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14 Octubre

¿Qué es data science y cómo funciona?

data science

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La ciencia de datos es uno de los campos más interesantes que existen en la actualidad. Pero, ¿por qué es tan importante? Lee el siguiente artículo y descubre si deseas estudiar un curso relacionado a este fascinante rubro.

 La ciencia de datos continúa evolucionando como una de las trayectorias profesionales más prometedoras y demandadas para los profesionales capacitados. Si piensas estudiar un curso de data science, es importante que sepas qué es data science y cómo funciona. Continúa leyendo para descubrir más acerca de este fascinante campo.


¿Qué es data science?

En términos generales, la ciencia de datos se puede definir como el estudio de los datos, de dónde provienen, qué representan y las formas en que pueden transformarse en insumos y recursos valiosos para crear estrategias comerciales y de TI. 


¿Por qué las empresas necesitan la ciencia de datos?

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Hemos recorrido un largo camino desde trabajar con pequeños conjuntos de datos estructurados hasta grandes minas de datos no estructurados y semiestructurados que provienen de diversas fuentes. Las herramientas de inteligencia empresarial no son suficientes cuando se trata de procesar este grupo masivo de datos no estructurados. 

Por lo tanto, la ciencia de datos viene con herramientas más avanzadas para trabajar con grandes volúmenes de datos provenientes de diferentes tipos de fuentes, como registros financieros, archivos multimedia, formularios de marketing, sensores e instrumentos y archivos de texto.

A continuación, te mostramos casos de uso relevantes que también son las razones por las que la ciencia de datos es popular entre las organizaciones:


Primer caso

La ciencia de datos tiene innumerables aplicaciones en el análisis predictivo. En el caso específico de la previsión meteorológica, los datos se recopilan de satélites, radares, barcos y aviones para construir modelos que pueden pronosticar el tiempo y también predecir calamidades naturales inminentes con gran precisión. 

Esto ayuda a tomar las medidas adecuadas en el momento adecuado y evitar el máximo daño posible.


Segundo caso

Las recomendaciones de productos nunca han sido tan precisas con los modelos tradicionales que extraen información del historial de navegación, el historial de compras y los factores demográficos básicos. Con la ciencia de datos, grandes volúmenes y variedad de datos pueden entrenar modelos de manera más efectiva para mostrar recomendaciones más precisas.


Tercer caso

La ciencia de datos también ayuda en la toma de decisiones efectiva. Los autos autónomos o inteligentes son un ejemplo clásico. Un auto inteligente recopila datos en tiempo real de su entorno a través de diferentes sensores como radares, cámaras y láseres para crear un mapa visual de su entorno. 

Según estos datos y el algoritmo avanzado de aprendizaje automático, toma decisiones de conducción cruciales como girar, detenerse, acelerar, etc. 

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¿Qué hace un científico de datos?

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Un científico de datos o data scientist identifica preguntas importantes, recopila datos relevantes de diversas fuentes, almacena, organiza datos y descifra información útil. Finalmente, la traduce en soluciones comerciales y comunica los hallazgos para afectar el negocio de manera positiva. 

Además de construir algoritmos cuantitativos complejos y sintetizar un gran volumen de información, los científicos de datos también tienen experiencia en habilidades de comunicación y liderazgo, que son necesarias para generar resultados medibles y tangibles para varias partes interesadas del negocio.
¿Cómo funciona la ciencia de datos?

La ciencia de datos involucra una plétora de disciplinas y áreas de experiencia para producir una mirada holística, completa y refinada de los datos sin procesar. 

Los científicos de datos deben estar capacitados en todo, desde ingeniería de datos, matemáticas, estadísticas, computación avanzada y visualizaciones para poder tamizar de manera efectiva masas confusas de información y comunicar solo los bits más vitales que ayudarán a impulsar la innovación y la eficiencia.

Los científicos de datos, también, dependen en gran medida de la inteligencia artificial, especialmente en sus subcampos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, para crear modelos y hacer predicciones utilizando algoritmos y otras técnicas. 

La ciencia de datos, por lo general, tiene un ciclo de vida de cinco etapas que consta de:

  • Capturar: adquisición y entrada de datos, recepción de señales, extracción de datos
  • Mantener: almacenamiento, limpieza, puesta en escena, procesamiento y arquitectura de datos
  • Procesar: minería, agrupación o clasificación, modelado y resumen de datos
  • Comunicar: informe y visualización de datos, inteligencia empresarial, toma de decisiones
  • Analizar: análisis exploratorio, confirmatorio o predictivo, regresión, minería de texto, análisis cualitativo 

Hasta este punto, te hemos mostrado en qué consiste el data science. La ciencia de datos es una combinación multidisciplinaria de inferencia de datos, desarrollo de algoritmos y tecnología para resolver problemas analíticamente complejos. ¡Esperamos que esta información te haya resultado interesante y útil!

Si estás interesado en estudiar un curso de data science y machine learning, anímate a hacerlo en Toulouse Lautrec. Somos la primera escuela de educación superior licenciada por el MINEDU.

Traducido y adaptado de builtin.com

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