¿Qué es la ciencia de los datos con el ejemplo en palabras simples?

La ciencia de los datos es una parte esencial de muchas industrias hoy en día, dadas las cantidades masivas de datos que se producen, y es uno de los temas más debatidos en los círculos de TI. Su popularidad ha crecido a lo largo de los años, y las empresas han comenzado a implementar técnicas de ciencia de datos para hacer crecer su negocio y aumentar la satisfacción del cliente. En este artículo, vamos a aprender lo que es la ciencia de los datos, y cómo se puede convertirse en un científico de datos .

¿Qué es la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos es el dominio del estudio que trata de vastos volúmenes de datos utilizando herramientas y técnicas modernas para encontrar patrones invisibles, obtener información significativa y tomar decisiones empresariales. La ciencia de los datos utiliza complejos algoritmos de aprendizaje automático construir modelos predictivos.

Los datos utilizados para el análisis pueden provenir de muchas fuentes diferentes y presentarse en varios formatos.

Ahora que sabes lo que es la ciencia de los datos, veamos por qué la ciencia de los datos es esencial para el panorama de TI actual.

El ciclo de vida de la ciencia de los datos

Ahora que usted sabe lo que es la ciencia de los datos, a continuación vamos a centrarnos en el ciclo de vida de la ciencia de los datos. El ciclo de vida de la ciencia de los datos consta de cinco etapas distintas, cada una con sus propias tareas:

Mantener: Almacenaje de datos , Limpieza de Datos, Estadificación de Datos, Procesamiento de Datos, Arquitectura de Datos. Esta etapa cubre la toma de los datos brutos y ponerlos en una forma que se puede utilizar.
Proceso: Minería de datos , agrupación/clasificación, Modelado de datos , Resumen de datos. Los científicos de datos toman los datos preparados y examinan sus patrones, rangos y sesgos para determinar cuán útil será en el análisis predictivo.
Análisis: Exploratorio/Confirmatorio, Análisis predictivo , Regresión, Minería de Textos, Análisis Cualitativo. Aquí está la carne real del ciclo de vida. Esta etapa implica la realización de los diversos análisis de los datos.

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Requisitos previos para la ciencia de los datos

Aquí están algunos de los conceptos técnicos que usted debe saber acerca de antes de comenzar a aprender lo que es la ciencia de datos.

1. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es la columna vertebral de la ciencia de los datos. Datos Los científicos necesitan tener una comprensión sólida del ML, además del conocimiento básico de las estadísticas.

2. Modelado

Los modelos matemáticos le permiten hacer cálculos y predicciones rápidos basados en lo que ya sabe sobre los datos. El modelado es también una parte de Aprendizaje automático e implica identificar qué algoritmo es el más adecuado para resolver un problema dado y cómo entrenar estos modelos.

3. Estadística

Estadística están en el centro de la ciencia de los datos. Un mango robusto en estadísticas puede ayudarle a extraer más inteligencia y obtener resultados más significativos.

¿Quién supervisa el proceso de ciencia de datos?

Administradores de empresas

Los gerentes de negocios son las personas encargadas de supervisar el método de capacitación en ciencia de datos. Su principal responsabilidad es colaborar con el equipo de ciencia de datos para caracterizar el problema y establecer un método analítico. Un científico de datos puede supervisar el departamento de marketing, finanzas o ventas, e informar a un ejecutivo a cargo del departamento. Su objetivo es asegurar que los proyectos se completen a tiempo colaborando estrechamente con científicos de datos y administradores de TI.

Gestores de TI

Los siguientes son los administradores de TI. Si el miembro ha estado con la organización durante mucho tiempo, las responsabilidades serán sin duda más importantes que cualquier otro. Son los principales responsables del desarrollo de la infraestructura y la arquitectura para permitir las actividades de ciencia de datos. Los equipos de ciencia de los datos son constantemente supervisados y dotados de los recursos necesarios para garantizar su funcionamiento eficiente y seguro. También pueden encargarse de crear y mantener entornos de TI para los equipos de ciencia de datos.

