Data Science es la ciencia centrada en el estudio de los datos. Se encarga de extraer información de grandes cantidades de datos.
Data Science combina la estadística, las matemáticas y la informática para interpretar datos. El objetivo es tomar decisiones.
Estos datos se obtienen a través de diferentes canales. Los teléfonos móviles, las redes sociales, los e-commerce o las encuestas son solo algunas de las fuentes utilizadas. Nuestros gustos, rutinas o movimientos generan datos de gran valor para las empresas que quieren conocer a sus clientes al detalle. Sin embargo, la interpretación de los datos no estructurados no aporta valor a las compañías. De ahí surge la necesidad de contar con científicos de datos en sus equipos. Gracias al Data Science las empresas pueden anticiparse a la hora de tomar decisiones.
¿De dónde proviene el término Data Science?
El término ‘Data Science’ ha estado presente durante las últimas tres décadas. Pero no fue hasta la década de los 70 cuando el término se comenzó a usar para definir los métodos de procesamiento de datos. Finalmente, 2001 fue el año en el que la ciencia de datos se introdujo como una disciplina independiente.
¿Data Science es lo mismo que Big Data?
Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos de gran volumen. Esto dificulta su almacenaje, gestión, procesamiento y análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales.
En definitiva, el Big Data se encarga de resolver los problemas de gestión y almacenamiento de datos. Esto permite dibujar patrones y obtener un visión más completa de los clientes.
Por otro lado, Data Science se centra en las herramientas que transforman los datos en información de valor.
Conceptos clave en Data Science
Existen una serie de conceptos básicos que forman de la ciencia de los datos y que a continuación te explicamos brevemente en qué consisten.
Data Mining
Data Mining se define como un proceso utilizado para recolección y almacenamiento de datos útiles. Para ello es necesario analizar patrones de datos en grandes lotes usando uno o más softwares. Gracias a este proceso, las empresas pueden obtener más información sobre sus clientes y desarrollar estrategias más efectivas. Esto les ayuda a tomar mejores decisiones basadas en información. Para segmentar los datos y evaluarlos, el Data Mining utiliza algoritmos matemáticos.
Deep Learning
El objetivo del Deep Learning es resolver problemas a través de redes neuronales que imitan el comportamiento del cerebro. Estas redes de neuronas artificiales se estructuran en capas. En la primera capa es donde se capta la información. Estos datos pasan a la siguiente capa, encargada de realizar cálculos. Y por último, la información recopilada se proyecta en la última de las capas. Algunas de las aplicaciones más usadas en Deep Learning son el procesamiento de textos y el reconocimiento de imagen, objetos o voz.
Machine Learning
En primer lugar es necesario recalcar que Machine Learning no es sinónimo de inteligencia artificial. Sino que se trata de un concepto enmarcado dentro de ella. Fundamentalmente, Machine Learning se encarga de educar a la tecnología para que corrija errores por si sola. Se basa en la predicción y clasificación de datos para obtener información útil aplicable a diferentes áreas.
Inteligencia artificial (IA)
Se basa en algoritmos utilizados para la creación de máquinas que imitan el comportamiento humano. Hoy en día, la inteligencia emocional se aplica en el reconocimiento facial o en la creación de chatbots, entre otros.
¿A qué puestos de trabajo puedes optar si estudias Data Science?
Hoy en día el perfil de Data Scientist es una de los más demandadas por las empresas. A continuación podrás ver diferentes puestos de trabajo en los que se necesita una formación especializada en Data Science:
Data Scientist
Especializado en la extracción de conocimiento a través de los datos. Entre sus funciones está la construcción de algoritmos que faciliten la extracción y organización de la información. Habitualmente, el Data Scientist tiene conocimientos matemáticos, estadísticos y de programación.
Data Engineer
Hace que los datos sean accesibles para su manipulación por parte de los Data Scientist. Entre sus funciones están la utilización de herramientas y procesos para el desarrollo de aplicaciones de Big Data.
Data Analyst
Es la persona encargada de interpretar los datos extraídos a través de diferentes técnicas. En definitiva, analiza y presenta resultados que deben traducirse en conclusiones.
Chief Data Officer (CDO)
Dentro de una compañía es el máximo responsable de la gestión de datos. Es la persona encargada de liderar al resto de perfiles descritos anteriormente.
¿Cómo y dónde formarte en Data Science?
La formación especializada en Data Science es tan actual que no existe un grado oficial.
La mejor opción a la hora de cursar una formación especializada en Data Science son los Bootcamps. Son cursos intensivos de una duración aproximada de tres meses en los que se adquieren todos los conocimientos esenciales para saltar directamente al mercado laboral.
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