Ciencia de datos: definición, importancia, metodología

Milthon Lujan Monja

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La ciencia de datos permite descubrir tendencias que pueden ser aprovechadas por las empresas. Imagen de Gerd Altmann en Pixabay
La ciencia de datos permite descubrir tendencias que pueden ser aprovechadas por las empresas. Imagen de Gerd Altmann en Pixabay

La ciencia de datos se ha convertido en una palabra de moda en la era digital, pero ¿qué implica exactamente? Este artículo tiene como objetivo desmitificar el complejo mundo de la ciencia de datos desglosando sus conceptos centrales y aplicaciones prácticas.

Los científicos de datos al analizar imágenes satelitales pueden predecir el rendimiento de los cultivos con una precisión del 95% (HSAT), o que cada click, desplazamiento y deslizamiento en tu teléfono cuenta una historia. Con grandes cantidades de datos ahora disponibles, las compañías en casi todas las industrias están enfocadas en explotar los datos para alcanzar una ventaja competitiva (Provost y Fawcett, 2013a).

Los avances tecnológicos han permitido el almacenamiento de cantidades cada vez mayores de datos; sin embargo, esta “riqueza” de las empresas no está siendo aprovechada para obtener información y conocimiento de los clientes, procesos, etc.

En los últimos años, la ciencia de datos surgió como una nueva e importante disciplina (van der Aalst, 2016), debido a que permite revelar tendencias y generar información para que las compañías puedan tomar mejores decisiones y crear productos y servicios innovadores.

Contar con un científico de datos se ha vuelto una necesidad para las compañías que deseen crear y mantener una ventaja competitiva. En este artículo queremos brindarte una visión general de la ciencia de datos o Data Science y la importancia que tiene para gestionar los datos, crear información y conocimiento en tu empresa.

¿Qué es la ciencia de datos?

Como especialidad, la ciencia de datos, o Data Science en inglés, aún es nueva, surgió de los campos del análisis estadístico y de la minería de datos. El objetivo de la ciencia de los datos es mejorar la toma de decisiones, basando las decisiones en las tendencias extraídas de grandes bases de datos (Igual y Seguí, 2017).

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que implica extraer conocimientos procesables a partir de datos estructurados y no estructurados. Combina análisis estadístico, matemáticas, informática y conocimientos de dominio para resolver problemas complejos y tomar decisiones basadas en datos. En esencia, la ciencia de datos tiene como objetivo descubrir patrones, relaciones y tendencias dentro de los datos para generar conocimientos valiosos.

La ciencia de datos puede verse como una amalgama de disciplinas clásicas como estadísticas, minería de datos, bases de datos, sistemas distribuidos, la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos, que se combinan para convertir los abundantes datos disponibles en valor para las personas, las organizaciones y la sociedad (van der Aalst, 2016).

La ciencia de datos abarca una variedad de técnicas y metodologías, que incluyen la recopilación de datos, el preprocesamiento de datos, el análisis exploratorio de datos, el modelado estadístico, el aprendizaje automático y la visualización de datos. Al aprovechar estas técnicas, los científicos de datos pueden transformar datos sin procesar en información significativa que pueda impulsar el crecimiento y la innovación empresarial.

En resumen que la ciencia de datos es la disciplina que convierte los datos en conocimiento útil (Ferrero, 2020) . En este sentido, gestionar los datos de tu compañía te permitirán tener un conocimiento profundo del rendimiento de los procesos, comportamiento de los clientes, el éxito (o fracaso) de las campañas de marketing, etc.

Importancia de la ciencia de datos en la compañía

En la actualidad, la ciencia de datos juega un papel importante en prácticamente todos los aspectos de las operaciones y estrategias comerciales de una compañía debido a que contribuye a la toma de decisiones basada en los datos; algunos ejemplos incluyen:

  • Proporciona información sobre los clientes que ayuda a las empresas a crear campañas de marketing más sólidas y publicidad dirigida.
  • Relación con el cliente: analizar el comportamiento de los clientes a fin de gestionar la deserción y maximizar el valor esperado.
  • En las empresas, permite prevenir las averías de equipos.
  • En la industria financiera se utiliza la ciencia de datos para la calificación crediticia y el comercio, y en las operaciones a través de la detección de fraudes y la gestión de la fuerza laboral.