Gestores de ciencia de datos

Los gestores de ciencia de datos constituyen la sección final del té. Principalmente rastrean y supervisan los procedimientos de trabajo de todos los miembros del equipo de ciencia de datos. También gestionan y realizan un seguimiento de las actividades cotidianas de los tres equipos de ciencia de datos. Son constructores de equipos que pueden combinar la planificación y supervisión de proyectos con el crecimiento del equipo.

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¿Qué es un científico de datos?

Los científicos de datos se encuentran entre los profesionales de datos analíticos más recientes que tienen la capacidad técnica para manejar cuestiones complicadas, así como el deseo de investigar qué preguntas necesitan ser respondidas. Son una mezcla de matemáticos, científicos informáticos y pronosticadores de tendencias. También están en alta demanda y bien pagados porque trabajan tanto en el sector empresarial como en el de TI.

A diario, un científico de datos puede realizar las siguientes tareas:

Descubra patrones y tendencias en conjuntos de datos para obtener información.
Cree algoritmos de pronóstico y modelos de datos.
Mejorar la calidad de los datos u ofertas de productos utilizando técnicas de aprendizaje automático.
Distribuir sugerencias a otros equipos y altos directivos.
En el análisis de datos, utilice herramientas de datos como R, SAS, Python o SQL.
Encabezar el campo de las innovaciones en ciencia de datos.

¿Qué hace un científico de datos?

Usted sabe lo que es la ciencia de los datos, y usted debe estar preguntándose cuál es exactamente este papel de trabajo como - aquí está la respuesta. A científico de datos analiza los datos de negocios para extraer información significativa. En otras palabras, un científico de datos resuelve problemas empresariales a través de una serie de pasos, incluyendo:

Antes de abordar la recopilación y el análisis de datos, el científico de datos determina el problema haciendo las preguntas correctas y ganando comprensión.
El científico de datos determina entonces el conjunto correcto de variables y conjuntos de datos.
El científico de datos reúne datos estructurados y no estructurados de muchas fuentes dispares: datos empresariales, datos públicos, etc.
Una vez recogidos los datos, el científico de datos procesa los datos brutos y los convierte en un formato adecuado para el análisis. Esto implica limpiar y validar los datos para garantizar la uniformidad, integridad y precisión.
Después de que los datos se han convertido en una forma utilizable, se introduce en el sistema analítico: algoritmo ML o un modelo estadístico. Aquí es donde los científicos de datos analizan e identifican patrones y tendencias.
Cuando los datos se han rendido completamente, el científico de datos interpreta los datos para encontrar oportunidades y soluciones.
Los científicos de datos terminan la tarea preparando los resultados y las perspectivas para compartir con los interesados pertinentes y comunicar los resultados.

Ahora debemos ser conscientes de algunos algoritmos de aprendizaje automático que son beneficiosos para entender la ciencia de datos claramente.

¿Por qué convertirse en un científico de datos?

Aprendiste lo que es ciencia de datos. ¿Suena emocionante? Aquí hay otra razón sólida por la que deberías buscar la ciencia de datos como tu campo de trabajo. Según Glassdoor y Forbes, la demanda de científicos de datos aumentará un 28 por ciento para 2026, lo que habla de la durabilidad y longevidad de la profesión, por lo que si quieres un una carrera segura , la ciencia de los datos te ofrece esa oportunidad.

Uso de la ciencia de los datos

La ciencia de los datos puede detectar patrones en datos aparentemente no estructurados o no conectados, permitiendo que se hagan conclusiones y predicciones.
Las empresas tecnológicas que adquieren datos de usuario pueden utilizar estrategias para transformar esos datos en información valiosa o rentable.
La ciencia de los datos también ha hecho avances en la industria del transporte, como con los coches sin conductor. Es fácil reducir el número de accidentes con el uso de coches sin conductor. Por ejemplo, con los coches sin conductor, los datos de entrenamiento se suministran al algoritmo, y los datos se examinan utilizando datos Enfoques científicos, como el límite de velocidad en la carretera, calles concurridas, etc.

Analista de datos

Papel del trabajo: Los analistas cierran la brecha entre los científicos de datos y los analistas de negocios, organizando y analizando los datos para responder a las preguntas que la organización plantea. Toman los análisis técnicos y los convierten en acciones cualitativas.

