¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es importante porque combina herramientas, métodos y tecnología para generar significado a partir de los datos. Las organizaciones modernas están inundadas de datos; hay una proliferación de dispositivos que pueden recopilar y almacenar información de manera automática. Los sistemas en línea y los portales de pago capturan más datos en los campos del comercio electrónico, la medicina, las finanzas y cualquier otro aspecto de la vida humana. Disponemos de grandes cantidades de datos de texto, audio, video e imágenes.  

La inteligencia artificial y las innovaciones del machine learning han hecho que el procesamiento de datos sea más rápido y eficiente. La demanda del sector ha creado un ecosistema de cursos, grados académicos y puestos de trabajo en el campo de la ciencia de datos. Debido al conjunto de competencias multidisciplinarias y a la experiencia necesaria, la ciencia de datos promete un fuerte crecimiento en las próximas décadas.

La ciencia de datos revoluciona el funcionamiento de las empresas. Muchas empresas, independientemente de su tamaño, necesitan una sólida estrategia de ciencia de datos para impulsar el crecimiento y mantener una ventaja competitiva. Algunos beneficios clave son:

Descubrir patrones desconocidos de transformación

La ciencia de datos permite a las empresas descubrir nuevos patrones y relaciones con el potencial de transformar la organización. Puede revelar cambios de bajo coste en la administración de recursos para obtener el máximo impacto en los márgenes de beneficio. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico utiliza la ciencia de datos para descubrir que se generan demasiadas consultas de clientes fuera del horario comercial. Las investigaciones revelan que es más probable que los clientes compren si reciben una respuesta rápida en lugar de una respuesta al día siguiente. Al implementar un servicio de atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, la empresa aumenta sus ingresos en un 30 %.

Innovar con nuevos productos y soluciones

La ciencia de datos puede revelar lagunas y problemas que de otro modo pasarían desapercibidos. Mejor información sobre las decisiones de compra, los comentarios de los clientes y los procesos empresariales puede impulsar la innovación en las operaciones internas y las soluciones externas. Por ejemplo, una solución de pago en línea utiliza la ciencia de datos para cotejar y analizar los comentarios que hacen los clientes sobre la empresa en redes sociales. Los análisis revelan que los clientes olvidan las contraseñas durante los periodos de pico de compra y que no están satisfechos con el actual sistema de recuperación de contraseñas. La empresa puede innovar para obtener una mejor solución y ver un aumento significativo en la satisfacción del cliente.

Optimización en tiempo real

Para las empresas, en especial las grandes, es un gran reto responder en tiempo real a las condiciones cambiantes. Esto puede causar importantes pérdidas o interrupciones en la actividad empresarial. La ciencia de datos puede ayudar a las empresas a predecir los cambios y reaccionar de forma óptima ante las distintas circunstancias. Por ejemplo, una compañía de envíos que use camiones utiliza la ciencia de datos para reducir el tiempo de inactividad si los camiones se rompen. Identifican las rutas y los patrones de turnos que propician averías más rápidas y ajustan los horarios de los camiones. Además, crean un inventario de piezas de repuesto comunes que se necesitan sustituir con frecuencia para que los camiones se puedan reparar con mayor rapidez.  

Los profesionales de la ciencia de datos utilizan sistemas de computación para seguir el proceso de la ciencia de datos. Las principales técnicas que utilizan los científicos de datos son:

Clasificación

La clasificación consiste en ordenar los datos en grupos o categorías específicas. Las computadoras están entrenadas para identificar y ordenar datos. Los conjuntos de datos conocidos se utilizan para crear algoritmos de decisión en una computadora que procesa y categoriza rápidamente los datos. Por ejemplo:  

• Ordenar los productos como populares o no populares.  
• Ordenar las solicitudes de seguro como de alto o bajo riesgo  
• Ordenar los comentarios en redes sociales como positivos, negativos o neutros.

Los profesionales de la ciencia de datos utilizan sistemas de computación para seguir el proceso de la ciencia de datos. 

Regresión

La regresión es el método para encontrar una relación entre dos puntos de datos que aparentemente no se relacionan. La conexión se suele modelar en torno a una fórmula matemática y se representa en forma de gráfico o curvas. Cuando se conoce el valor de un punto de datos, se utiliza la regresión para predecir el otro punto de datos. Por ejemplo:  

• La tasa de propagación de enfermedades transmitidas por aire. 
•  La relación entre la satisfacción del cliente y el número de empleados.  
• La relación entre el número de estaciones de bomberos y el número de heridos por un incendio en un lugar determinado. 

Agrupación

El método de clústeres consiste en agrupar datos estrechamente relacionados para buscar patrones y anomalías. El método de clústeres se diferencia del ordenamiento porque los datos no se pueden clasificar con precisión en categorías fijas. De ahí que los datos se agrupen en relaciones más probables. Con los clústeres se pueden descubrir nuevos patrones y relaciones. Por ejemplo:  

• Agrupe clientes con un comportamiento de compra similar para mejorar el servicio.  
• Agrupe el tráfico de red para identificar los patrones de uso diario o un ataque a la red de forma más rápida.  
• Forme un clúster al agrupar los artículos en varias categorías de noticias diferentes y utilice esta información para encontrar contenidos de noticias falsas.