Medeiros et al., (2020) estudiaron los beneficios de la ciencia de datos (DS) para las organizaciones, y concluyeron que los principales beneficios son: soporte para el análisis de datos y la generación de conocimientos con agilidad; creación de una cultura basada en datos; mejora de la calidad de los datos; facilitar la comprensión del entorno empresarial, detección de oportunidades; y gestión del desempeño organizacional.

Data Science vs. Big Data

Es común que se confunda la ciencia de datos con la Big Data. A continuación te presentamos una tabla comparativa en donde resaltamos las diferencias clave entre Data Science y Big Data, enfatizando sus enfoques, objetivos, herramientas y aplicaciones únicas. Mientras que Data Science se centra en obtener conocimientos de los datos, Big Data gira en torno a la gestión eficiente y procesamiento de conjuntos de datos grandes y complejos. Ambos desempeñan roles integrales en la era de la toma de decisiones impulsada por datos.

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Tabla comparativa de Data Science vs Big Data

CaracterísticaData ScienceBig Data
DefiniciónCampo interdisciplinario centrado en extraer información valiosa de los datos a través de diversos procesos y algoritmos.Se refiere al vasto volumen de datos estructurados y no estructurados que es demasiado complejo para las aplicaciones de procesamiento de datos tradicionales.
Enfoque PrincipalAnalizar e interpretar datos para extraer conocimientos valiosos y respaldar la toma de decisiones.Manejar, almacenar y procesar conjuntos de datos masivos que las bases de datos tradicionales no pueden gestionar de manera eficaz.
ObjetivoDescubrir patrones, tendencias y correlaciones dentro de los datos para la toma de decisiones informada y predicciones.Gestionar, procesar y analizar conjuntos de datos a gran escala de manera eficiente para obtener conocimientos accionables.
Herramientas y TécnicasUtiliza análisis estadístico, algoritmos de aprendizaje automático y varios lenguajes de programación (por ejemplo, Python, R).Emplea marcos de trabajo de computación distribuida (por ejemplo, Hadoop, Spark) y bases de datos NoSQL para un almacenamiento y procesamiento eficientes.
AlcanceAbarca un amplio espectro, que incluye análisis de datos, aprendizaje automático, modelado predictivo y visualización.Se ocupa principalmente del manejo y procesamiento de conjuntos de datos inmensos, con un enfoque en la escalabilidad y el rendimiento.
AplicacionesAplicado en diversas industrias como salud, finanzas, marketing y más para la toma de decisiones basada en datos.Ampliamente utilizado en escenarios donde las bases de datos tradicionales no cumplen, como el análisis de redes sociales, IoT y procesamiento de datos en tiempo real.
Conjunto de HabilidadesRequiere una combinación de conocimientos estadísticos, habilidades de programación, experiencia en el dominio y habilidades de comunicación.Involucra experiencia en computación distribuida, conocimiento de tecnologías de big data y habilidades en almacenamiento de datos escalable.
Ejemplos– Mantenimiento predictivo en manufactura. – Detección de fraudes en transacciones financieras. – Recomendaciones personalizadas en comercio electrónico.– Análisis de datos de redes sociales para análisis de sentimientos. – Procesamiento de datos en tiempo real en ciudades inteligentes. – Secuenciación de genomas en bioinformática.

Estrategias para explorar el mundo usando los datos

Según Igual y Seguí (2017), la ciencia de los datos permite que adoptemos cuatro estrategias diferentes para el explorar el mundo usando los datos:

Sondear la realidad

Los datos se pueden recopilar por métodos pasivos o activos. En este último caso, los datos representan la respuesta del mundo a nuestras acciones. El análisis de esas respuestas puede ser extremadamente valioso a la hora de tomar decisiones sobre nuestras acciones posteriores.

