¿Qué es la ciencia de los datos y su futuro?

Data Science es el campo emergente más rápido del mundo. Analiza la extracción, preparación, visualización y mantenimiento de datos. Los científicos de datos utilizan el aprendizaje automático y algoritmos para producir ocurrencias futuras probables. Las organizaciones se analizan para crecer. La ciencia de los datos en el futuro será el campo de estudio más grande.

¿Qué es la ciencia de los datos?

Data Science es el campo de estudio donde se estudia un gran volumen de datos utilizando herramientas modernas e IA para determinar sus patrones.

Data Science es el estudio de datos de tal manera que un patrón emerge de él. Este patrón ayuda a tomar mejores decisiones empresariales. No es algo nuevo, pero la aplicación de la Ciencia de los Datos ha sido tremenda en esta era de Internet. Data Science combina negocios y matemáticas mediante el empleo de un algoritmo complejo para el conocimiento de la empresa. Como resultado, usted puede tener un modelo de predicción para su negocio con sólo una pizca de estadísticas.

No sólo en los negocios, sino que el análisis de datos también es primordial en varios campos como la predicción de brotes de enfermedades, pronósticos meteorológicos, recomendaciones en la atención sanitaria, detección de fraude, etc.

Antes de que un científico de datos pueda sacar cualquier conclusión, pasa por cinco etapas, también llamadas el ciclo de vida:

Adquisición- Esta es la etapa en la que se recogen los datos. Aquí los datos recopilados son desestructurados y crudos.
Exploración- Esta es la tarea más larga del proceso de vida. Aquí los datos se limpian e identifican como útiles o inútiles. Entonces, el científico de datos lo trae en la forma donde está listo para el siguiente paso.
Modelado- Esta es la parte del proceso en el que un científico de datos examina los datos y determina qué modelo se adaptará mejor al análisis requerido.
Análisis- Este es el quid de todo el proceso. Se realizan varios análisis de los datos para obtener los resultados deseados.
Informes- Los resultados obtenidos se muestran en un formato legible, ya sea un gráfico, diagrama, o simplemente un informe. Aquí los datos se presentan de forma comprensible.

Campos de entrenamiento de Data Science son también una gran manera de aprender acerca de estas habilidades y más en poco tiempo. Los trabajos de Data Science en el futuro están a punto de explotar, lo que se discute más adelante en el artículo.

¿Es la ciencia de los datos un principio o un fin?

Así que ahora que entendemos la ciencia de los datos, la pregunta surge ¿cuán viable es en el futuro?

La respuesta es... ¡muy! Bill Gates dijo una vez: "El contenido es el rey". Pero Data es la reina. Considere esto... hace veinticinco años, cuando Internet todavía era una cosa del futuro, los tenderos locales seguían usando Data Science para analizar qué productos vendían más y cuáles vendían menos. Entonces, basándose en estos datos, ordenarían el siguiente lote de comestibles. Se trataba de un análisis de datos, aunque en el nivel más crudo, pero seguía siendo un análisis de datos.

Así, con el advenimiento de Internet, este análisis se está volviendo cada vez más sofisticado con el uso de la inteligencia artificial, o IA y el aprendizaje automático. Además, a medida que la economía evolucione, el aprendizaje del comportamiento de los consumidores será la principal herramienta para la comercialización. Estamos en la misma cúspide de la explosión de la recopilación de datos en tal caso. Actualmente hay una escasez de ingenieros de Data Science.

El mundo está impulsado por los datos, y la necesidad de científicos de datos cualificados sólo aumentará en el futuro. La gente ahora se da cuenta de la importancia de su privacidad de datos en las llamadas "aplicaciones gratuitas". Por otro lado, compañías gigantes como Facebook, Amazon, Flipkart, etc., están recolectando datos a un ritmo alarmante.

Contribución de la ciencia de los datos al futuro

A medida que los datos en Internet crezcan exponencialmente, la contribución a la Ciencia de los Datos también aumentará de la misma manera, y también lo hará el trabajo de la Ciencia de los Datos en el futuro. Ya sea la detección de fraudes en un banco o la búsqueda del índice de felicidad de un país, Data Science estará presente durante mucho tiempo. Las industrias que seguramente se beneficiarán más son:

Reconocimiento de imagen - A medida que más y más datos son acumulados por una empresa, su claridad aumenta. Por ejemplo, piense en un vehículo automatizado, un Tesla, un coche automotor. ¿Cómo crees que detecta el camino? Cuando muchas personas conducen por la misma ruta una y otra vez, la imagen de este camino se hace más precisa. Esta mejor imagen hará la unidad para la siguiente persona en la misma ruta más cómoda.
Avances en el cuidado de la salud - Con una base de datos de pacientes aumentada, el sistema de atención de la salud reconocerá cualquier deficiencia rápidamente, lo que puede ayudar al gobierno a mitigar inmediatamente las crisis de salud que se avecinan.
Detección de fraude- Si existen algoritmos y herramientas de IA, las transacciones fraudulentas se rectifican instantáneamente. Tales actividades también pueden ser cerradas si ese es el problema que una IA tiene en cuenta.
Juegos- Los videojuegos se han convertido a la par con los deportes de hoy en día. La experiencia del usuario se personaliza cuando se recopilan más y más datos. Los hábitos, gustos y disgustos de una persona se pueden cuidar cuando se recopilan estos datos.
Logística- Los sistemas de IA ya han avanzado, como Google Maps diciéndonos qué ruta tomar o evitar debido al tráfico. Este sistema puede llegar a ser más potente, y diferentes problemas como los accidentes de carretera también pueden ser atendidos.
Sistemas de recomendación- La industria del entretenimiento ya se ha beneficiado de toda la recopilación de datos que han hecho con aplicaciones y sitios web como Netflix, Amazon Prime, Disney, o cualquier otra plataforma OTT. Su historial de vigilancia es un banco de datos rico para estas empresas. Así que cuanto más se mira en una plataforma, más refinados serían sus sugerencias.

El futuro parece un lugar donde los datos regirán cada decisión.

El camino para convertirse en un científico de datos

Cuando un campo es tan popular y emergente como la Ciencia de Datos, está obligado a haber una gran cantidad de competencia y oportunidades. Por lo tanto, hay una necesidad de un científico de datos en todas las industrias. El autoanálisis es vital si cualquier negocio necesita crecer y destacarse. Un científico de datos hace este análisis. Por lo tanto, el trabajo de un científico de datos es muy alto en la demanda y seguirá siendo como tal en el futuro cercano.

Un científico de datos utiliza varias herramientas y reconoce el patrón en los datos. Por lo tanto, la siguiente pregunta más lógica es - ¿Cómo se convierte en un científico de datos?

Primero, hablemos del conjunto de habilidades necesarias para convertirnos en un buen científico de datos. Un científico de datos trabaja con computación cuántica. Por lo tanto, lo más importante a saber es lenguajes de programación como Java, Python, R, SAS, SQL, etc. Además, un científico de datos entiende los marcos de Big Data como Pig, Spark y Hadoop. Por último, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático pueden ayudar a llevar tu carrera hacia adelante.

Un científico de datos puede llevar adelante estas habilidades y convertirse en un especialista en una industria con experiencia práctica para convertirse en muy buscado. A certificación en un curso de Ciencia de Datos es altamente recomendable para desarrollar la cartera. Además, la experiencia práctica es una necesidad para construir ese curriculum vitae.

Grado y cualificación de un científico de datos

Como hemos visto que un científico de datos utiliza una amalgama de varios sujetos, generalmente se prefiere una calificación más alta para un científico de datos. Un grado avanzado en Matemáticas o Estadísticas se ve como un punto más en la resolución de problemas. Como muchos lenguajes de programación son necesarios, también se aprecia un título en informática.

Sin embargo, el más importante de todos en cualquier trabajo es el conocimiento. Y el conocimiento del aspecto técnico de la programación y la perspicacia empresarial es fundamental. Las habilidades en las que un científico de datos debe centrarse son:

1. SAS

SAS es sinónimo de Software de Análisis Estadístico. Esto se utiliza para la gestión de la información, el análisis y la presentación de informes.

2. MATLAB

Este software se utiliza para analizar, limpiar y analizar datos complejos.

3. Programación R

Este lenguaje de programación se utiliza para la computación estadística y soporte gráfico.

4. SQL

Este es un lenguaje de programación que se utiliza para la gestión de datos.

5. Hadoop

Este es un lenguaje basado en java utilizado para procesar datos extensos. Tiene una creciente popularidad; sin embargo, no se requiere para convertirse en un científico de datos.

Estas habilidades técnicas son necesarias para que los científicos de datos sobresalgan en su campo. Sin embargo, si un científico de datos quiere dejar su huella, debe trabajar en las siguientes habilidades no técnicas.

6. Business Acumen

Comprender el negocio es muy importante para los científicos de datos si están dispuestos a llevar a la organización al siguiente nivel. Mitigar los problemas de una organización debe ser el objetivo principal de un científico de datos.

7. Capacidad de comunicación

Las habilidades suaves son un requisito relevante en cada trabajo. Un científico de datos debería ser capaz de comunicarse eficazmente. Los resultados de los datos deben comunicarse adecuadamente para tomar mejores decisiones empresariales.

8. Estadística

La estadística es una de las partes esenciales de la ciencia de los datos. Los datos analizados se representan en una de dos formas, inferenciales o descriptivas.

