Ciencia de datos: todo lo que necesita saber

La ciencia de datos es el campo que recopila, almacena y analiza información sobre cosas para obtener información valiosa.

Las empresas se han involucrado en actividades de ciencia de datos durante mucho tiempo, pero la reciente explosión en los datos de los usuarios de Internet y la infraestructura de nube más barata han creado un auge en la industria.

En comparación con disciplinas similares, la ciencia de datos es relativamente nueva y sigue evolucionando. Por lo tanto, ofrece igualmente mucha esperanza como carrera profesional para el futuro.

Esta publicación enumera todo lo que necesita saber sobre la ciencia de datos y cómo puede beneficiarlo a usted o a su empresa.

¿Por qué ciencia de datos?

La demanda de científicos de datos está en constante crecimiento, por lo que esa es una buena razón para ingresar al campo. Otra buena razón es que la ciencia de datos paga relativamente bien, por lo que no necesita preocuparse mucho por sus ingresos.

Además, puede trabajar como científico de datos en muchos sectores, por lo que no está limitado a una sola industria. Simplemente aplique sus habilidades analíticas para encontrar patrones y examinar el rendimiento desde los servicios financieros hasta la logística, la fabricación, las telecomunicaciones, la atención médica, etc.

Aplicaciones de la ciencia de datos

La ciencia de datos es un campo amplio que se aplica a muchas industrias, por lo que sus aplicaciones potenciales son enormes.

Las siguientes son las más populares de estas aplicaciones de ciencia de datos:

• Detección de fraude y riesgo : esta fue una de las primeras aplicaciones de la ciencia de datos. La recopilación y el análisis de diversos conjuntos de datos hizo posible que las empresas financieras evitaran y gestionaran mejor las deudas incobrables y las pérdidas. También se hizo posible detectar fácilmente transacciones que tenían una alta posibilidad de ser fraudulentas.
  
• Atención médica : la ciencia de datos también se emplea en la investigación médica para derivar las conexiones entre la genética, ciertas enfermedades y sus respuestas a los medicamentos. También se usa en el desarrollo de medicamentos mediante el uso de simulaciones de modelos para predecir los resultados futuros de los medicamentos.
  
• Reconocimiento de imágenes : esta es otra aplicación muy popular de la ciencia de datos. El reconocimiento de imágenes se refiere a la identificación de patrones en conjuntos de datos de imágenes, como fotos y videos, y ofrece muchas aplicaciones futuras prometedoras.
  
• Motor de búsqueda : la ciencia de datos también juega un papel importante en la presentación de los resultados que ve en los motores de búsqueda como Google y Bing. Los algoritmos utilizados aquí comparan miles de millones de páginas para encontrar los mejores resultados para cada término de búsqueda. También pueden realizar un seguimiento de los clics de los usuarios para personalizar mejor los resultados a lo largo del tiempo.
  
• Logística : la optimización de rutas mediante la ciencia de datos puede ayudar a las empresas a ahorrar mucho dinero y reducir los costos operativos.
  
• Sistemas de recomendación : se basa en datos de toda su actividad anterior para tratar de predecir las próximas mejores cosas que podrían ser relevantes para usted. Los sistemas de recomendación están en todas partes, desde Netflix hasta Spotify, Amazon, Twitter, etc.
  
• Reconocimiento de voz: similar a los sistemas de reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz utiliza la ciencia de datos para permitir que las máquinas entiendan el habla humana.
  
• Publicidad : la publicidad dirigida solo es posible gracias a la ciencia de datos, ya que se basa en grandes cantidades de datos demográficos y psicográficos de los usuarios.

Ciencia de datos vs estadísticas

La ciencia de datos y la estadística tienen mucho en común, sin embargo, existen bastantes diferencias entre las dos disciplinas.

Para empezar, la estadística es una disciplina mayoritariamente matemática, cuyo objetivo es recopilar e interpretar datos cuantitativos. La ciencia de datos, por otro lado, se basa en una amplia gama de disciplinas, desde matemáticas hasta informática, banca de datos, etc.

La ciencia de datos también se ocupa de conjuntos de datos mucho más grandes que las estadísticas. La mayoría de los modelos estadísticos se realizan con cantidades relativamente pequeñas de datos, mientras que los científicos de datos a menudo tienen que lidiar con grandes cantidades de datos que caben en varias computadoras.

Finalmente, mientras que las estadísticas se enfocan principalmente en concluir sobre el mundo a partir de los datos disponibles, la ciencia de datos se enfoca principalmente en derivar significado predictivo y optimizaciones de los datos disponibles.

Ciencia de datos vs inteligencia artificial

La ciencia de datos y la inteligencia artificial son dos términos que a menudo se superponen. Pero si bien están relacionados, no son lo mismo.

La ciencia de datos es un enfoque integral para la recopilación, preparación y análisis de datos para obtener información, mientras que la inteligencia artificial es la implementación de algoritmos predictivos para obtener información.

La inteligencia artificial es parte de la ciencia de datos, el término general para todos los métodos y modelos relacionados con el trabajo con big data.

Cómo trabaja un científico de datos

El trabajo de un científico de datos se puede dividir en cuatro secciones principales, que son:

• La recopilación y el almacenamiento de datos.
• El análisis y la interpretación de los datos.
• La construcción de herramientas y modelos para hacer predicciones a partir de datos.
• Visualización de datos e informes

Habilidades necesarias para la ciencia de datos

• Matemáticas – Disciplina que se explica por sí misma.
  
