¿Qué hace realmente un científico de datos?
Data Science es una de las carreras más demandadas y deseables del siglo XXI.
Aunque el término se introdujo a principios de la década de 1960, su significado ha cambiado considerablemente con el tiempo. Y a pesar de su aumento de popularidad en los últimos años, muchas personas fuera del campo todavía encuentran el término confuso y no saben lo que implica.
Entonces, ¿qué es la ciencia de los datos, y qué hacen realmente los científicos de los datos?
¿Qué es el proceso de ciencia de datos? ¿Por qué los científicos de datos tienen tanta demanda, y cómo ayudan a las empresas a ganar más clientes y aumentar sus ganancias?
Mi objetivo con este artículo es responder a esas preguntas y esbozar algunas de las habilidades necesarias para que usted se convierta en un científico de datos usted mismo con la ayuda de recursos libres.
¿Qué es la ciencia de los datos?
Los datos digitales están en todas partes hoy en día, y producimos grandes cantidades diariamente.
Usted produce una gran cantidad de datos sólo por ir a caminar y desplazarse en su teléfono mientras escucha su pista de música favorita en una plataforma de streaming.
Usted produce datos sólo por subir una foto a una plataforma de redes sociales o navegar por un sitio web que busca comprar zapatos y luego comprar un par.
Y con cada año que pasa, la cantidad de datos que todos estaremos produciendo sólo continuará aumentando.
La ciencia de los datos consiste en recopilar y analizar datos digitales, extraer y obtener información, tomar decisiones informadas basadas en esos datos y convertirlos en acciones significativas y valiosas.
Y es por eso que la ciencia de los datos es necesaria para las empresas independientemente del tamaño - es el estudio de extraer información y transformar los datos en información significativa y práctica.
El tipo de datos que los científicos analizan pueden ser tanto estructurados como no estructurados.
Los datos estructurados pueden parecer datos numéricos o valores de texto en una hoja de cálculo Excel o un archivo de valor separado por comas (CSV para abreviar). Los datos estructurados suelen estar en un formato tabular, organizados en filas y columnas, y almacenados en una base de datos.
Y los datos no estructurados pueden ser datos de números, texto, imágenes, vídeos o archivos de audio, por nombrar algunos.
Los científicos de datos analizan esos grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, producen percepciones significativas y toman decisiones informadas.
La ciencia de los datos es un campo multidisciplinario que utiliza diferentes herramientas, métodos y tecnologías que cambian con el tiempo.
Por qué es importante la ciencia de los datos y cómo la ciencia de los datos ayuda a las empresas
Como se mencionó en la sección anterior, la ciencia de los datos es necesaria para las empresas, ya que les ayuda a extraer información significativa y tomar medidas viables para alcanzar sus objetivos, crecer y seguir siendo competitivos en el mercado.
Los científicos de datos son esenciales para las empresas debido al valor que proporcionan. Ayudan a las empresas a tomar decisiones mejores y más informadas.
La ciencia de los datos permite a las empresas descubrir patrones nuevos o repetitivos, entender las tendencias a lo largo del tiempo y visualizar las relaciones entre dos cosas.
Investigar y descubrir estos patrones podría ayudar a una empresa a maximizar sus ganancias, aumentar los ingresos e impedir que experimente pérdidas significativas. La ciencia de los datos puede predecir y prevenir futuros problemas y circunstancias desafortunadas y proteger a las empresas de la pérdida, que se vincula con la ciencia de los datos que detecta el fraude.
Las empresas ahora son capaces de utilizar herramientas de ciencia de datos para crear modelos precisos de detección de fraude para ayudar a prevenir el fraude.
La ciencia de los datos también puede ser útil para recopilar comentarios de los clientes y presentar nuevas ideas para crear nuevos productos y servicios, así como soluciones a los problemas que enfrentan los clientes. Esto puede ayudar a satisfacer las necesidades de los clientes y aumentar las ganancias.
Mediante el análisis de patrones y tendencias recurrentes, un negocio puede notar y reconocer lagunas potenciales, que conducen a la innovación, soluciones creativas y una mayor satisfacción del cliente.
Otra razón por la que una estrategia de ciencia de datos es esencial para el crecimiento de cada negocio es que puede atraer nuevos clientes a través de anuncios dirigidos.
Esencialmente, las empresas utilizan su historial de navegación para aprender más sobre usted y obtener información sobre cuáles de sus productos y servicios pueden ser de interés para usted. Con esas ideas a la mano, pueden mostrar y recomendar productos y servicios que se adapten a sus intereses.
¿Qué hace realmente un científico de datos? Explicación del proceso de ciencia de datos
¿Qué tareas realiza un científico de datos en el día a día?
Las tareas dependerán en gran medida del tamaño de la empresa, así como del sector de la empresa.
En una empresa más pequeña, un científico de datos puede ser la única persona responsable de todos los procesos de datos. En cambio, en una empresa más grande, lo más probable es que un científico de datos forme parte de un equipo más grande y tenga un mayor grado de especialización en su papel.
A continuación se presentan los pasos involucrados en el proceso de ciencia de datos.
Hacer las preguntas correctas - Identificar el problema a mano
El primer paso en el proceso de ciencia de datos es hacer las preguntas correctas, algunas de las cuales incluyen:
- ¿Qué pasó?