9. Matemáticas

Temas como la probabilidad y el álgebra lineal juegan un papel vital en el estudio y la práctica de la ciencia de datos.

10. Razonamiento analítico

Encontrar una solución a problemas complejos es una tarea cotidiana para un científico de datos. Entrenar tu cerebro para pensar lógicamente es una habilidad que un científico de datos puede adquirir.

Varios cursos en línea también son una gran manera de mejorar. Por ejemplo, KnowledgeHut Data Science Bootcamp es uno de los cursos online más reputados para mejorar. Ya sea en un nivel principiante, intermedio, o incluso un nivel experto, actualizarse a sí mismo es siempre una buena idea porque la ciencia de datos es el futuro.

Carrera en Ciencias de los Datos

Los datos tienen aplicaciones en casi todos los campos. El futuro de la Ciencia de los Datos está lleno de oportunidades profesionales. Se estima que el futuro de la ciencia de los datos 2030 traerá oportunidades en diversos ámbitos de la banca, las finanzas, los seguros, el entretenimiento, las telecomunicaciones, el automóvil, etc. Un científico de datos ayudará a hacer crecer una organización ayudándolos a tomar mejores decisiones.

Hay tres tipos de carreras de Ciencia de Datos:

Analista de datos - Un analista de datos recopila datos de una base de datos. También se resumen los resultados tras el procesamiento de datos.
Científicos de datos - Ellos administran, minan y limpian los datos. También son responsables de la construcción de modelos para interpretar big data y analizar los resultados.
Ingeniero de Datos- Esta persona extrae datos para obtener información de él. También es responsable de mantener el diseño de datos y la arquitectura. También desarrolla grandes almacenes con la ayuda de una carga de transformación adicional.

Estas funciones están estrechamente relacionadas y a veces se superponen. Por ejemplo, un científico de datos puede desempeñar el papel de un científico de datos o un ingeniero de datos.

La IA y el aprendizaje automático están liderando el camino

Todo esto parece una imagen rosada con las oportunidades cada vez mayores en este campo. Sin embargo, la realidad es que todas las industrias están obligadas a ser automatizadas. Ya hay software que puede realizar eficientemente el análisis.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están obligados a tomar el lugar de los seres humanos en este campo también. Entonces, ¿la demanda de Ciencia de Datos en el futuro será satisfecha por IA? La respuesta es sí y no. El científico de datos se capacitará cada vez más como teórico cuántico para aprovechar esta tecnología altamente evolutiva.

El futuro de los trabajos de Ciencia de Datos se verá como el intermediario que puede comunicarse con computadoras y humanos.

IA y Machine learning son solo herramientas que un científico de datos usa para lidiar con los big data. Ciencia de datos y aprendizaje automático van de la mano.

Conclusión

La pregunta más silenciosa sobre cualquier trabajo es el salario. Cuando te conviertes en un científico de datos y sobresales en tu campo, puedes ganar más de 100k USD.

Si usted está eligiendo una opción de carrera o está considerando un cambio en su carrera, convertirse en un científico de datos es una opción viable; si usted es apasionado por los lenguajes informáticos y las estadísticas, Ciencia de datos es el camino.

Sólo recuerda siempre actualizar tus conocimientos y mantenerte al día con las tendencias actuales.

Preguntas frecuentes (FAQs)

1. ¿La ciencia de los datos es una buena carrera para el futuro?

Ans. Sí, Data Science tiene aplicaciones en casi todas las industrias, por lo que tiene infinitas oportunidades en un futuro cercano. Ciencia de los datos

2. ¿La ciencia de los datos todavía está en demanda?

Ans. Sí, con el advenimiento de la tecnología, ha habido una mayor demanda de ciencia de datos.

3. ¿Son ricos los científicos de datos?

Ans. Sí, a medida que usted gana más y más experiencia en este campo, el salario también comienza a crecer.

4. ¿La ciencia de los datos es un trabajo estresante?

Ans. Puede ser. Si le gusta trabajar con números y datos y resolver problemas complejos, el estrés se puede reducir.

5. ¿Son felices los científicos de datos?

Ans. Sí, si les gusta trabajar con números.

6. ¿La ciencia de datos es un trabajo seguro?

Ans. Durante las próximas décadas, las perspectivas de la ciencia de los datos en el futuro no corren el riesgo de ser reemplazadas por la automatización.

7. ¿La ciencia de datos es una carrera divertida?

Ans. Sí, sería una carrera divertida si disfrutas jugando con números. Si te gusta resolver problemas complejos, será una oportunidad fantástica.

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Binod Anand

Analista de marketing de contenidos, el área de interés de Binod es EdTech, análisis de marketing y marketing digital. También es un blogger profesional y escribe extensamente sobre el desarrollo de habilidades. Sus pasatiempos incluyen viajar, programar y ver sitcoms.

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