¿Qué es la definición de ciencia de datos con el ejemplo?
La proliferación de datos ha hecho de la ciencia de los datos una opción profesional atractiva. US News clasifica al científico de datos en el #3 en su lista de los mejores empleos en tecnología, y en el #6 entre todos los empleos. Desde 2012 se ha registrado un aumento del 650% en los puestos de trabajo en ciencias de la información y se espera que para 2026 se añadan otros 11,5 millones de puestos de trabajo.
Con todo lo que está sucediendo en la industria de la ciencia de datos, es probable que tenga curiosidad sobre lo que los científicos de datos realmente hacen. Eso es lo que cubriremos en este post: el proceso de ciencia de datos, las diferencias entre roles similares, y el tipo de habilidades que necesitarás para conseguir un trabajo de ciencia de datos.
¿Qué es la ciencia de los datos?
La ciencia de los datos es la práctica de analizar grandes volúmenes de datos a menudo no estructurados, con el objetivo de producir información significativa.
Los enfoques, algoritmos y herramientas de ciencia de datos se pueden aplicar a todo tipo de problemas empresariales. Puede utilizar los datos para optimizar los embudos de ventas, aprender qué segmentos de clientes prefieren qué productos, encontrar los tipos de descuentos que los clientes aprecian más, y así sucesivamente. La ciencia de los datos también puede aplicarse a las operaciones internas de una empresa para mejorar su productividad.
El valor de los datos
Se estima que una enorme cantidad de 200 zettabytes de datos (o 2 x 10 ^ 14 gigabytes) estarán en almacenamiento en la nube para 2025. En su Índice Global de Protección de Datos 2021, Dell dijo que el volumen de datos que las empresas manejan tiene crecido diez veces en sólo cinco años.
Estos enormes volúmenes de datos no nos ofrecen ningún valor sin interpretación. A menudo no están estructurados, tienen entradas corruptas, y no son fáciles de interpretar. Sin embargo, gracias a la ciencia de los datos, todos esos datos pueden utilizarse para desarrollar estrategias rentables e identificar nuevas oportunidades.
Cómo se usa la ciencia de los datos en la vida real
Debido a la ciencia de los datos, de lo contrario onerosos volúmenes de datos se han convertido en esenciales. Pero, ¿cómo exactamente las empresas aprovechan la experiencia en ciencia de datos para obtener la información que quieren? Echemos un vistazo a algunos ejemplos del mundo real de la ciencia de los datos en acción.
Anuncios dirigidos
Lo que la gente hace al usar las redes sociales y otros sitios web produce una gran cantidad de datos valiosos. Cada vez que hace clic, se crea un nuevo punto de datos. Las empresas utilizan esta información para aprender más sobre sus usuarios.
Estos conocimientos a menudo informan anuncios específicos, en los que se muestran a los usuarios productos y servicios que se adaptan a sus necesidades e intereses. La capacidad de aplicar la ciencia de los datos a la publicidad ha dado lugar a mayores tasas de clics y modelos de publicidad más eficientes.
Motores de recomendación
Muchos sitios web adaptan sus recomendaciones a cada usuario. Netflix, por ejemplo, recomendará espectáculos que probablemente sean de interés. Amazon también sabe que puede mejorar enormemente sus volúmenes de ventas si los compradores ven el producto adecuado en el momento adecuado.
La ciencia de los datos es esencial en la construcción de motores de recomendación . No es posible predecir el futuro, pero puedes hacer conjeturas bien informadas estudiando los datos producidos por los usuarios y haciendo recomendaciones basadas en tus ofertas.
Reconocimiento de imágenes
Cuando subes una foto a Facebook, la plataforma identifica a la gente con un sorprendente grado de precisión. Esto funciona aplicando la ciencia de datos a las imágenes, que se conoce como reconocimiento de imágenes.
El reconocimiento de imágenes se ha vuelto cada vez más poderoso a medida que se producen más datos visuales cada día. Las grandes empresas ahora pueden identificar cada objeto individual en una imagen y clasificar grupos de imágenes con precisión. Esto también tiene aplicaciones en el campo médico, donde se está utilizando para analizar radiografías y detectar tumores en la imagen por radio.
