¿Qué es la ciencia de datos? Una guía completa.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo que combina el conocimiento del dominio, las habilidades de programación y el conocimiento matemático y estadístico para extraer información útil de los datos. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para números, texto, imágenes, video, audio y otros datos para crear sistemas de inteligencia artificial (AI) que pueden ejecutar trabajos que normalmente necesitarían inteligencia humana.

Cualquier organización afirmaría estar involucrada en algún tipo de ciencia de datos, pero ¿qué implica eso? La ciencia de datos se dedica a la extracción de información limpia a partir de datos sin procesar para la formulación de conocimientos procesables. El campo se está expandiendo tan rápidamente y revolucionando tantos sectores que es difícil cercar sus capacidades con una descripción formal, pero en general, la ciencia de datos se dedica a la extracción de información limpia a partir de datos sin procesar para la formulación de conocimientos prácticos.

Nuestros datos digitales, denominados el "petróleo del siglo XXI", son los más importantes en el campo. En la industria, la ciencia y nuestra vida cotidiana, tiene beneficios incalculables. Su viaje al trabajo, su búsqueda más reciente en Google de la cafetería más cercana, su publicación de Instagram sobre lo que comió e incluso los datos de salud de su rastreador de actividad física son todos relevantes para varios conjuntos de datos.

científicos en diversas formas La ciencia de datos es responsable de brindarnos nuevos productos, proporcionar conocimientos innovadores y hacer que nuestras vidas sean más cómodas al examinar vastos lagos de datos, buscando correlaciones y tendencias.

DEBE LEER: ¿Por qué la ciencia de datos es importante?

Habilidades de ciencia de datos

Esta sección de '¿Qué es la ciencia de datos?' El artículo le da una idea de las habilidades y herramientas que utilizan las personas en diferentes campos de la ciencia de datos.

¿Qué hace un científico de datos?

Un científico de datos examina los datos comerciales para obtener información procesable. En otras palabras, un científico de datos resuelve los desafíos comerciales siguiendo un conjunto de procedimientos, que incluyen:

• Para obtener una mejor comprensión del problema, haga las preguntas adecuadas.
• Obtenga datos de una variedad de fuentes, incluidos datos de la empresa, datos públicos, etc.
• Procese datos sin procesar y conviértalos en un formato listo para el análisis.
• Introduzca los datos en el sistema analítico, que podría ser un algoritmo de aprendizaje automático o un modelo estadístico.
• Preparar los hallazgos y conclusiones para compartirlos con las partes relevantes.

¿Cómo funciona la ciencia de datos?

La ciencia de datos implica una amplia gama de disciplinas y campos de especialización para proporcionar una visión integral, exhaustiva y refinada de los datos sin procesar.

Para analizar de manera eficiente las masas de información confusa y comunicar solo los bits más vitales que ayudarán a impulsar el progreso y la productividad, los científicos de datos deben ser expertos en todo, desde ingeniería de datos, matemáticas, estadísticas, computación avanzada y visualizaciones.

Para construir modelos y hacer predicciones utilizando algoritmos y otras técnicas, los científicos de datos dependen en gran medida de la inteligencia artificial, especialmente en sus subcampos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

En general, la ciencia de datos tiene un ciclo de vida de cinco etapas que incluye:

1. Captura: la recopilación de datos, la entrada de datos, la recepción de señales y la extracción de datos son ejemplos de captura de datos.
2. Mantenimiento: se debe mantener el almacenamiento de datos, la limpieza de datos, la puesta en escena de datos, el análisis de datos y la arquitectura de datos.
3. Proceso: la extracción de datos, la agrupación/clasificación, el modelado de datos y el resumen de datos son todos pasos del proceso.
4. Comunicar: los informes de datos, la visualización de datos, la inteligencia comercial y la toma de decisiones son cosas que deben comunicarse.
5. Analizar: Exploratorio/confirmatorio, análisis predictivo, regresión, minería de texto y análisis cualitativo son todos ejemplos de análisis.

Las cinco etapas requieren estrategias, servicios y, en ciertos casos, conjuntos de habilidades únicos.

Usos de la ciencia de datos

La ciencia de datos nos permite lograr grandes objetivos que antes eran imposibles o requerían una cantidad significativa de tiempo y esfuerzo.

¿PARA QUÉ SE PUEDE UTILIZAR LA CIENCIA DE DATOS?