Diferencia entre inteligencia empresarial y ciencia de datos

Usted sabe lo que es la ciencia de los datos, a continuación conocer la diferencia entre la inteligencia empresarial y la ciencia de los datos, y saber por qué no se puede utilizar indistintamente. Inteligencia empresarial es una combinación de las estrategias y tecnologías utilizadas para el análisis de los datos e información de las empresas. Al igual que la ciencia de los datos, puede proporcionar vistas históricas, actuales y predictivas de las operaciones comerciales. Sin embargo, hay algunas diferencias fundamentales.

Inteligencia empresarial

Ciencia de los datos

Utiliza datos estructurados

Utiliza datos estructurados y no estructurados

Carácter analítico - proporciona un informe histórico de los datos

Carácter científico - realizar un análisis estadístico en profundidad de los datos

Utilización de estadísticas básicas con énfasis en la visualización (tablas, informes)

6. Detección de fraude

7. Búsqueda en Internet

Cuando pensamos en la búsqueda, inmediatamente pensamos en Google. ¿Verdad? Sin embargo, hay otros motores de búsqueda, como Yahoo, Duckduckgo, Bing, AOL, Ask, y otros, que emplean algoritmos de ciencia de datos para ofrecer los mejores resultados para nuestra consulta buscada en cuestión de segundos. Dado que Google maneja más de 20 petabytes de datos por día. Google no sería el 'Google' que conocemos hoy en día si la ciencia de los datos no existiera.

8. Reconocimiento del habla

El reconocimiento del habla está dominado por técnicas de ciencia de datos. Podemos ver el excelente trabajo de estos algoritmos en nuestra vida diaria. ¿Alguna vez has necesitado la ayuda de un asistente de habla virtual como Google Assistant, Alexa o Siri? Bueno, su tecnología de reconocimiento de voz está operando entre bastidores, tratando de interpretar y evaluar sus palabras y la entrega de resultados útiles de su uso. El reconocimiento de imágenes también puede verse en plataformas de redes sociales como Facebook, Instagram y Twitter. Cuando envíes una foto de ti mismo con alguien en tu lista, estas aplicaciones las reconocerán y etiquetarán.

9. Publicidad dirigida

Si pensabas que Search era el uso más esencial de la ciencia de los datos, considera esto: todo el espectro de marketing digital. Desde banners de visualización en varios sitios web hasta vallas publicitarias digitales en los aeropuertos, los algoritmos de ciencia de datos se utilizan para identificar casi cualquier cosa. Es por eso que los anuncios digitales tienen un CTR (Call-Through Rate) mucho más alto que el marketing tradicional. Pueden personalizarse en función del comportamiento previo del usuario. Es por eso que usted puede ver anuncios para los programas de capacitación en ciencia de datos mientras que otra persona ve un anuncio para la ropa en la misma región al mismo tiempo.

10. Planificación de rutas aéreas

Como resultado de la ciencia de los datos, es más fácil predecir los retrasos en los vuelos para la industria aérea, que está ayudando a crecer. También ayuda a determinar si aterrizar inmediatamente en el destino o hacer una parada en el medio, como un vuelo de Delhi a los Estados Unidos de América o parar en el medio y luego llegar al destino.

11. Realidad aumentada

Por último, pero no por ello menos importante, las aplicaciones científicas de datos finales parecen ser las más fascinantes en el futuro. Sí, estamos discutiendo algo más que la realidad aumentada. ¿Te das cuenta de que hay una relación fascinante entre la ciencia de los datos y la realidad virtual? Un auricular de realidad virtual incorpora experiencia informática, algoritmos y datos para crear la mayor experiencia de visualización posible. El popular juego Pokemon GO es un paso menor en esa dirección. La capacidad de deambular y mirar a Pokémon en las paredes, calles y otras superficies inexistentes. Los creadores de este juego eligieron las ubicaciones del Pokémon y gimnasios utilizando datos de Ingress, la aplicación anterior del mismo negocio.

Ejemplo de ciencia de datos

Aquí hay algunas breves descripciones de un par de casos de uso, mostrando la versatilidad de la ciencia de los datos.