El principio básico de las técnicas de la ciencia de datos

Aunque los detalles varían, los principios subyacentes a estas técnicas son:

• Enseñar a una máquina a ordenar los datos a partir de un conjunto de datos conocido. Por ejemplo, las palabras clave de muestra se dan al ordenador con su valor de ordenación. “Feliz” es positivo, mientras que “odio” es negativo.
• Dar datos desconocidos a la máquina y permitir que el dispositivo ordene el conjunto de datos de forma independiente.
•  Permitir inexactitudes en los resultados y manejar el factor de probabilidad de los mismos.

La ciencia de datos es un término que engloba otras funciones y campos relacionados con los datos. Veamos algunos ejemplos:

¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y el análisis de datos?

Aunque los términos se pueden usar de manera indistinta, el análisis de datos es un subconjunto de la ciencia de datos. La ciencia de datos es un término que engloba todos los aspectos del procesamiento de datos, desde la recopilación hasta el modelado y la información. Por otro lado, el análisis de datos se ocupa principalmente de la estadística, las matemáticas y el análisis estadístico. Solo se centra en el análisis de datos, mientras que la ciencia de datos está relacionada con el panorama general de los datos de la organización. En la mayoría de los lugares de trabajo, los científicos y analistas de datos trabajan juntos para alcanzar objetivos empresariales comunes. Un analista de datos puede dedicar más tiempo a los análisis rutinarios y proporcionar informes periódicos. Un científico de datos puede diseñar la forma de almacenar, manipular y analizar los datos. En pocas palabras, un analista da sentido a los datos existentes, mientras que un científico crea nuevos métodos y herramientas para procesarlos y que los usen los analistas.

¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y el análisis empresarial?

Aunque ambos se superpongan entre sí, la diferencia clave consiste en el uso de la tecnología en cada campo. Los científicos de datos trabajan de manera más estrecha con la tecnología de datos que los analistas empresariales. Definen casos empresariales, recopilan información de las partes interesadas o validan soluciones. Por su parte, los científicos de datos usan la tecnología para trabajar con datos empresariales. Pueden escribir programas, aplicar técnicas de machine learning para crear modelos y desarrollar nuevos algoritmos. Los científicos de datos no solo entienden el problema, sino que también pueden crear una herramienta para solucionarlo. No es raro encontrar que los analistas empresariales y científicos de datos trabajan en el mismo equipo. Los analistas empresariales toman resultados de los científicos de datos y los utilizan para contar una historia que la empresa, en general, pueda entender.

¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y la ingeniería de datos?

Los ingenieros de datos crean y mantienen los sistemas que permiten a los científicos de datos acceder e interpretar los datos. Trabajan de manera más estrecha con la tecnología subyacente que un científico de datos. Por lo general, el rol implica la creación de modelos y canalizaciones de datos, así como la supervisión del servicio ETL (extracción, transformación y carga). Según la configuración y el tamaño de la organización, el ingeniero de datos también puede administrar la infraestructura relacionada, como el almacenamiento de macrodatos, el streaming y las plataformas de procesamiento como Simple Storage Service (Amazon S3). Los científicos utilizan los datos que los ingenieros han procesado para crear y entrenar modelos predictivos. A continuación, los científicos de datos pueden entregar los resultados a los analistas con vistas a la toma de decisiones.

¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y el machine learning?

El machine learning es la ciencia de entrenamiento de máquinas para que puedan analizar y aprender mediante datos, como lo hacen los humanos. Es uno de los métodos que se utilizan en los proyectos de ciencia de datos con el fin de obtener información automatizada de estos. Los ingenieros de machine learning se especializan en computación, algoritmos y habilidades de codificación específicas de los métodos de machine learning. Los científicos de datos pueden utilizar métodos de machine learning como herramientas o trabajar con otros ingenieros de machine learning para procesar los datos.

¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y la estadística? 

La estadística es un campo con bases matemáticas que busca recopilar e interpretar datos cuantitativos. En cambio, la ciencia de datos es un campo multidisciplinario que utiliza métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos a partir de los datos de maneras diversas. Los científicos de datos utilizan métodos de muchas disciplinas, incluida la estadística. Sin embargo, los campos difieren en sus procesos y los problemas que estudian.  

Un científico de datos puede utilizar una serie de técnicas, herramientas y tecnologías diferentes como parte del proceso de la ciencia de datos. En función del problema, eligen las mejores combinaciones para obtener resultados más rápidos y precisos.

El rol y trabajo diario de un científico de datos varían en función del tamaño y las necesidades de la organización. Aunque suelen seguir el proceso de la ciencia de datos, los detalles pueden variar. En los equipos de ciencia de datos más grandes, un científico puede trabajar con otros analistas, ingenieros, expertos en machine learning y estadísticos para garantizar que el proceso de la ciencia de datos se siga de principio a fin y se alcancen los objetivos empresariales. 

Sin embargo, en equipos más pequeños, un científico de datos puede cumplir varias funciones. En función de la experiencia, las aptitudes y la formación, pueden desempeñar varios roles que se superpongan entre sí. En este caso, sus responsabilidades diarias podrían incluir la ingeniería, el análisis y el machine learning, además de las metodologías básicas de la ciencia de datos. 

Por lo general, hay tres pasos para convertirse en científico de datos:

1. Obtener un título de grado en TI, ciencias de la computación, matemáticas, física u otro campo relacionado
2. Obtener una maestría en ciencia de datos o un campo relacionado
3. Obtener experiencia en un campo de interés