- ¿Por qué pasó eso?
- ¿Qué tipo de información necesito recopilar?
- ¿Qué pasará en el futuro?
- ¿Qué está tratando de lograr el negocio?
- ¿Cuáles son los desafíos actuales?
- ¿Qué se puede hacer ahora mismo?
En este primer paso, el objetivo es entender el problema de la mano tan completamente como sea posible y definir las preguntas correctas que necesitan ser contestadas. Este primer paso es crucial para el resto del proceso y para recopilar el tipo de datos que ayudarán a resolver el problema.
Recopilación de datos
El siguiente paso en el proceso de ciencia de datos, y una gran parte del trabajo de un científico de datos, es extraer y recolectar el tipo correcto de datos.
Este paso implica:
- Comprobar qué tipo de datos preexistentes están disponibles para ellos.
- Recopilar nuevos datos de fuentes seleccionadas.
Los científicos de datos necesitan muchos datos para trabajar con ellos, y se apoderan de los datos de diferentes maneras, algunas de las cuales incluyen:
Los datos de limpieza garantizarán que no haya inexactitudes al final del proceso de ciencia de datos.
Exploración y modelado de datos
Explorar los datos es esencialmente analizarlos en profundidad para obtener una comprensión más profunda, reduciendo los datos que serán cruciales para responder a las preguntas iniciales, descubrir patrones y extraer información significativa. Con esas nuevas ideas, los científicos de datos pueden ofrecer recomendaciones impactantes.
Este paso en el proceso de ciencia de datos implica la utilización de métodos estadísticos y herramientas de visualización de datos para crear diagramas, gráficos y gráficos para representar tendencias y correlaciones evidentes en los datos.
Realizan pruebas de hipótesis y predicen y predicen resultados altamente precisos para determinar los mejores pasos de acción para el futuro.
Interpretar y comunicar los resultados
El último paso en el proceso de ciencia de datos consiste en comunicar y presentar los resultados de manera convincente y fácil de entender a otros equipos, responsables de la toma de decisiones, ejecutivos de la empresa, partes interesadas y clientes. La presentación debe ser accesible al personal no técnico.
Las habilidades de comunicación son una de las habilidades más importantes y subestimadas que un científico de datos puede tener en su cinturón de herramientas. Son tan importantes como las habilidades técnicas necesarias para el trabajo.
Este paso también se conoce como narración de datos - el científico de datos utiliza los datos y las ideas que ha recopilado para interpretar y contar una historia sobre el trabajo y las exploraciones que ha realizado, cómo el negocio puede utilizar mejor esos hallazgos y las conclusiones a las que ha llegado.
Durante esta presentación, los científicos de datos responden a las preguntas que definieron en el primer paso.
¿Qué habilidades necesita un científico de datos? Cómo convertirse en un científico de datos
En las siguientes secciones, voy a esbozar algunas de las habilidades técnicas que usted necesita como un aspirante científico de datos.
Estadísticas y matemáticas
Como científico de datos, se necesita una buena comprensión y conocimiento fundamental de los fundamentos matemáticos.
Pero, ¿qué tipo de matemáticas se requiere para la ciencia de los datos?
Los requisitos y conceptos matemáticos con los que tendrá que familiarizarse para la ciencia de datos son:
- Cálculo
- álgebra lineal
- Probabilidad y estadísticas
Un buen conocimiento de la probabilidad y las estadísticas le ayudará a recopilar y analizar datos, averiguar patrones y sacar conclusiones de los datos.
Algoritmos
El conocimiento de algoritmos es una de las habilidades más importantes en la ciencia de datos.
Estos son un par de los algoritmos de ciencia de datos más populares con los que puedes empezar:
- Regresión lineal y logística . Un algoritmo de regresión lineal se utiliza más a menudo para el análisis predictivo. Intenta modelar la relación de una variable (también conocida como variable dependiente) basándose en el valor de otra variable (también conocida como variable independiente). Y un algoritmo de regresión logística es un método de análisis estadístico utilizado para predecir un resultado sí o no.
- Bosque aleatorio . Un algoritmo forestal aleatorio se utiliza para los problemas de clasificación y regresión y combina múltiples árboles de decisión en un solo modelo.
Programación de computadoras
Uno de los lenguajes de programación más populares para la ciencia de datos es Python.
Python es un lenguaje de programación de propósito general, y es muy principiante (gracias a su sintaxis legible que se asemeja al idioma inglés) y su versatilidad.
Python ofrece una gran cantidad de paquetes y bibliotecas externas para la manipulación de datos, como Pandas y Numpy, así como para la visualización de datos, como Matplotlib.
Herramientas de visualización de datos
La visualización de datos es la interpretación gráfica y la presentación de datos - esto incluye la creación de gráficos, gráficos, tableros interactivos o mapas que se pueden compartir fácilmente con otros miembros del equipo y partes interesadas.
Las herramientas de visualización de datos se utilizan para contar una historia con datos e impulsar la toma de decisiones.
Conclusión
Esto marca el final del artículo – ¡muchas gracias por llegar hasta el final!
Con suerte, esta guía fue útil, y le dio una idea de lo que es la ciencia de datos, lo que un científico de datos realmente hace, lo que el proceso de ciencia de datos implica, y qué habilidades necesita para entrar en el campo.
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