata de la recopilación de datos brutos, estructurados y no estructurados, de todas las fuentes relevantes a través de cualquier método, desde la entrada manual y recogidos desde la web hasta la captura de datos de sistemas y dispositivos en tiempo real.
  • Preparar y mantener. Esto implica poner los datos brutos en un formato consistente para los análisis o los modelos de Machine Learning o Deep Learning. Esto puede incluir todo, desde la limpieza, la eliminación de datos duplicados y el escalamiento de los datos, hasta el uso de ETL (extraer, transformar y cargar) u otras tecnologías de integración de datos para combinar los datos en un almacén de datos, u otro medio para ser unificados para el análisis.
  • Preprocesamiento. Aquí, los Científicos de Datos examinan los sesgos, los patrones, los rangos y las distribuciones de los valores dentro de los datos para determinar la idoneidad de los datos para su uso con algoritmos de análisis predictivo, Machine Learning y/o Deep Learning, u otros métodos analísticos.
  • Analizar. Aquí es donde se produce el descubrimiento. Los Científicos de Datos realizan análisis estadísticos, análisis predictivos, regresión, Machine Learning y algoritmos de Deep Learning, entre otros, para extraer información de los datos preparados.
  • Comunicar. Por último, los conocimientos se presentan en forma de informes, gráficos y otras visualizaciones de datos que hacen que los conocimientos, y su impacto en el negocio, sean más fáciles de entender para los responsables de la toma de decisiones. Un lenguaje de programación de Ciencia de Datos como R o Python incluye componentes para generar visualizaciones, alternativamente, los Científicos de Datos pueden utilizar herramientas de visualizaciones específicas.

Herramientas de Ciencia de Datos

Dado que la programación informática es un componente importante, los Científicos de Datos deben dominar lenguajes de programación como Python, R, SQL, Java, Julia y Scala. Normalmente no es necesario ser un programador experto en todo ellos, pero Python o R, y SQL son definitivamente clave.

Para las estadísticas, las matemáticas, los algoritmos, el modelado y la visualización de datos, los Científicos de Datos suelen utilizar paquetes y bibliotecas preexistentes cuando es posible. Algunos de los más populares basados en Python son Scikit Learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, NumPy y Matplotlib.

Para la investigación y los informes reproducibles, los Científicos de Datos suelen utilizar cuadernos y marcos como Jupyter y JupyterLab. Estos son muy potentes, ya que el código y los datos pueden entregarse junto con los resultados clave, de modo que cualquiera puede realizar el mismo análisis, y basarse en él si lo desea.

Hoy en día, los Científicos de Datos deben utilizar cada vez más herramientas y tecnologías asociadas a los grandes datos. Algunos de los ejemplos más populares son Hadoop, Spark, Kafka, Hive, entre otros.

También deben saber cómo acceder y consultar muchos de los principales sistemas de gestión de bases de datos RDBMS, NoSQL y NewSQL. Algunos de los más comunes son MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Hadoop, entre otros.

Por último, la computación en la nube y los servicios basados en la nube y las API son una parte importante de la caja de herramientas de los Científicos de Datos, especialmente en términos de almacenamiento y acceso a los datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial. Los proveedores de servicios en la nube más comunes son Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Compute (GCP). La orquestación y el despliegue de DevOps y DataOps implican cada vez más tecnologías basadas en contenedores como Docker y Kubernetes, junto con herramientas de infraestructura como Terraform.

Casos de uso de la Ciencia de Datos

No hay límite para el número o el tipo de empresas que podrían beneficiarse de las oportunidades que está creando la Ciencia de Datos. Casi todos los procesos empresariales pueden ser más eficientes gracias a la optimización basada en datos, y casi todos los tipos de experiencia el cliente pueden mejorarse con una mejor orientación y personalización.

He aquí algunos casos de uso representativos de la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial:

  • Un banco internacional creó una aplicación móvil que ofrece decisiones en el momento a los solicitantes de préstamos utilizando modelos de riesgo crediticio impulsados por Machine Learning y una arquitectura de computación en la nube híbrida que es potente y segura.
  • Una empresa de electrónica está desarrollando sensores ultrapotentes impresos en 3D que guiarán los vehículos sin conductor del futuro. La solución se basa en herramientas de Ciencia de Datos y análisis para mejorar sus capacidades de detección de objetos en tiempo real.
  • Un proveedor de soluciones de automatización de procesos robóticos ha desarrollado una solución cognitiva de minería de procesos empresariales que reduce los tiempos de gestión de incidencias entre un 15% y un 95% para sus empresas clientes. La solución está capacitada para entender el contenido y el sentimiento de los correos electrónicos de los clientes, dirigiendo a los equipos de servicio para priorizar los más relevantes y urgentes.
  • Una empresa de tecnología de medios digitales creó una plataforma de análisis de audiencias que permite a sus clientes ver qué es lo que atrae a las audiencias de televisión cuando se les ofrece una creciente gama de canales digitales. La solución emplea la analítica profunda y Machine Learning para recopilar información en tiempo real sobre el comportamiento de los espectadores.
  • Un departamento de policía urbano creó herramientas de análisis estadístico de incidentes para ayudar a los agentes a entender cuándo y dónde desplegar los recursos para prevenir la delincuencia. La solución basada en datos crea informes y cuadros de mando para aumentar el conocimiento de la situación de los agentes sobre el terreno.
  • Una empresa de asistencia sanitaria inteligente ha desarrollado una solución que permite a las personas mayores vivir de forma independiente durante más tiempo. Combinando sensores, Machine Learning, análisis y procesamiento basado en la nube, el sistema supervisa los comportamientos inusuales y alerta a los familiares y cuidadores, al tiempo que se ajusta a las estrictas normas de seguridad obligatorias en el sector sanitario.

Harvard tenía razón sobre los Científicos de Datos. Es un papel extremadamente importante y de gran demanda que puede tener un impacto significativo en la capacidad de un empresa para alcanzar sus objetivos, ya sean financieros, operativos, estratégicos, etc.

Las empresas recopilan una gran cantidad de datos, y la mayoría de las veces se descuidan. Estos datos, a través de la extracción de información significativa y el descubrimiento de perspectivas procesables, pueden utilizarse para tomar decisiones empresariales críticas e impulsar un cambio empresarial significativo. También pueden utilizarse para optimizar el éxito de los clientes y la posterior adquisición, retención y crecimiento.

Como se ha mencionado, los Científicos de Datos pueden tener un gran impacto positivo en el éxito de una empresa y, a veces, causar inadvertidamente pérdidas financieras, que es una de las muchas razones por las que contratar a un Científico de Datos de primera categoría es fundamental.

Con esto finalizamos la explicación. Por lo tanto, te dejo la siguiente pregunta para comprobar lo que has aprendido con este contenido: de las siguientes afirmaciones ¿cuál crees que es cierta?

Opción 1: La Ciencia de los Datos es un enfoque multidisciplinario para extraer información útil de los grandes.

Respuesta Correcta.

Opción 2: Las matemáticas, la estadística y el método científico no son conocimientos necesarios para un Científico de Datos

Respuesta Incorrecta. Aplicar las matemáticas, la estadística y el método científico, es necesario para un Científico de Datos.

Opción 3: Los Científicos de Datos deben dominar todos los lenguajes de programación como Python, R, SQL, Java, Julia y Scala.

Respuesta Incorrecta. Normalmente no es necesario ser un programador experto en todo ellos, pero Python o R, y SQL son definitivamente clave.

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