Uno de los mejores ejemplos de esta estrategia es el uso de pruebas A/B para el desarrollo web: ¿Cuál es el mejor tamaño y color de botón? La mejor respuesta solo se puede encontrar sondeando el mundo.

Descubrimiento de patrones

Si disponemos de un conjunto de datos de los problemas, podemos analizarlos automáticamente para descubrir patrones útiles y agrupaciones naturales que pueden simplificar enormemente sus soluciones.

El uso de esta técnica para perfilar a los usuarios es un ingrediente crítico en la actualidad en campos tan importantes como la publicidad programática o el marketing digital.

Predecir eventos en el futuro

Desde los primeros días de la estadística, una de las preguntas científicas más importantes ha sido ¿Cómo construir modelos de datos sólidos que sean capaces de predecir muestras de datos en el futuro?

El análisis predictivo permite tomar decisiones en respuesta a eventos futuros, no solo de forma reactiva. Por ejemplo, el análisis predictivo se puede usar para optimizar las tareas planificadas para el personal de la tienda minorista durante la semana siguiente, mediante el análisis de datos como el clima, el historial de ventas, las condiciones del tráfico, etc.

Entender a las personas y al mundo

Este es un objetivo que por el momento está fuera del alcance de la mayoría de las empresas y personas, pero las grandes empresas y los gobiernos están invirtiendo cantidades considerables de dinero en áreas de investigación como la comprensión del lenguaje natural, la visión artificial, la psicología y la neurociencia.

La comprensión científica de estas áreas es importante para la ciencia de datos porque, al final, para tomar decisiones óptimas, es necesario conocer los procesos reales que impulsan las decisiones y el comportamiento de las personas.

Metodología de la ciencia de datos

¿Cómo trabajar con los datos? IBM (2020) indica que el ciclo de vida de la ciencia de datos incluye cinco procesos: capturar, preparar y mantener, preproceso y procesamiento, análisis y comunicación.

Metodología de la ciencia de datos. Fuente: UC Berkeley School of Information
Metodología de la ciencia de datos. Fuente: UC Berkeley School of Information

A continuación te presentamos un resumen de cada proceso.

Recopilación y preprocesamiento de datos

La recopilación de datos es el primer paso en el proceso de ciencia de datos. Implica identificar y recopilar datos relevantes de diversas fuentes. Esto puede incluir datos estructurados de bases de datos, datos no estructurados de redes sociales o incluso datos de sensores de dispositivos IoT. La calidad y relevancia de los datos recopilados son cruciales para obtener información precisa y significativa.

Después de recopilar los datos, el siguiente paso es el preprocesamiento de los datos. Este paso implica limpiar, transformar y normalizar los datos para que sean adecuados para el análisis. El preprocesamiento de datos es esencial ya que ayuda a eliminar cualquier inconsistencia o error en los datos que pueda afectar la precisión de los conocimientos derivados de ellos.

Las técnicas de preprocesamiento de datos incluyen el manejo de valores faltantes, el tratamiento de valores atípicos y el escalado de los datos. Los valores faltantes se pueden imputar utilizando varios métodos, como la imputación de media o la imputación de regresión. Los valores atípicos, que son puntos de datos que se desvían significativamente del resto de los datos, se pueden detectar y eliminar o ajustar. Escalar los datos garantiza que todas las variables estén en una escala similar, lo cual es importante para ciertos algoritmos de aprendizaje automático.

Análisis exploratorio de datos

Una vez que los datos se recopilan y preprocesan, el siguiente paso es el análisis de datos exploratorios (EDA). EDA implica visualizar y resumir los datos para comprender mejor sus características. Esto ayuda a identificar patrones, valores atípicos y relaciones entre variables.