• Aprendizaje automático : la aplicación de algoritmos en modo de aprendizaje a grandes conjuntos de datos en la búsqueda de patrones, a menudo realizada en el lenguaje Python.
  
• Modelado de datos : el método de organizar y administrar grandes cantidades de datos para obtener información de ellos.
  
• Ingeniería de software : el proceso de creación de algoritmos que procesan grandes cantidades de datos para generar información. Las herramientas populares incluyen Python y R.
  
• Estadísticas : su capacidad para producir información significativa a partir de un conjunto de datos.
  
• Banco de datos : la capacidad de almacenar y recuperar datos desde sistemas simples como hojas de cálculo de Excel hasta bases de datos SQL más complejas.

Cómo convertirse en un científico de datos

La forma más fácil de convertirse en científico de datos es obtener primero una licenciatura en un campo relevante, como ciencia de datos, informática, matemáticas o estadística, y luego seguir la guía paso a paso para personas sin título en el párrafo siguiente.

Cómo obtener un trabajo de ciencia de datos sin un título

Es igualmente posible conseguir un trabajo de ciencia de datos sin un título. Lo importante es que sepa lo que está haciendo y pueda hacer un buen trabajo cuando lo contraten.

Los siguientes son los pasos que necesitará para conseguir un trabajo de ciencia de datos sin un título:

1. Domine las habilidades básicas : esto incluye materias como matemáticas, estadísticas, probabilidad, análisis de datos, TI y fundamentos de programación como Git.
   
2. Dominar los conceptos básicos de la ciencia de datos : a continuación, deberá dominar las habilidades específicas de la ciencia de datos, como los lenguajes R y Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop, etc.
   
3. Inscríbase en un Bootcamp o curso : tener una certificación profesional en la industria de la ciencia de datos demostrará su dedicación a cualquier empleador potencial. Así que considere obtener las certificaciones de IBM, DASCA, Open CDS o Microsoft Azure.
   
4. Cree su cartera : si bien los certificados no son una prueba del 100% de su capacidad de entrega, una cartera de trabajos anteriores sí lo es. Por lo tanto, deberá demostrar de lo que es capaz creando una cartera, preferiblemente en línea y en una plataforma como GitHub. Esto puede incluir todo, desde proyectos personales hasta trabajos gratuitos, pasantías y trabajos relacionados.
   
5. Mejore sus habilidades de entrevista : esta es la habilidad final que necesita una vez que su CV se vuelve impresionante y le permite ganar entrevistas.
   
6. Hunt For Jobs : la parte final del rompecabezas. Necesita salir activamente y hacer que las cosas sucedan.

Lista de trabajos de ciencia de datos

Los científicos de datos trabajan en una variedad de industrias y con diferentes propósitos, lo que significa que a menudo tienen roles laborales ligeramente diferentes. Sin embargo, la descripción del trabajo a menudo enumerará en detalle las funciones que se esperan del científico de datos.

Estos son algunos de los más populares:

• Analista de datos
• Arquitecto de datos
• Ingeniero de datos
• Científico de datos
• Administrador de base de datos
• Analista de negocios
• Analista Cuantitativo
• Gerente de datos y análisis
• Ingeniero de aprendizaje automático
• Estadístico

Lista de herramientas de ciencia de datos

Existen toneladas de herramientas de ciencia de datos, pero estas son las más populares.

• Tensorflow: popular plataforma de aprendizaje automático.
• Jupyter: entorno de desarrollo integrado basado en web para más de 40 idiomas.
• R: un lenguaje de programación de gráficos y computación estadística.
• Posit R Studio: entorno de desarrollo integrado para R.
• Python: popular lenguaje de programación de automatización y análisis de datos.
• RapidMiner: plataforma de ciencia de datos para empresas.
• BigML: plataforma de aprendizaje automático simple.
• Scikit-learn: herramienta de aprendizaje automático y análisis predictivo de datos.
• Informatica: herramienta de integración de datos.
• AWS Redshift: almacenamiento de datos escalable para la nube
• Cognos: herramienta de informes analíticos de IBM.
• Matplotlib: biblioteca de visualización para el lenguaje de programación Python.
• Apache Spark: motor de banco de datos a gran escala para análisis y aprendizaje automático.
• Apache Hadoop: marco para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.
• Mahout: plataforma de aprendizaje automático de Apache
• Azure ML Studio: IDE basado en web para científicos de datos
• Tableau: herramienta de análisis y visualización de datos.
• Excel: software de hoja de cálculo de Microsoft.
• Plotly: biblioteca gráfica gratuita y de código abierto para Python
• Google Charts: herramienta de visualización de datos gratuita y potente.
• Infogram: herramienta intuitiva de visualización e informes.

Preguntas frecuentes (FAQ)

Conclusión

Al llegar al final de esta publicación sobre ciencia de datos y lo que significa para usted y su negocio, debería haber obtenido una o dos ideas útiles.

La ciencia de datos seguirá creciendo y esto incluye sus aplicaciones, oportunidades laborales e impacto económico. Por lo tanto, es mejor adaptarse ahora, si aún no lo ha hecho.