Ciencia de los datos
La ciencia de datos proporciona información significativa basada en grandes cantidades de datos complejos o big data. La ciencia de datos, o ciencia basada en datos, combina diferentes campos de trabajo en estadística y computación para interpretar datos con fines de toma de decisiones.
Comprensión de la ciencia de datos
Los datos se obtienen de diferentes sectores, canales y plataformas, incluidos teléfonos celulares, redes sociales, sitios de comercio electrónico, encuestas de salud y búsquedas en Internet. El aumento en la cantidad de datos disponibles abrió la puerta a un nuevo campo de estudio basado en big data: los conjuntos de datos masivos que contribuyen a la creación de mejores herramientas operativas en todos los sectores.
El acceso cada vez mayor a los datos es posible debido a los avances en tecnología y técnicas de recopilación. Los patrones de compra y el comportamiento de las personas pueden ser monitoreados y se pueden hacer predicciones basadas en la información recopilada.
Sin embargo, los datos cada vez mayores no están estructurados y requieren análisis para una toma de decisiones efectiva. Este proceso es complejo y requiere mucho tiempo para las empresas, de ahí la aparición de la ciencia de datos.
La ciencia de datos, o ciencia basada en datos, utiliza big data y machine learning para interpretar datos con fines de toma de decisiones.
Una breve historia de la ciencia de datos
El término ciencia de datos ha existido durante la mayor parte de los últimos 30 años y se usó originalmente como un sustituto de "informática" en 1960. Aproximadamente 15 años después, el término se usó para definir la encuesta de métodos de procesamiento de datos utilizados en diferentes aplicaciones. En 2001, la ciencia de datos se introdujo como una disciplina independiente. La Harvard Business Review publicó un artículo en 2012 que describe el papel del científico de datos como el "trabajo más sexy del siglo XXI".
Para llevar clave
- Los avances en tecnología, Internet, redes sociales y el uso de la tecnología han aumentado el acceso a los grandes datos.
- La ciencia de datos utiliza técnicas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para extraer información significativa y predecir patrones y comportamientos futuros.
- El campo de la ciencia de datos está creciendo a medida que avanza la tecnología y las técnicas de recolección y análisis de grandes datos se vuelven más sofisticadas.
Cómo se aplica la ciencia de datos
La ciencia de datos incorpora herramientas de múltiples disciplinas para recopilar un conjunto de datos, procesar y obtener información del conjunto de datos, extraer datos significativos del conjunto e interpretarlos para la toma de decisiones. Las áreas disciplinarias que componen el campo de la ciencia de datos incluyen minería, estadística, aprendizaje automático, análisis y programación.
La minería de datos aplica algoritmos al conjunto de datos complejos para revelar patrones que luego se utilizan para extraer datos útiles y relevantes del conjunto. Las medidas estadísticas o el análisis predictivo utilizan estos datos extraídos para medir los eventos que probablemente sucedan en el futuro en función de lo que muestran los datos que sucedieron en el pasado.
El aprendizaje automático es una herramienta de inteligencia artificial que procesa cantidades masivas de datos que un humano no podría procesar en la vida. El aprendizaje automático perfecciona el modelo de decisión presentado bajo análisis predictivo al hacer coincidir la probabilidad de que ocurra un evento con lo que realmente sucedió en un momento previsto.
Mediante el análisis, el analista de datos recopila y procesa los datos estructurados de la etapa de aprendizaje automático utilizando algoritmos. El analista interpreta, convierte y resume los datos en un lenguaje coherente que el equipo de toma de decisiones pueda entender. La ciencia de datos se aplica a prácticamente todos los contextos y, a medida que evoluciona el papel del científico de datos, el campo se ampliará para abarcar la arquitectura de datos, la ingeniería de datos y la administración de datos.
Hecho rápido
Según IBM, se espera que la demanda de científicos de datos aumente en un 28% para 2020.
El científico de datos definido
Un científico de datos recopila, analiza e interpreta grandes volúmenes de datos, en muchos casos, para mejorar las operaciones de una empresa. Los profesionales de los datos científicos desarrollan modelos estadísticos que analizan datos y detectan patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos. Esta información puede usarse para predecir el comportamiento del consumidor o para identificar riesgos comerciales y operativos. El científico de datos a menudo es un narrador de historias que presenta información de datos a los tomadores de decisiones de una manera que es comprensible y aplicable a la resolución de problemas.
Ciencia de datos hoy
Las empresas están aplicando big data y data science a las actividades cotidianas para aportar valor a los consumidores. Las instituciones bancarias están aprovechando los grandes datos para mejorar sus éxitos de detección de fraude. Las empresas de gestión de activos están utilizando grandes datos para predecir la probabilidad de que el precio de un valor suba o baje en un momento determinado.
Las compañías como Netflix extraen big data para determinar qué productos entregar a sus usuarios. Netflix también utiliza algoritmos para crear recomendaciones personalizadas para los usuarios en función de su historial de visualización. La ciencia de datos está evolucionando a un ritmo rápido, y sus aplicaciones continuarán cambiando vidas en el futuro.
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