Durante EDA, los científicos de datos utilizan diversas técnicas estadísticas y herramientas de visualización de datos para explorar los datos. Pueden calcular estadísticas resumidas como la media, la mediana y la desviación estándar para describir las tendencias centrales y distribuciones de los datos. También pueden crear visualizaciones como histogramas, diagramas de dispersión y diagramas de caja para visualizar las relaciones entre variables.

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La EDA desempeña un papel crucial a la hora de descubrir conocimientos y formular hipótesis que puedan guiar análisis posteriores. Ayuda a los científicos de datos a identificar posibles problemas de datos, comprender la distribución subyacente de los datos y descubrir patrones interesantes que pueden no ser evidentes de inmediato.

Modelado estadístico y aprendizaje automático

El modelado estadístico y el aprendizaje automático son dos componentes clave de la ciencia de datos que permiten la extracción de conocimientos a partir de los datos. El modelado estadístico implica el uso de técnicas estadísticas para analizar relaciones entre variables y hacer predicciones o inferencias. El aprendizaje automático, por otro lado, se centra en desarrollar algoritmos que puedan aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones sin estar programados explícitamente.

Las técnicas de modelado estadístico incluyen el análisis de regresión, que se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Otras técnicas incluyen análisis, clasificación y agrupamiento de series temporales. Estas técnicas permiten a los científicos de datos descubrir relaciones, hacer predicciones y obtener una comprensión más profunda de los datos.

Los algoritmos de aprendizaje automático, por otro lado, se pueden clasificar en aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. 

  • El aprendizaje supervisado implica entrenar un modelo con datos etiquetados para realizar predicciones o clasificaciones. 
  • El aprendizaje no supervisado tiene como objetivo identificar patrones o grupos en datos sin etiquetar. 
  • El aprendizaje por refuerzo implica entrenar a un agente para que tome decisiones en un entorno dinámico basado en recompensas y castigos.

Visualización de datos y presentación de resultados

La visualización de datos es un aspecto crucial de la ciencia de datos, ya que ayuda a comunicar conocimientos de forma eficaz. Las visualizaciones proporcionan una forma de representar datos complejos en un formato más comprensible e intuitivo. Permiten a los científicos de datos presentar sus hallazgos visualmente y contar una historia convincente utilizando datos.

Hay varias herramientas y bibliotecas disponibles para crear visualizaciones de datos, como Tableau, ggplot y D3.js. Estas herramientas permiten a los científicos de datos crear cuadros, gráficos y paneles interactivos y visualmente atractivos que pueden transmitir información compleja de una manera simplificada.

La presentación de datos implica el uso de visualizaciones y narrativas de datos para comunicar conocimientos y hallazgos a una audiencia no técnica. Combina el análisis de datos con técnicas de narración para hacer que los datos sean más identificables y atractivos. Al contar una historia con datos, los científicos de datos pueden transmitir de manera efectiva la importancia y el impacto de sus hallazgos.

Aplicaciones de la ciencia de datos en diversas industrias

La ciencia de datos tiene una amplia gama de aplicaciones en todas las industrias, incluida la atención médica, las finanzas, el comercio electrónico y más. 

Salud

En la atención sanitaria, la ciencia de datos se utiliza para analizar datos de  marcadores genéticos y registros médicos de los pacientes para desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades, incluso antes de que aparezcan los síntomas. 

Data Science también ayuda a optimizar las operaciones hospitalarias y la asignación de recursos; así como desarrollar nuevos medicamentos. Por ejemplo, Vesoulis et al., (2023) destaca que los métodos de ciencia de datos brindan herramientas para mejores prácticas clínicas, predictivas y preventivas, y para definir las necesidades individuales. riesgo de enfermedad, mecanismos y terapias.

Agricultura

La ciencia de datos está impulsando la próxima revolución agrícola. Al analizar las condiciones del suelo y los patrones climáticos, los agricultores ahora pueden optimizar el rendimiento de los cultivos y reducir el desperdicio de agua con una elevada precisión.

