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¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos proporciona información significativa basada en grandes cantidades de datos complejos o macrodatos. La ciencia de datos, o ciencia impulsada por datos, combina diferentes áreas de trabajo en estadística y computación para interpretar datos con fines de toma de decisiones.

Comprensión de la ciencia de datos

Los datos provienen de una variedad de sectores, canales y plataformas, incluidos teléfonos celulares, redes sociales, sitios de comercio electrónico, encuestas de atención médica y búsquedas en Internet. El aumento en la cantidad de datos disponibles ha abierto un nuevo campo de estudios basados ​​en big data: los enormes conjuntos de datos que contribuyen a crear mejores herramientas operativas en todos los sectores.

Los avances en la tecnología y las técnicas de recopilación siempre pueden aumentar el acceso a los datos. Es posible monitorear los patrones y el comportamiento de las personas y hacer predicciones basadas en la información recopilada.

Sin embargo, los datos en constante aumento no están estructurados y es necesario analizarlos para una toma de decisiones eficaz. Este proceso es complejo y requiere mucho tiempo para las empresas, de ahí el surgimiento de la ciencia de datos.

La ciencia de datos, o ciencia impulsada por datos, utiliza big data y aprendizaje automático para interpretar datos con fines de toma de decisiones.

Una breve historia de la ciencia de datos

El término ciencia de datos existe para los mejores en los últimos 30 años y se usó por primera vez como un sustituto de «ciencia de la computación» en 1960. Aproximadamente 15 años después, el término se usó para examinar los métodos de procesamiento de datos utilizados en diferentes formas de definir aplicaciones. En 2001, la ciencia de datos se introdujo como una disciplina independiente. Publicado por Harvard Business Review alt en 2012 describiendo el papel del científico de datos como «el trabajo más sexy del siglo XXI».

Conclusiones clave

  • Los avances en la tecnología, Internet, las redes sociales y el uso de la tecnología han aumentado el acceso a big data.
  • La ciencia de datos utiliza técnicas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para extraer información significativa y predecir patrones y comportamientos futuros.
  • El campo de la ciencia de datos está creciendo a medida que avanza la tecnología y las principales técnicas de recopilación y análisis de datos se vuelven más sofisticadas.

Cómo se aplica la ciencia de datos

La ciencia de datos incorpora herramientas de múltiples disciplinas para recopilar, procesar y extraer datos del conjunto de datos, extraer datos significativos del conjunto e interpretarlos para la toma de decisiones. Las áreas disciplinarias que cubren el campo de la ciencia de datos incluyen minería, estadísticas, aprendizaje automático, análisis y programación.

La minería de datos aplica algoritmos al conjunto de datos complejo para revelar patrones que luego se utilizan para extraer datos útiles y relevantes del conjunto. Las medidas estadísticas o el análisis predictivo utilizan estos datos extraídos para medir eventos que es probable que ocurran en el futuro en función de lo que muestran los datos pasados.

El aprendizaje automático es una herramienta de inteligencia artificial que procesa grandes cantidades de datos que los humanos no podrían procesar durante toda la vida. El aprendizaje automático complementa el modelo de decisión presentado en el análisis predictivo al hacer coincidir la probabilidad de un evento con lo que realmente sucedió en un momento previsto.

Mediante la analítica, el analista de datos recopila y procesa los datos estructurados de la etapa de aprendizaje automático mediante algoritmos. El analista interpreta, convierte y resume los datos en un lenguaje integrado entendido por el equipo de toma de decisiones. La ciencia de datos se aplica en casi todos los contextos y, a medida que se desarrolle el rol del científico de datos, el campo se expandirá para incluir arquitectura de datos, ingeniería de datos y administración de datos.

Hecho rápido

Según IBM, se espera que la demanda de científicos de datos aumente en un 28% para 2020.

El directorio de datos designado

Un científico de datos recopila, analiza e interpreta grandes cantidades de datos, en muchos casos, para mejorar las operaciones de una empresa. Los profesionales de los científicos de datos desarrollan modelos estadísticos que analizan datos y encuentran patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos. Esta información se puede utilizar para predecir el comportamiento del consumidor o para identificar riesgos comerciales y operativos. El científico de datos es a menudo un narrador que presenta información sobre los datos a los tomadores de decisiones de una manera que es comprensible y aplicable a la resolución de problemas.

Ciencia de datos hoy

Las empresas están aplicando big data y ciencia de datos a las actividades cotidianas para aportar valor a los consumidores. Las instituciones bancarias están utilizando macrodatos para mejorar sus logros en la detección de fraudes. Las empresas de gestión de activos utilizan el big data para predecir la probabilidad de que el precio de los valores suba o baje en un momento específico.

Empresas como Netflix extraen grandes cantidades de datos para averiguar qué productos se entregarán a sus usuarios. Netflix también utiliza algoritmos para crear recomendaciones personalizadas para los usuarios en función de su historial de visualización. La ciencia de datos está evolucionando rápidamente y sus aplicaciones continuarán cambiando vidas en el futuro.