¿Qué es la ciencia de datos?
Tabla de contenidos
El Data Science, en español, ciencia de datos es una disciplina transversal que se encarga de encontrar, extraer y hacer emerger patrones en los datos a través de una fusión de métodos analíticos, la experiencia en el dominio y la tecnología.
La ciencia de datos combina las estadísticas con métodos científicos junto a la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos. Los profesionales que utilizan la ciencia de datos son denominados científicos de datos y aplican estas combinaciones de herramientas para analizar los datos recopilados en las webs, los teléfonos inteligentes, los clientes y otras fuentes para generar conocimientos prácticos.
Los datos son los cimientos de la sociedad, por ello son fundamentales para las empresas.
¿Para qué sirve la ciencia de datos?
La ciencia de datos desvela tendencias y genera información útil para las empresas. Gracias a ello, pueden tomar mejores decisiones y crear servicios más innovadores. La finalidad del Data Science es permitir que los modelos de aprendizaje automático extraigan conocimientos de los datos masivos que se les suministran, evitando así depender principalmente de los analistas empresariales.
Para realizar un avanzado análisis de datos, la ciencia de datos incluye tareas de preparación previa de los mismos, como la limpieza, la agregación y la manipulación de los datos. Las aplicaciones analíticas y los científicos de datos revisan los resultados para descubrir patrones. Gracias a esta interpretación de los datos se pueden generar beneficios transformadores para las organizaciones. Y así, proporcionar a los líderes empresariales conocimientos y perspectivas de futuro basados en datos reales, y fidedignos.
Ciencia de datos e Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial forma parte de la ciencia de datos. El uso de novedosas técnicas inteligentes de análisis ha proporcionado el desarrollo de tecnologías más eficaces para la extracción de datos. Además, junto con los datos masivos han hecho que la ciencia de datos y las tecnologías Big Data alcancen un peso muy importante y fundamental para la transformación digital.
La ciencia de datos, también denominada Data Science es una disciplina muy amplia que, entre otras cosas, incluye el estudio de la Inteligencia Artificial (IA). Es decir, la IA es solo una parte dentro de la Data Science.
Previamente, ya hemos definido la ciencia de datos, pero para entender su relación con la Inteligencia Artificial es necesario definir a esta última. La Inteligencia Artificial, también llamada IA, es un conjunto de algoritmos informáticos complejos que imitan la inteligencia del ser humano. Las máquinas programadas con IA pueden, a medida que avanzan, mejorar la solución de diversos y específicos problemas a medida que se añaden más datos.
Este conjunto de algoritmos informáticos forman parte de un producto desarrollado para permitir que las máquinas lean, entiendan y aprendan de los datos, un apoyo fundamental en el proceso de toma de decisiones.
Es decir, la diferencia más significativa es que la IA en la ciencia de datos es la implementación de un modelo predictivo para prever sucesos, mientras que la ciencia de datos implica análisis, predicción y visualización previas al procesamiento. Además, Data Science hace referencia, de forma genérica, a las técnicas estadísticas, de diseño y los métodos de desarrollo. La IA, en cambio, tiene que ver con el diseño de algoritmos y su desarrollo.
Historia de la ciencia de datos
Diferencia entre Data Science, Data Analytics y Machine Learning
- Data Science: Como hemos mencionado anteriormente, Data Science o ciencia de datos es una disciplina transversal que abarca diversas materias como la limpieza, la preparación y el análisis de datos. El Data Science es un término general en el que se aplican muchos métodos científicos. Matemáticas, estadísticas y muchas otras herramientas de las que los científicos se sirven para analizar los datos.
- Data Analytics: Data Analytics es la ciencia de obtener ideas, soluciones y procedimientos de fuentes de información sin procesar. De lo contrario, los datos se pueden perder en la masa de información. Abordan problemas de negocios y usan la información para aumentar la eficiencia de un sistema empresarial.
- Machine Learning: El ‘machine learning’ –aprendizaje automático– es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Esta habilidad es indispensable para crear sistemas capaces de identificar patrones entre los datos.
En resumen, un Data Scientist pronostica el futuro a través de los patrones de datos del pasado, y además se sirve de la tecnología Machine Learning para extraer esta información. En cambio, un Data Analyst extrae ideas y soluciones para estos patrones de datos. Es decir, un Data Scientist se plantea preguntas a través de unos datos y el Data Analyst las responde.
Herramientas para Data Science
Los científicos de datos se sirven de conocimientos y herramientas para poder analizar, contabilizar o sintetizar los datos y trabajar así con ellos. Así algunas de las herramientas que más utilizan los científicos de datos son:
- SQL
- BigML
- Excel
- Tableau
- Azure Synapse
- Apache Spark
- Apache Hadoop
- MATLAB
Gracias al Bootcamp de Data Science podrás adquirir los conocimientos y las certificaciones necesarias, que junto a todas estas herramientas te convertirán en el científico de datos óptimo para las empresas.
Ciencia de Datos para negocios
El objetivo de las empresas no ha cambiado, toda organización busca vender sus servicios o productos. Pero, para conseguirlo es necesario llegar cada día a más clientes
Por ello es necesario aprovechar técnicas como Data Science, Big Data e Inteligencia Artificial, estas traerán múltiples beneficios a las compañías. Algunos de ellos:
- Predecir el comportamiento de los usuarios. Así la empresa podrá orientar sus operaciones en base a datos más concretos y reduzcan el riesgo empresarial.
- Evitar grandes pérdidas económicas. Imprescindible para detectar ciberataques o posibles fraudes que pueden perjudicar a la empresa.
- Desde el punto de vista del marketing, el Data Science aprovecha el Machine Learning para permitir a la empresa anticiparse a las necesidades del usuario. Así la IA puede hacerle llegar contenidos acordes a su personalidad, gustos e intereses.