Un ejemplo, lo puedes encontrar en el estudio de Hossen et al., (2022), donde analizaron las diversas formas de tecnologías de ciencia de datos y su efecto en la perspectiva agrícola de Bangladesh.

Finanzas

En finanzas, la ciencia de datos se utiliza para la detección de fraudes, el análisis de riesgos y el comercio. Permite a las instituciones financieras tomar decisiones basadas en datos, identificar tendencias del mercado y gestionar riesgos de forma eficaz. 

Marketing

En el marketing, la ciencia de datos se utiliza para personalizar las ventas, sistemas de recomendación y previsión de la demanda. Rosário et al., (2021) reporta que la Data Science en el marketing se ha enfocado en en la publicidad digital, la microsegmentación y la microtargeting, la velocidad y el rendimiento, y la experimentación en tiempo real.

Otras industrias, como la manufactura, el transporte y la energía, también se benefician de la ciencia de datos. Ayuda a optimizar las operaciones de la cadena de suministro, predecir fallas de equipos y mejorar la eficiencia energética. Las aplicaciones de la ciencia de datos son amplias y continúan expandiéndose a medida que más organizaciones reconocen el valor de la toma de decisiones basada en datos; Sarker (2021) nos ofrece una análisis más detallado de la aplicación de la Data Science en diversos campos.

Equipo para implementar procesos de Data Science

La composición ideal de un equipo de ciencia de datos puede variar según las necesidades específicas de la empresa y los proyectos, pero generalmente, un equipo de ciencia de datos bien equilibrado debería incluir profesionales con diversas habilidades y conocimientos. Aquí hay una estructura típica de equipo de ciencia de datos:

Científico de Datos Principal (Lead Data Scientist)

  • Responsable de liderar el equipo y alinear los proyectos de ciencia de datos con los objetivos empresariales.
  • Debe tener una sólida comprensión de la estrategia de la empresa y habilidades para comunicar resultados técnicos a los stakeholders.

Analistas de Datos

  • Encargados de recopilar, limpiar y analizar datos para descubrir patrones y tendencias.
  • Deben ser hábiles en el uso de herramientas de análisis de datos y tener conocimientos sólidos en estadísticas y programación.

Ingeniero de Datos

  • Se ocupa de la infraestructura de datos, la recopilación y el almacenamiento de datos.
  • Debe tener habilidades en ingeniería de software, bases de datos y procesamiento de datos a gran escala.

Científico de Datos de Machine Learning

  • Especializado en construir y desplegar modelos de aprendizaje automático.
  • Debe tener experiencia en algoritmos de machine learning, optimización de modelos y evaluación de rendimiento.

Ingeniero de Machine Learning (ML Engineer)

  • Encargado de llevar los modelos de machine learning a producción.
  • Debe tener habilidades sólidas en desarrollo de software y comprensión profunda de los modelos de machine learning.
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Analista de Negocios

  • Conecta el análisis de datos con los objetivos empresariales.
  • Debe entender las necesidades del negocio y traducirlas en preguntas analíticas para el equipo de ciencia de datos.

Diseñador de Experiencia de Usuario (UX Designer)

  • Colabora en la visualización de datos y en la creación de interfaces intuitivas para presentar los resultados del análisis.
  • Contribuye a la comprensión y adopción de las soluciones de ciencia de datos.

Experto en Comunicación de Datos

  • Responsable de comunicar los resultados del análisis y los insights de manera clara y efectiva a los stakeholders.
  • Debe tener habilidades en visualización de datos y narración de historias.

La clave para un equipo de ciencia de datos exitoso es la colaboración entre estos roles diversos. La combinación de habilidades técnicas, de negocios y de comunicación garantiza que el equipo pueda abordar los desafíos complejos de la ciencia de datos y brindar valor significativo a la organización.

