El término Ciencia de datos (data science) es muy común, pero para muchos es incomprensible y difícil de interpretar. ¿Qué es la ciencia de datos y por qué se está volviendo cada vez más popular? ¿En qué áreas se aplica la ciencia y qué hace un científico de datos?
La ciencia de datos es una ciencia que se ocupa de la extracción de conocimiento e información a partir de grandes cantidades de datos (también conocidos como big data). Utiliza diversas técnicas y métodos de los campos de las matemáticas, la estadística y la informática. Los objetivos varían según el área de aplicación. La información se pone a disposición, se visualiza y se examina para derivar recomendaciones de acción para las empresas, aumentar el éxito de ventas, optimizar los procesos de producción, analizar el comportamiento de compra o predecir tendencias.
Fundamentos de la ciencia de datos
Aunque el término se conoce desde hace unos 50 años, la ciencia de datos solo se reconoció y estableció como ciencia independiente en 2001. La creciente digitalización de la sociedad , tanto en el ámbito privado como profesional, así como la existencia de ingentes cantidades de datos y la necesidad de almacenarlos, procesarlos, compartirlos y controlarlos son la base de la ciencia de datos. El establecimiento de la ciencia de datos como una disciplina independiente es inevitable debido a los desarrollos sociales y económicos, así como al ritmo acelerado y la complejidad de los volúmenes de datos existentes .
Utilizando diferentes técnicas y métodos, los hallazgos y la información se filtran a partir de conjuntos de datos (esto se conoce como minería de datos en términos técnicos) y se procesan, analizan y visualizan gracias a varios lenguajes de programación y herramientas.
Técnicas en Data Science
Para obtener los resultados deseados de las diversas fuentes de datos, los científicos utilizan diversas técnicas. Tres de estos métodos se describen a grandes rasgos a continuación.
Clasificación
Por ejemplo, al considerar el desarrollo de nuevos productos, esta tecnología juega un papel importante. Las personas se dividen en clases. Los datos existentes sobre el comportamiento de compra previo de los clientes se analizan mediante un modelo de probabilidad para poder evaluar la posibilidad de que también haya interés en otros productos (similares).
Coincidencia de similitud
La comparación de similitudes va un paso más allá. Este trata de encontrar similitudes entre los clientes existentes para derivar pronósticos sobre el comportamiento futuro de los nuevos clientes potenciales para que, por ejemplo, se puedan iniciar campañas publicitarias dirigidas.
Análisis de regresión
Esta metodología trabaja con relaciones de variables potencialmente dependientes que se representan en forma de función. Esto se puede usar para determinar las relaciones entre los valores y, en ocasiones, hacer predicciones sobre los costos de producción, etc.
Áreas de aplicación de la ciencia de datos
Si bien la ciencia de datos solía usarse en los campos de la astronomía, la biología, la medicina o diversas ciencias sociales, hoy en día desempeña un papel importante en todas las industrias y sectores económicos imaginables . Como ya se mencionó, el conocimiento de las matemáticas (especialmente estocástica) y el saber hacer en el campo de la informática son esenciales para la aplicación y el análisis concretos. Además, sin embargo, también es obligatorio el conocimiento especializado específico de la industria en la que se utiliza. Por lo tanto, la interdisciplinariedad juega un papel central.
Por ejemplo, la ciencia de datos se utiliza en los siguientes sectores :
- En las empresas comerciales , se analiza el comportamiento de compra de los clientes para, por ejemplo, hacer pronósticos sobre qué artículos se deben producir más en el futuro.
- Las empresas industriales utilizan las posibilidades de la ciencia de datos para mejorar los procesos de producción, aumentar la producción o reducir los costos de producción.
- Las empresas de logística utilizan la ciencia para optimizar los procesos de transporte o los servicios de envío.
- En el sector de seguros y finanzas , la ciencia de datos es esencial para aumentar la eficiencia y establecer productos competitivos.
- En el cuidado de la salud , la disciplina se utiliza para mejorar los procedimientos médicos o coordinar la medicación para poder tratar a los pacientes de manera óptima.
Descripción del trabajo: científico de datos
Un científico de datos es una persona que se ocupa del procesamiento, análisis y preparación de conjuntos de datos y que los estructura y mapea en un lenguaje fácil de entender. La demanda de estos científicos de datos es enorme en el mercado laboral actual y sigue creciendo. Los científicos de datos tienen diferentes oportunidades de capacitación en colegios o universidades y las completan con una licenciatura o una maestría. Además del conocimiento teórico, se presta atención a un alto grado de relevancia práctica.
Las siguientes áreas representan áreas de enfoque para cualquier científico de datos:
- Como ya se mencionó, la atención se centra en las matemáticas con especial atención a la estocástica . Los científicos de datos deben poder trabajar e interpretar modelos y métodos matemáticos.
- Este departamento cuenta con el apoyo de TI . Los conocimientos (técnicos) en el campo del procesamiento y estructuración de datos, así como su compilación, se desarrollan con la ayuda de la informática para seleccionar, comprender y visualizar de manera óptima las enormes cantidades de datos.
- Además, al menos se debe disponer de formación básica en ciencias naturales y administración de empresas .
La experiencia específica de la industria en el campo en el que trabaja el científico de datos también es de gran importancia, ya que actúa como enlace entre las grandes cantidades de datos que deben analizarse y la dirección o los empleados de la empresa.
Debido a esta posición que ocupa el científico de datos, también necesita amplias calificaciones y habilidades personales :
La comunicación y el dominio lingüístico como elementos centrales para poder transmitir los resultados y recomendaciones de actuación de forma adecuada.
- Curiosidad y apertura a nuevos procedimientos y métodos de procesamiento y análisis de datos.
- Habilidades de resolución de problemas, flexibilidad y creatividad para poder adaptarse a las circunstancias y desafíos durante un proyecto.
- Capacidad para liderar proyectos y delegar determinadas tareas cuando sea necesario.
- Comprensión y perspicacia comercial para la industria o empresa donde se lleva a cabo el análisis de datos.
Como se acaba de describir, los desafíos y las modalidades de capacitación para un científico de datos son extensos, intensos e interesantes. Las oportunidades profesionales son prometedoras debido a la creciente digitalización y al mayor aumento de los volúmenes de datos. El salario que recibe un científico de datos por su trabajo es igual de atractivo. Incluso si se paga comparativamente menos en Europa, aquí se puede observar una clara tendencia al alza.
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