Detección de fraude
Las empresas han podido utilizar la ciencia de los datos para crear modelos de detección de fraudes altamente precisos y poner en práctica medidas preventivas para reducir el fraude. Tomemos el fraude de seguros, por ejemplo. Las compañías de seguros pueden acceder a todo tipo de datos sobre sus clientes y las reclamaciones que hacen. Combinan estos datos con análisis de datos predictivos identificar las características de las reclamaciones normales y reducir los incidentes fraudulentos.
Algoritmos de aplicaciones para citas
Las aplicaciones para citas necesitan mostrar a sus usuarios con quienes es más probable que se conecten. La participación continua en estas aplicaciones depende de partidos regulares, y los usuarios interactúan de maneras significativas. Como resultado, las aplicaciones de citas han recurrido a la ciencia de los datos para aprender más sobre sus usuarios y sus intereses.
Las aplicaciones para citas tienen acceso a todo tipo de datos de usuario. Esto incluye información educativa, pasatiempos e historia laboral. Procesan estos datos y construyen un algoritmo que muestra a los usuarios los perfiles con los que tienen más probabilidades de coincidir.
El proceso de la ciencia de los datos
De estos ejemplos se desprende claramente que los datos están en todas partes. Ahora veamos cómo los datos inescrutables se convierten en información que puede guiar las decisiones de negocios.
Enmarcar el problema
Cada Proyecto de ciencia de los datos empieza por enmarcar el problema a la mano. Antes de empezar a trabajar en su proyecto, usted tiene que contextualizar el problema dentro de los objetivos organizacionales más grandes. También es importante enmarcar el problema de manera concreta. ¿Qué es lo que el negocio busca lograr? ¿Cuáles son sus objetivos y cuáles son los desafíos a los que se enfrenta? Responder a estas preguntas puede ayudarle a establecer el tono correcto para el proyecto.
Conocer a otros estudiantes de ciencia de datos
Recopilación de datos
Ahora es el momento de recoger los datos que pueden ayudarle a resolver un problema. Puede utilizar datos internos de la empresa o conjuntos de datos de acceso público . Ser consciente de los tipos de recursos que están disponibles en un proyecto dado. Usted tiene que determinar qué tipo de inversión de las finanzas y el tiempo se requiere para obtener los datos que usted necesitará.
Limpieza de datos
Cuando usted obtiene por primera vez sus datos, todavía no va a ser fácil de analizar. Es necesario limpiar los datos para eliminar redundancias, eliminar entradas corruptas y rellenar los valores que faltan utilizando métodos heurísticos.
Hay varias maneras en las que se pueden limpiar los datos. Aprenda sobre esto con más detalle aquí .
Análisis de alto nivel
Una vez que tenga sus datos listos, puede obtener algunas ideas a través de un análisis exploratorio de alto nivel. Esto desenterrará algunos de los patrones más obvios que están presentes en el conjunto de datos. Esto no sólo le ayuda a obtener rápidamente algunas ideas útiles, sino que también puede guiar el resto del proceso, en términos de las tendencias que busca o las características que estudia en detalle.
Análisis en profundidad de los datos
Aquí es donde se realizan todos los análisis de datos pesados. En primer lugar, hay que tener cuidado para elegir la herramientas adecuadas para el análisis de datos. Hay un montón de diferentes técnicas de inteligencia artificial y herramientas analíticas que puede utilizar para extraer información de los datos. Pero tienes que justificar el uso de cada algoritmo basado en cómo coincide con el problema que estás tratando de resolver.
Por ejemplo, digamos que usted está tratando de predecir el éxito de un nuevo producto. En ese caso, tendrías que construir un modelo predictivo y elegir los vectores de características y algoritmos correctos. Es fácil distraerse con todas las herramientas a su disposición, así que manténgase en el camino centrándose en el problema a mano.
Comunicación de los resultados
La fase final de la proceso de ciencias de los datos implica compartir sus hallazgos con otras partes interesadas. Esta es una habilidad suave altamente subestimada en la industria y una que hará su trabajo general más fácil.