• Detección de anomalías (fraude, enfermedad, delincuencia, etc.)
• Toma de decisiones y automatización (verificación de antecedentes, solvencia crediticia, etc.)
• Clasificaciones (en un servidor de correo electrónico, esto podría significar clasificar los correos electrónicos en carpetas "significativas" y "basura")
• predicciones (ventas, ingresos y retención de clientes)
• Reconocimiento de patrones (patrones meteorológicos, patrones del mercado financiero, etc.)
• Apreciación (facial, voz, texto, etc.)
• Observaciones y sugerencias (según las preferencias aprendidas, los motores de recomendación pueden referirlo a películas, restaurantes y libros que le pueden gustar)

Estos son algunos ejemplos de cómo las empresas utilizan la ciencia de datos para innovar en sus industrias, desarrollar nuevos productos y mejorar el entorno que las rodea.

Cuidado de la salud

En el sector de la salud, la ciencia de datos ha resultado en una variedad de avances. Los profesionales médicos están descubriendo nuevas formas de comprender las enfermedades, practicar la medicina preventiva, diagnosticar enfermedades más rápido y explorar nuevas opciones de tratamiento gracias a una amplia red de datos ahora disponible a través de todo, desde EMR hasta bases de datos clínicas y rastreadores personales de actividad física.

Coches autónomos

Tesla, Ford y Volkswagen están utilizando el análisis predictivo en su última era de vehículos autónomos. En estos coches se utilizan miles de diminutas cámaras y sensores para transmitir información en tiempo real. Los vehículos autónomos pueden adaptarse a los límites de velocidad, evitar cambios de carril arriesgados e incluso transportar pasajeros por el camino más corto mediante el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la ciencia de datos.

Logística

UPS utiliza el análisis de datos para mejorar la productividad tanto dentro de la empresa como a lo largo de sus rutas de distribución. La herramienta On-road Integrated Optimization and Navigation (ORION) de la compañía crea rutas optimizadas para los conductores de reparto en función del clima, el tráfico, la construcción y otros factores utilizando algoritmos y modelos matemáticos respaldados por la ciencia de datos.

Por año, se espera que la ciencia de datos ahorre a la empresa de logística hasta 39 millones de galones de combustible y más de 100 millones de millas de entrega.

Entretenimiento

¿Alguna vez te has preguntado cómo Spotify siempre parece saber exactamente qué canción estás buscando? ¿O cómo sabe Netflix exactamente qué programas te gustarán ver en exceso? El gigante de la transmisión de música seleccionará cuidadosamente listas de canciones basadas en el género musical o la banda en la que te encuentres utilizando la ciencia de datos.
¿Te has estado dedicando a la cocina últimamente? El agregador de datos de Netflix detectará su necesidad de inspiración culinaria y le sugerirá programas apropiados de su amplia biblioteca.

Finanzas

El sector financiero ha ahorrado millones de dólares y cantidades de tiempo incalculables gracias al aprendizaje automático y la ciencia de datos. La plataforma Contract Intelligence (COiN) de JP Morgan utiliza el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para procesar y extraer datos vitales de alrededor de 12,000 acuerdos de crédito comercial por año.

Lo que habría requerido 360,000 horas de trabajo manual para completarse ahora se completa en solo unas pocas horas gracias a la ciencia de datos. Además, empresas fintech como Stripe y PayPal están invirtiendo activamente en ciencia de datos para desarrollar software de aprendizaje automático que pueda identificar y prevenir fraudes fácilmente.

La seguridad cibernética

Cualquier industria se beneficia de la ciencia de datos, pero la ciberseguridad puede ser la más relevante. Kaspersky Lab, una empresa internacional de ciberseguridad, utiliza la ciencia de datos y el aprendizaje automático para detectar más de 360 000 nuevas muestras de malware todos los días. La capacidad de la ciencia de datos para identificar y aprender nuevos métodos de ciberdelincuencia en tiempo real es fundamental para nuestra seguridad potencial.

Juego de azar

La ciencia de datos también se está utilizando para crear videojuegos y juegos de computadora, lo que ha elevado la experiencia de juego a nuevas alturas.

Conclusión

En la próxima década, los datos serán el petróleo para las empresas. Las empresas ahora pueden estimar el crecimiento futuro y evaluar las amenazas potenciales al incorporar técnicas de ciencia de datos en sus operaciones. Si está interesado en una carrera en ciencia de datos, ahora es el momento de comenzar.

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