Aplicación de la ley: En este escenario, la ciencia de los datos se utiliza para ayudar a la policía en Bélgica a comprender mejor dónde y cuándo desplegar personal para prevenir la delincuencia. Con sólo recursos limitados y una gran área para cubrir la ciencia de los datos, se utilizaron tableros e informes para aumentar la conciencia situacional de los oficiales, lo que permite a una fuerza policial que se extiende poco para mantener el orden y anticipar la actividad criminal.
Lucha pandémica: El estado de Rhode Island quería reabrir las escuelas, pero fue naturalmente cauteloso, considerando la actual pandemia de COVID-19. El estado utilizó la ciencia de los datos para acelerar las investigaciones de casos y el rastreo de contactos, lo que permitió a un pequeño personal manejar un número abrumador de llamadas de ciudadanos. Esta información ayudó al Estado a establecer un centro de llamadas y coordinar las medidas preventivas.
Vehículos sin conductor: Lunewave, una empresa de fabricación de sensores, estaba buscando una manera de hacer la tecnología de sensores más rentable y precisa. Recurrieron a la ciencia de datos y el aprendizaje automático para entrenar sus sensores para ser más seguros y confiables, así como el uso de datos para mejorar su proceso de fabricación de sensores impreso en 3D.
Entretenimiento: La ciencia de los datos permite a los servicios de streaming seguir y evaluar lo que ven los consumidores, lo que ayuda en la creación de nuevas series de televisión y películas. Los algoritmos basados en datos también se utilizan para proporcionar sugerencias a medida basadas en el historial de observación de un usuario.
Financiación: Los bancos y las empresas de tarjetas de crédito extraen y analizan datos para detectar actividades fraudulentas, gestionar los riesgos financieros de los préstamos y las líneas de crédito y evaluar las carteras de clientes a fin de descubrir posibilidades de upseller.
Fabricación: Las aplicaciones de la ciencia de los datos en la fabricación incluyen la gestión de la cadena de suministro y la optimización de la distribución, así como el mantenimiento predictivo para anticipar las fallas probables del equipo en las instalaciones antes de que ocurran.
Salud: Los hospitales y otros proveedores de atención médica utilizan modelos de aprendizaje automático y otros componentes de ciencia de datos para automatizar el análisis de rayos X y ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades y planificar tratamientos basados en resultados previos de pacientes.
Retail: Los minoristas evalúan el comportamiento de los clientes y las tendencias de compra con el fin de proporcionar sugerencias de productos individualizados, así como publicidad, marketing y promociones específicas. La ciencia de los datos también les ayuda a gestionar los inventarios de productos y las cadenas de suministro a fin de mantener los artículos en existencias.

Preguntas frecuentes

La Inteligencia Artificial hace que un ordenador actúe o piense como un humano. La ciencia de los datos es un subconjunto de IA que se ocupa de los métodos de datos, el análisis científico y las estadísticas, todos ellos utilizados para obtener conocimiento y significado de los datos. El aprendizaje automático es un subconjunto de IA que enseña a las computadoras a aprender cosas de los datos proporcionados.

2. ¿Qué es la ciencia de los datos en palabras simples?

La ciencia de los datos es un subconjunto de IA que se ocupa de los métodos de datos, el análisis científico y las estadísticas, todos ellos utilizados para obtener conocimiento y significado de los datos.

3. ¿Qué hace un científico de datos?

Un científico de datos analiza los datos de negocios para extraer información significativa.

4. ¿Qué es la Ciencia de los Datos con un ejemplo?

La ciencia de los datos es el dominio del estudio que trata de vastos volúmenes de datos utilizando herramientas y técnicas modernas para encontrar patrones invisibles, obtener información significativa y tomar decisiones empresariales. Por ejemplo, las compañías financieras pueden utilizar el historial bancario y de pago de facturas de un cliente para evaluar la solvencia y el riesgo de préstamo.

6. ¿Cuál es la elegibilidad del curso de ciencia de datos?

7. ¿Puedo aprender Ciencia de Datos por mi cuenta?

R: La ciencia de los datos es un campo complejo con muchos requisitos técnicos difíciles. No es aconsejable intentar aprender ciencias de datos sin la ayuda de un programa de aprendizaje estructurado.

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¿Qué es la ciencia de los datos con el ejemplo en palabras simples?