¿Qué es científico de datos en palabras simples?

Yarilet Pérez es un experimentado periodista multimedia y verificador de hechos con un Master of Science in Journalism. Ha trabajado en múltiples ciudades cubriendo noticias de última hora, política, educación y más. Su experiencia es en finanzas personales e inversiones, y bienes raíces.

¿Qué es la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos es un campo de las matemáticas aplicadas y estadísticas que proporciona información útil basada en grandes cantidades de datos complejos o big data .

La ciencia de los datos, o ciencia impulsada por los datos, combina aspectos de diferentes campos con la ayuda de la computación para interpretar resmas de datos con fines de toma de decisiones.

Llaves para llevar

La ciencia de los datos utiliza técnicas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para extraer información significativa y predecir patrones y comportamientos futuros.
Los avances en la tecnología, Internet, las redes sociales y el uso de la tecnología han aumentado el acceso a los big data.
El campo de la ciencia de los datos está creciendo a medida que la tecnología avanza y las técnicas de recopilación y análisis de macrodatos se vuelven más sofisticadas.

Comprensión de la ciencia de los datos

Los datos se extraen de diferentes sectores, canales y plataformas, incluyendo teléfonos celulares, redes sociales, sitios de comercio electrónico, encuestas de salud y búsquedas en Internet. El aumento de la cantidad de datos disponibles abrió la puerta a un nuevo campo de estudio basado en los macrodatos, los conjuntos masivos de datos que contribuyen a la creación de mejores herramientas operativas en todos los países. sectores .

El acceso cada vez mayor a los datos es posible debido a los avances en la tecnología y las técnicas de recopilación. Los individuos que compran patrones y comportamiento pueden ser monitoreados y las predicciones hechas en base a la información recolectada.

Sin embargo, los datos, cada vez más numerosos, no están estructurados y requieren análisis para una toma de decisiones eficaz. Este proceso es complejo y lleva mucho tiempo para las empresas, de ahí la aparición de la ciencia de los datos.

El propósito de la ciencia de los datos

Breve historia de la ciencia de los datos

El término "ciencia de los datos" ha estado en uso desde principios de la década de 1960, cuando se utilizó sinónimo de "ciencia de la computación". Posteriormente, el término se distinguió para definir el estudio de los métodos de procesamiento de datos utilizados en una serie de aplicaciones diferentes.

En 2001 William S. Cleveland usó por primera vez el término "ciencia de datos" para referirse a una disciplina independiente. El Harvard Business Review publicó un artículo en 2012 que describe el papel del científico de datos como el “trabajo más sexy del siglo XXI”.

Cómo se aplica la ciencia de los datos

La ciencia de los datos incorpora herramientas de múltiples disciplinas para recopilar un conjunto de datos, procesarlos y obtener información del conjunto de datos, extraer datos significativos del conjunto e interpretarlos con fines de adopción de decisiones. Las áreas disciplinarias que componen el campo de la ciencia de los datos incluyen minería, estadística, aprendizaje automático, análisis y programación.

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. Medidas estadísticas o análisis predictivo utilizar estos datos extraídos para medir los eventos que probablemente ocurran en el futuro en función de lo que los datos muestran que ocurrió en el pasado.

El aprendizaje automático es una herramienta de inteligencia artificial que procesa cantidades masivas de datos que un ser humano no podría procesar en toda su vida. El aprendizaje automático perfecciona el modelo de decisión presentado bajo análisis predictivo al igualar la probabilidad de que un evento suceda con lo que realmente sucedió en un momento predicho.

Utilizando 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 cohesivo que el equipo de toma de decisiones puede entender. La ciencia de datos se aplica prácticamente a todos los contextos y, a medida que evoluciona el papel del científico de datos, el campo se expandirá para abarcar la arquitectura de datos, la ingeniería de datos y la administración de datos.

Hecho rápido

Según la Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos, se espera que la demanda de científicos de investigación informática y de información crezca un 15% entre 2019 y 2029, mucho más rápido que otras ocupaciones.

Científicos de datos

Un científico de datos recopila, analiza e interpreta grandes volúmenes de datos, en muchos casos, para mejorar las operaciones de una empresa. Los profesionales científicos de datos desarrollan modelos estadísticos que analizan datos y detectan patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos. Esta información se puede utilizar para predecir el comportamiento del consumidor o para identificar riesgos empresariales y operativos.

El papel científico de los datos es a menudo el de un narrador que presenta información sobre los datos a los responsables de la toma de decisiones de una manera comprensible y aplicable a la solución de problemas.

Ciencia de los datos en la actualidad

Las empresas están aplicando la ciencia de los macrodatos y los datos a las actividades cotidianas para aportar valor a los consumidores. Las instituciones bancarias están aprovechando los macrodatos para mejorar sus éxitos en la detección de fraudes. Las empresas de gestión de activos están utilizando big data para predecir la probabilidad de que el precio de un valor suba o baje en un momento determinado.

Empresas como Netflix extraen big data para determinar qué productos entregar a sus usuarios. Netflix también utiliza algoritmos para crear recomendaciones personalizadas para los usuarios basadas en su historial de visualización. La ciencia de los datos está evolucionando a un ritmo rápido, y sus aplicaciones seguirán cambiando vidas hacia el futuro.

¿Todas las ciencias no usan datos?

Sí, todas las ciencias empíricas recopilan y analizan datos. Lo que separa la ciencia de los datos es que se especializa en el uso de sofisticados métodos computacionales y técnicas de aprendizaje automático para procesar y analizar conjuntos de big data. A menudo, estos conjuntos de datos son tan grandes o complejos que no se pueden analizar correctamente utilizando métodos tradicionales.

¿Para qué es útil la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos puede identificar patrones, permitiendo la realización de inferencias y predicciones, a partir de datos aparentemente no estructurados o no relacionados. Las empresas tecnológicas que recopilan datos de los usuarios pueden utilizar técnicas para convertir lo que se recopila en fuentes de información útil o rentable.

¿Cuáles son algunos inconvenientes de la ciencia de los datos?

La minería de datos y los esfuerzos para la mercantilización de datos personales por parte de las empresas de medios sociales han sido objeto de críticas a la luz de varios escándalos, como Cambridge Analytica , donde los datos personales fueron utilizados por los científicos de datos para influir en los resultados políticos o socavar las elecciones.