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Esta disciplina busca extraer conocimiento y valor a partir de los datos. Para ello, utiliza técnicas de programación, estadística, matemáticas, inteligencia artificial y machine learning.
Los datos son uno de los bienes más preciados en una época tan digitalizada como la actual. Sin embargo, su masificación hace que sea necesario, para que resulten útiles, ordenarlos y procesarlos a través del data science o ciencia de datos, que tiene la capacidad de analizar, interpretar y extraer conocimientos de grandes cantidades de datos.
Para las personas interesadas, UNIR ofrece tanto el Grado en Ciencia de Datos online como el Máster en Big Data Online. En este último se abordan las bases de datos en entornos big data, técnicas de inteligencia artificial como el clustering, el machine learning o aprendizaje automático, y la estadística aplicada al análisis e interpretación de datos.
La importancia de la ciencia de datos en la actualidad
En un mundo cada vez más digitalizado, donde los seres humanos generan grandes cantidades de datos, es importante poder analizarlos, interpretarlos y extraer conocimientos de esa información.
Una característica que explica muy bien qué es el data science y cuál es su importancia en la actualidad es su capacidad para extraer conocimientos útiles y valiosos a partir de los datos. Para eso se sirve de técnicas de programación, matemáticas, estadística y del machine learning.
En el mundo empresarial, la ciencia de datos es especialmente importante porque permite a los profesionales comprender mejor a sus clientes, analizando datos demográficos, patrones de compra y preferencias individuales.
Esta disciplina también es relevante en otros campos, como el sector industrial, donde se puede utilizar para optimizar procesos, permitiendo abaratar costes y tiempos, analizando los datos internos de las propias organizaciones.
¿Para qué sirve el data science?
Las funciones de la ciencia de datos varían según la empresa u organización que la utilice. Sin embargo, existen algunos puntos comunes; estos son los más importantes:
- Extracción y limpieza de datos: el data science sirve para recopilar información de múltiples fuentes en internet, como bases de datos, páginas web y redes sociales. Una vez almacenados estos datos, se limpian eliminando lo innecesario y dejando los más relevantes para su procesamiento.
- Procesamiento y análisis de datos: esta disciplina también se utiliza para procesar y analizar los datos usando diferentes métodos y herramientas como SQL, Python o Azure. Tras ser procesados, estos son analizados con tal de encontrar variables y detectar patrones. Para ello, se utilizan técnicas de programación, estadística e inteligencia artificial.
- Análisis predictivos: al recopilar y analizar información a gran escala, los científicos de datos pueden identificar patrones de comportamiento y tratar de predecir cómo pueden volver a darse en el futuro. Esto se puede aplicar en muchos campos, como las finanzas, la medicina y la ciberseguridad, entre otros.
- Exposición y visualización de los datos: otra de las aplicaciones de la ciencia de datos es la de exponer y visualizar los resultados del análisis realizado sobre los datos. Se trata de mostrar de una forma simplificada, con gráficos e infografías, las conclusiones que se han obtenido.
Ejemplos de uso del data science
Esta disciplina se puede aplicar en un amplio abanico de sectores, como el sanitario, el logístico, la ciberseguridad o el financiero. Normalmente, la ciencia de datos se utiliza para comprender mejor determinados contextos, elaborar estrategias y que las empresas puedan ser más eficientes.
Estas son las aplicaciones más destacadas que ejemplifican qué es el data science y cuáles son sus usos:
- Analizar el comportamiento de los clientes. Existen empresas como Amazon que analizan las transacciones de sus clientes para entender su comportamiento y personalizar las ofertas. De esta forma, a partir de la ciencia de datos se consigue crear un modelo de recomendaciones adaptado a cada cliente para ofrecerle productos según sus gustos.
- Mejorar la ciberseguridad. Entre los ejemplos de data science se hallan casos en los que esta disciplina puede ayudar a la hora de protegerse contra ciberataques. En este sentido, compañías como IBM aplican la ciencia de datos para mejorar la detección de intrusiones al analizar y predecir el comportamiento del atacante.
- Predecir tendencias en el mercado. Empresas como Netflix o Coca-Cola utilizan esta disciplina para predecir futuras tendencias en el mercado. Para ello, analizan la información que van obteniendo de los consumidores a través de, por ejemplo, las redes sociales o búsquedas en plataformas como Google, Bing o Yahoo.
- Lucha contra enfermedades. Existen otras aplicaciones de data science que se desarrollan en el campo sanitario, uno de los sectores que genera mayor volumen de datos. Un ejemplo muy concreto es el de la empresa tecnológica Flatiron Health, centrada en la recolección y procesamiento de datos oncológicos para llevar a cabo análisis avanzados con el fin de mejorar la investigación y el tratamiento del cáncer.
- Gestión del riesgo en el sector financiero. Entidades bancarias como el UOB Bank de Singapur han utilizado la ciencia de datos para establecer un sistema de gestión de riesgos que a la hora de invertir les permite reducir los tiempos de cálculo de las variables en riesgo en pocos minutos.
Es importante tener claro que data science no es lo mismo que data analytics, aunque ambas disciplinas tienen que ver con el manejo de grandes cantidades de datos. Entre las diferencias se hallan que este último busca recolectar y analizar datos para encontrar patrones y tendencias, mientras que la ciencia de datos va más allá y se centra en extraer conocimiento y valor a partir de los datos, utilizando técnicas de programación, modelos matemáticos, estadística y machine learning.
Las oportunidades laborales del data science
El data science se puede aplicar en numerosos campos, por eso es un sector con alta demanda laboral. Entre las oportunidades laborales más destacadas se pueden señalar:
- Científico de datos o data scientist. Se trata de una figura que cada vez está más en alza debido a tecnologías disruptivas como el big data, la inteligencia artificial y el machine learning. Son profesionales que se dedican a extraer información de grandes volúmenes de datos y convertirla en conocimiento. Para poder ejercer como científico de datos es necesario tener un Grado en Ciencia de Datos o un Grado en Matemáticas. También es recomendable formarse con un Curso de Inteligencia Artificial y Data Science.
Además del científico de datos, existen otros perfiles relacionados con la ciencia de datos como, por ejemplo:
- Analista de datos. Se trata de un profesional con habilidades matemáticas y capacidad para analizar e interpretar los datos. Su principal función es la de recopilar y analizar grandes cantidades de información para luego elaborar informes.
- Ingeniero de datos. Es el encargado de establecer la infraestructura tecnológica por la que se va a almacenar, procesar y analizar los datos dentro de una organización. En otras palabras, no se encarga de explotar los datos, sino de diseñar, crear y mantener la arquitectura de las bases de datos y de los sistemas de procesamiento.
- Consultor big data. Es un experto en datos que tiene los conocimientos para asesorar a empresas y organizaciones con tal de que estas puedan sacar el mayor partido a los datos que generan y aumentar, así, la eficiencia y reducir costes.
En resumen, es fundamental saber sobre el data science, qué es y para qué sirve, ya que es una disciplina que se utiliza en muchos elementos que nos rodean en nuestro día a día como, por ejemplo, hacer una compra online o pedir un préstamo en el banco.
Además, cada vez con más frecuencia, las compañías demandan profesionales con conocimientos en ciencia de datos, ya que se trata de un tipo de profesional que es capaz de extraer conocimiento y valor a partir de los datos.