Ciencia de Datos vs. Ingeniería de Datos

Aunque Data Science y Data Engineering comparten terreno común en el ecosistema de datos, sus enfoques, objetivos y conjuntos de habilidades son diferentes. Mientras que Data Science se centra en extraer insights, modelado y soporte para la toma de decisiones, Data Engineering se preocupa por la gestión y procesamiento eficiente de los datos. Ambos son componentes integrales de una estrategia de datos sólida, trabajando colaborativamente para desbloquear el potencial de los datos dentro de una organización.

Tabla comparativa: Data Science vs. Data Engineering

CaracterísticaCiencia de DatosIngeniería de Datos
Enfoque y PropósitoSe centra en extraer conocimientos de los datos, utilizando análisis estadístico, machine learning y modelado predictivo.Se enfoca en la aplicación práctica de la recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos, asegurando el flujo eficiente de datos a través de sistemas.
ObjetivosBusca descubrir patrones, tendencias y correlaciones en los datos para respaldar la toma de decisiones informada, predicciones y optimización.Busca diseñar, construir, probar y mantener arquitecturas (como pipelines de datos) que permitan el flujo y almacenamiento confiable de grandes volúmenes de datos.
Conjunto de HabilidadesRequiere habilidades en análisis estadístico, algoritmos de machine learning, lenguajes de programación (por ejemplo, Python, R) y experiencia en el dominio.Requiere habilidades en diseño de bases de datos, procesos ETL (Extract, Transform, Load), tecnologías big data (por ejemplo, Hadoop, Spark) y proficiencia en lenguajes como SQL.
ResponsabilidadesImplica análisis exploratorio de datos, ingeniería de características, desarrollo de modelos e interpretación de resultados para la toma de decisiones.Implica desarrollo de pipelines de datos, gestión de bases de datos, garantizar la calidad de los datos y crear infraestructuras para el almacenamiento eficiente de datos.
ResultadosProduce conocimientos accionables, visualizaciones y modelos predictivos que contribuyen a procesos de toma de decisiones.Establece y mantiene la infraestructura necesaria para el flujo confiable y almacenamiento de datos, asegurando su disponibilidad y accesibilidad.
TemporalidadSe enfoca a menudo en datos históricos y actuales para realizar predicciones o extraer conocimientos.Está principalmente preocupado por el procesamiento en tiempo real y por lotes de grandes volúmenes de datos.
Fase del Ciclo de VidaMás prominente en las etapas posteriores del ciclo de vida de los datos, donde la atención se centra en el análisis e interpretación.Juega un papel crucial en las primeras etapas del ciclo de vida de los datos, que involucran la recopilación, limpieza y almacenamiento de datos.
Herramientas y TecnologíasUtiliza herramientas como cuadernos Jupyter, TensorFlow, scikit-learn para modelado y herramientas de visualización como Matplotlib y Tableau.Utiliza herramientas como Apache Hadoop, Apache Spark, SQL para gestión de bases de datos y herramientas ETL como Apache NiFi.

Herramientas para la Data Science

Los científicos de datos utilizan muchos tipos de herramientas, pero las más comunes son las aplicaciones de código abierto.

Stedman (2021) destaca el uso de las siguientes plataformas y herramientas para la ciencia de datos:

  • plataformas de datos y motores de análisis, como bases de datos Spark, Hadoop y NoSQL;
  • lenguajes de programación, como Python, R, Julia, Scala y SQL;
  • herramientas de análisis estadístico como SAS e IBM SPSS;
  • bibliotecas y plataformas de aprendizaje automático, incluidas TensorFlow, Weka, Scikit-learn, Keras y PyTorch;
  • Jupyter Notebook, una aplicación web para compartir documentos con código, ecuaciones y otra información; y
  • bibliotecas y herramientas de visualización de datos, como Tableau, D3.js y Matplotlib.

Oportunidades profesionales en ciencia de datos

A medida que las organizaciones dependen cada vez más de los datos para impulsar la toma de decisiones, la necesidad de científicos de datos sigue aumentando. Una carrera en ciencia de datos ofrece oportunidades interesantes para aquellos apasionados por el análisis y la resolución de problemas.