El objetivo es condensar el trabajo que has hecho en sus puntos más importantes. Puede utilizar visualizaciones para transmitir tendencias de una manera que el personal no técnico pueda entender. Estas habilidades se conocen como narración de datos .
¿Qué hace que la ciencia de los datos sea diferente?
Hay algunas disciplinas relacionadas con los datos con nombres similares que también tienen responsabilidades superpuestas. Vamos a aprender acerca de sus características definitivas para que podamos entender dónde los científicos de datos encajan en un equipo de tecnología.
Ciencia de datos vs Analítica de datos
La ciencia de los datos es un amplio campo que utiliza la informática, las matemáticas y el aprendizaje automático para explorar correlaciones y patrones en grandes volúmenes de datos. El análisis de datos se centra más en responder a preguntas específicas utilizando datos ( vea nuestra guía de Ciencia de Datos vs Análisis de Datos aquí ).
Ciencia de datos vs aprendizaje automático
Aprendizaje automático es la capacidad de las computadoras para obtener información de los datos. Los científicos de datos utilizan técnicas de aprendizaje automático como parte de su trabajo.
Ciencia de datos vs Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial abarca un cierto conjunto de algoritmos que pueden ayudar a las computadoras a hacer observaciones autónomas sobre conjuntos de datos. La ciencia de los datos es un campo mucho más amplio y abarca los conocimientos empresariales, el análisis de datos y la visualización.
Programación
Aprendizaje automático
Los científicos de datos utilizan ampliamente modelos de aprendizaje automático. Los principiantes necesitan saber cómo utilizar técnicas como regresión logística, árboles de decisión y máquinas vectoriales de soporte.
Conteo de historias de datos
Los científicos de datos tienen que saber qué tipo de visualizaciones (fotos, gráficos, etc) son las más adecuadas para diferentes tipos de datos. La narración de datos también requiere habilidades de presentación, que puedes perfeccionar practicando tus habilidades de habla pública y realizando presentaciones regularmente.
¿ Qué antecedentes son preferibles?
Los científicos de datos suelen tener títulos en el campo de las matemáticas o las ciencias de la computación. La mayoría de las empresas requerirá que usted tenga un título.
Si usted no tiene un título en un campo relevante, usted puede hacer progresos por asistir a un campamento de entrenamiento o completando una curso de ciencias de los datos . También puede trabajar en sus propios proyectos para aumentar sus posibilidades de entrar en la industria de la ciencia de datos.
¿ Qué aprenderá usted?
Los científicos de datos adquieren habilidades en una amplia variedad de áreas. Su trabajo principal consiste en utilizar enfoques matemáticos y computacionales para estudiar conjuntos de datos. Pero también obtienen una fuerte comprensión de cómo se utilizan los datos y qué tipos de problemas se pueden resolver aprovechándolos.
Por último, hay varias habilidades suaves que se pueden obtener con un trabajo de ciencia de datos. Los científicos de datos trabajan en entornos altamente colaborativos e interactúan constantemente con varios otros equipos en sus empresas.
Preguntas frecuentes sobre la ciencia de los datos
¿Quién es elegible para una carrera en ciencia de datos?
Personas con formación académica en matemáticas o ciencias de la computación puede conseguir un trabajo en la ciencia de los datos Con facilidad. Sin embargo, también es posible ser reclutados completando cursos de ciencia de datos y construyendo sus propios proyectos.
¿Puede un estudiante promedio convertirse en un científico de datos?
Sí, un estudiante promedio puede convertirse en un científico de datos. Puedes mejorar tus habilidades trabajando a través de cursos ofrecidos fuera de la universidad y trabajando en proyectos que te desafían.
¿Qué grado es mejor para convertirse en un científico de datos?
Una licenciatura en ciencias de la computación o disciplina de matemáticas es una base sólida para una carrera en ciencias de datos.
Acerca de Sakshi Gupta
Sakshi es editor asociado de Springboard. Ella es una entusiasta de la tecnología que le encanta leer y escribir sobre la tecnología emergente. Ella es una vendedora de contenidos y tiene experiencia trabajando en los mercados indio y estadounidense.
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