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

¿Qué es la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos es un método para extraer información de datos estructurados y no estructurados utilizando enfoques que van desde el análisis estadístico hasta el aprendizaje automático. Para la mayoría de las organizaciones, se emplea para transformar los datos en valor en la forma de ingresos mejorados, costos reducidos, agilidad empresarial, experiencia mejorada del cliente, el desarrollo de nuevos productos, y similares. La ciencia de los datos da un propósito a los datos recopilados por una organización.

Ciencia de datos vs. análisis de datos

Aunque está estrechamente relacionado, el análisis de datos es un componente de la ciencia de los datos, utilizado para entender cómo son los datos de una organización. La ciencia de los datos toma la salida de la analítica para resolver problemas. Los científicos de datos dicen que investigar algo con datos es simplemente análisis. La ciencia de los datos toma el análisis otro paso para explicar y resolver problemas. La diferencia entre el análisis de datos y la ciencia de los datos es también de escala de tiempo. El análisis de datos describe el estado actual de la realidad, mientras que la ciencia de datos utiliza esos datos para predecir y/o comprender el futuro.

Los beneficios de la ciencia de los datos

El valor comercial de la ciencia de los datos depende de las necesidades de la organización. La ciencia de los datos podría ayudar a una organización a crear herramientas para predecir fallos de hardware, lo que permitiría a la organización realizar mantenimiento y prevenir tiempos de inactividad no planificados. Podría ayudar a predecir qué poner en los estantes del supermercado, o qué tan popular será un producto basado en sus atributos.

Empleos en ciencias de los datos

Aunque el número de programas de grado en ciencias de datos está aumentando en un clip rápido, no son necesariamente lo que las organizaciones buscan cuando buscan científicos de datos. Los candidatos con antecedentes estadísticos son populares, especialmente si pueden demostrar que saben si están buscando resultados reales; tienen conocimientos de dominio para poner los resultados en contexto; y habilidades de comunicación que les permiten transmitir los resultados a los usuarios de negocios.

Muchas organizaciones buscan candidatos con doctorados, especialmente en física, matemáticas, informática, economía o incluso ciencias sociales. Un doctorado demuestra que un candidato es capaz de hacer una investigación profunda sobre un tema y difundir información a otros.

Algunos de los mejores científicos de datos o líderes en grupos de ciencia de datos tienen antecedentes no tradicionales, incluso aquellos con muy poca capacitación formal en informática. En muchos casos, la capacidad clave es poder mirar algo desde una perspectiva no tradicional y entenderlo.

Certificaciones de ciencia de datos

Las organizaciones necesitan científicos y analistas de datos con experiencia en técnicas de análisis de datos. También necesitan arquitectos de macrodatos para traducir los requisitos en sistemas, ingenieros de datos para construir y mantener tuberías de datos, desarrolladores que conozcan su camino alrededor de los clústeres de Hadoop y otras tecnologías, y administradores y gerentes de sistemas para unir todo. Las certificaciones son una manera para que los candidatos demuestren que tienen las habilidades adecuadas.

Equipos de ciencia de datos

La ciencia de los datos es generalmente una disciplina de equipo. Científicos de datos son el núcleo de la mayoría de los equipos de ciencia de datos, pero pasar de los datos al análisis al valor de producción requiere una gama de habilidades y funciones. Por ejemplo, analistas de datos debe estar a bordo para investigar los datos antes de presentarlos al equipo y para mantener los modelos de datos. Ingenieros de datos son necesarios para construir tuberías de datos para enriquecer los conjuntos de datos y poner los datos a disposición del resto de la empresa.

Objetivos y resultados de la ciencia de los datos

El objetivo de la ciencia de los datos es construir los medios para extraer información de los datos centrada en las empresas. Esto requiere una comprensión de cómo fluye el valor y la información en una empresa, y la capacidad de utilizar esa comprensión para identificar oportunidades de negocio. Aunque esto puede implicar proyectos puntuales, los equipos de ciencia de datos tratan de identificar los activos de datos clave que pueden convertirse en tuberías de datos que alimentan herramientas y soluciones que pueden mantenerse. Ejemplos de ello son las soluciones de seguimiento del fraude con tarjetas de crédito utilizadas por los bancos, o las herramientas utilizadas para optimizar la colocación de turbinas eólicas en parques eólicos.

Incrementadamente, las presentaciones que comunican lo que el equipo está haciendo son también entregables importantes.

Procesos y metodologías de la ciencia de los datos

Los equipos de ingeniería de producción trabajan en ciclos de sprint, con cronogramas proyectados. Eso es a menudo difícil de hacer para los equipos de ciencia de datos porque mucho tiempo por adelantado se puede gastar sólo para determinar si un proyecto es factible. Los datos deben recogerse y limpiarse. Entonces el equipo debe determinar si puede responder a la pregunta de manera eficiente.

La ciencia de los datos idealmente debe seguir el método científico, aunque eso no siempre es el caso, o incluso factible. La ciencia real lleva tiempo. Pasas un poco de tiempo confirmando tu hipótesis y luego mucho tiempo tratando de refutarte a ti mismo. En los negocios, el tiempo de respuesta es importante. Como resultado, la ciencia de los datos a menudo puede significar ir con la respuesta “suficientemente buena” en lugar de la mejor respuesta. El peligro, sin embargo, es que los resultados pueden ser víctimas de sesgo de confirmación o exceso de adecuación.

Instrumentos de ciencia de datos

Los equipos de ciencia de datos utilizan una amplia gama de herramientas, incluyendo SQL, Python, R, Java, y una cornucopia de proyectos de código abierto como Hive, oozie y TensorFlow. Estas herramientas se utilizan para una variedad de tareas relacionadas con los datos, que van desde extraer y limpiar datos, hasta someter los datos al análisis algorítmico a través de métodos estadísticos o de aprendizaje automático. Algunos instrumentos comunes son los siguientes:

SAS” Esta herramienta estadística patentada se utiliza para la extracción de datos, análisis estadístico, inteligencia empresarial, análisis de ensayos clínicos y análisis de series temporales.
Tableau: Ahora propiedad de Salesforce, Tableau es una herramienta de visualización de datos.
TensorFlow: Desarrollado por Google y licenciado bajo la Licencia Apache 2.0, TensorFlow es una biblioteca de software para el aprendizaje automático utilizado para la formación e inferencia de redes neuronales profundas.
DataRobot: Esta plataforma automatizada de aprendizaje automático se utiliza para construir, implementar y mantener la IA.
BigML: BigML es una plataforma de aprendizaje automático centrada en simplificar la construcción y el intercambio de conjuntos de datos y modelos.
Knime: Knime es una plataforma de análisis de datos, informes e integración de código abierto.
Apache Spark: Este motor de análisis unificado está diseñado para el procesamiento de datos a gran escala, con soporte para la limpieza, transformación, construcción de modelos y evaluación de datos.
RapidMiner: Esta plataforma de ciencia de datos está orientada a apoyar a los equipos, con soporte para la preparación de datos, el aprendizaje automático y el despliegue de modelos predictivos.