Los científicos de datos pueden encontrar empleo en diversas industrias, incluidas la tecnología, las finanzas, la atención médica y la consultoría. Pueden trabajar como analistas de datos, ingenieros de datos, ingenieros de aprendizaje automático o consultores de ciencia de datos. El campo ofrece salarios competitivos, proyectos desafiantes y la oportunidad de generar un impacto significativo en las empresas y la sociedad.

Científico de datos

Como científico de datos, trabajará en el análisis de conjuntos de datos complejos, desarrollará modelos predictivos y proporcionará información para impulsar decisiones comerciales. Colaborarás con equipos multifuncionales y utilizarás tus habilidades analíticas para resolver problemas complejos.

Analista de datos

Los analistas de datos se centran en recopilar, limpiar y analizar datos para proporcionar información y respaldar la toma de decisiones. Trabajan en estrecha colaboración con las partes interesadas para comprender los requisitos comerciales y desarrollar informes y paneles para visualizar datos.

Ingeniero de aprendizaje automático

Los ingenieros de aprendizaje automático se centran en desarrollar y Implementación de modelos de aprendizaje automático en producción. Trabajan en estrecha colaboración con científicos de datos para implementar y optimizar algoritmos, así como para gestionar la infraestructura necesaria para la implementación del modelo.

Ingeniero de datos

Los ingenieros de datos son responsables de construir y mantener la infraestructura necesaria para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. Trabajan con sistemas de datos a gran escala, como almacenes de datos y lagos de datos, y garantizan la calidad e integridad de los datos.

Analista de negocios

Los analistas de negocios cierran la brecha entre la ciencia de datos y las partes interesadas del negocio. Trabajan en estrecha colaboración con equipos técnicos y no técnicos para definir los requisitos comerciales, identificar oportunidades de mejora e impulsar la toma de decisiones basada en datos.

Estos son sólo algunos ejemplos de las carreras profesionales disponibles en ciencia de datos. El campo evoluciona constantemente y siguen surgiendo nuevos roles y oportunidades.

Para seguir una carrera en ciencia de datos, las personas deben adquirir una base sólida en estadística, matemáticas e informática. También deberían desarrollar habilidades en programación, análisis de datos y aprendizaje automático. El aprendizaje continuo y mantenerse actualizado con las últimas herramientas y técnicas son esenciales para el éxito en este campo dinámico.

Conclusión

La ciencia de datos es un campo en rápida evolución que combina estadística, matemáticas e informática para extraer conocimientos de los datos. Implica diversas técnicas y metodologías, incluida la recopilación de datos, el preprocesamiento, el análisis exploratorio de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático. Los científicos de datos aprovechan estas técnicas para descubrir patrones, hacer predicciones e impulsar la toma de decisiones informadas.

La ciencia de datos tiene aplicaciones en todas las industrias y desempeña un papel crucial para permitir que las organizaciones obtengan una ventaja competitiva. Al aprovechar el poder de los datos, las empresas pueden optimizar sus operaciones, mejorar las experiencias de los clientes e impulsar la innovación. Sin embargo, aún persisten algunos desafíos vinculados con el desarrollo de una cultura basada en datos; formación Data Science; asignación de inversiones en tecnologías analíticas; y gobernanza y estrategia de datos (Medeiros et al., 2020).

Referencias

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Rosário, A., Moniz, L. B., & Cruz, R. (2021). Data science applied to marketing. Journal of Information Science and Engineering, 37(5), 1067-1081.

Sarker, I. H. (2021). Data science and analytics: an overview from data-driven smart computing, decision-making and applications perspective. SN Computer Science, 2(5), 377.

Stedman C. 2021. Ciencia de datos. Computer Weekly.

van der Aalst W. (2016) Data Science in Action. In: Process Mining. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-49851-4_1

Vesoulis, Z. A., Husain, A. N., & Cole, F. S. (2023). Improving child health through Big Data and data science. Pediatric research, 93(2), 342-349.

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