Que es Data Science

Qué es Data Science, cómo se aplica y las diferencias con Big Data


Cuando hablamos de análisis de datos no podemos dejar de preguntarnos qué es Data Science. Si te has adentrado en este mundo de Data Science, la ciencia de datos (como se conoce en español) es un campo que cada vez atrae más empresas y demanda de más profesionales calificados. 

Ya hemos visto en el blog ejemplos de Big data y cómo usarlo a nuestro favor. Si bien son dos ramas relacionadas, tienen distinciones muy claras entre sí. En este artículo te explicaremos de qué se trata la Data Science, por qué es tan popular y qué tipos de aplicaciones tiene en los distintos sectores de la economía. 

¿Qué es Data Science?

La ciencia de datos es una disciplina que utiliza diferentes procesos y métodos para extraer información significativa. Con esto, se busca darle un sentido a los datos brutos obtenidos y así poder identificar patrones, tendencias, prácticas y correlaciones entre esas grandes cantidades de datos. 

Además, la consideramos multidisciplinar porque involucra varios campos de conocimiento, entre ellos matemáticas, estadística, minería de datos, inteligencia artificial e ingeniería de computación, para analizar los conjuntos de datos. 

podemos ver que es data science con la imagen de unos lentes enfocando un monitor con informacion de datos
Actualmente, los datos se consideran el nuevo petróleo del siglo XXI.

En cuanto a la historia de este campo, John W. Tukey acuñó por primera vez en 1962 el término “Ciencia de Datos” en su artículo “The Future of Data Analysis” cuando explicaba la evolución de la estadística matemática. De esta forma, la definió como:

Procedimientos para analizar datos, técnicas para interpretar los resultados de dichos procedimientos, formas de planificar la recopilación de datos para hacer su análisis más fácil, más preciso o acertado, y toda la maquinaria y los resultados de las estadísticas matemáticas que se aplican al análisis de datos.

John W. Tukey

El estadístico marcó entonces tres aspectos fundamentales de la ciencia de datos que perduran hasta hoy:

  • Los procedimientos.
  • Las técnicas .
  • Las formas de planificar.  

¿Por qué es importante la ciencia de datos?

Como decíamos, la primera vez que se cuestionó acerca de qué es Data Science fue hace más de 50 años. Sin embargo, es relativamente reciente el boom de la ciencia de datos y la locura por contratar científicos de datos en LinkedIn. De hecho, la consideran una de las carreras más populares de esta época. ¿Por qué pasa esto?

Con cada avance tecnológico nos acercamos a dejar más huellas digitales en todos lados: redes sociales, sitios web, apps, mensajería, etc. El medio digital especializado Raconteur estimaba en 2019 que para 2020 todo el universo digital alcanzaría a generar 44 zettabytes de datos por día. ¡Eso significaría que hay 40 veces más bytes que estrellas en el universo! 

Además, también estimaron que para 2025 ese número se multiplicará hasta llegar a 463 exabytes de información cada día, lo que nos da una idea del rumbo que está tomando el universo digital y cuánto más puede crecer este campo de conocimiento. 

Así, la posibilidad de estudiar y procesar esos grandes volúmenes de datos se convirtió en una necesidad esencial para cualquier empresa que quiera ser competitiva y conocer a la perfección el mercado. 

Cómo se aplica la Data Science

Actualmente, se está utilizando la Data Science para múltiples campos y sectores, después de todo, una de sus principales funciones es ayudar a tomar decisiones inteligentes de negocio. Sin embargo, también puede ser útil para automatizar procesos y mecanismos repetitivos.

Un ejemplo muy común está siendo su uso para la detección de fraude, en el que la ciencia de datos detecta patrones y anomalías en el comportamiento de un usuario o cliente para determinar si está cometiendo un delito. 

Incluso en el ámbito de la salud está siendo muy útil para identificar patrones en la detección de enfermedades. En logística, puede ayudar a mejorar la ejecución de los recorridos desde un análisis del tráfico y las rutas de acceso. 

En cuanto al marketing, sector clave en el uso de esta herramienta, se emplea para la segmentación publicitaria y el contenido personalizado. También puede ser muy útil en la predicción de ventas, como los aumentos por temporada. Allí se puede identificar la necesidad de ajustar durante ese período de tiempo algunos aspectos de funcionamiento para evitar inconvenientes.

Por último, alimenta diversas tecnologías de la vida cotidiana como el reconocimiento facial, los motores de recomendaciones que encontramos en Spotify, Netflix o YouTube y los asistentes como Alexa o Siri que emplean el procesamiento de lenguaje natural (NLP). 

Qué es Big Data y Data Science

Cómo decíamos al principio, hemos visto en el blog algunos ejemplos de Big Data y cómo se aplican. Esto suele ser algo confuso dado que en la rama del análisis de datos, existen muchos términos nuevos que, si estás adentrándote en este mundo, deberás conocer para evitar meter la pata.

En términos generales, ambas herramientas se utilizan para manejar grandes volúmenes de datos y transformarlos en información valiosa para tomar decisiones. La diferencia más clara es que la Data Science obtiene su información del Big Data, dado que este último es en sí mismo el enorme conjunto de datos que generan los usuarios. 

Esa cantidad de datos es tan grande que se necesita de un software adecuado para procesarla. Los sistemas Gestores de Base de Datos son grandes aliados de un Data Scientist para entender lo que ocurre dentro una empresa y abordar de la mejor manera los problemas. 

Por su parte, la Data Science se refiere al estudio detallado de esos datos, las técnicas y metodologías para lograrlo, como así también la aplicación de diferentes disciplinas para su ejecución.

Podemos nombrar otras diferencias como:

  • Big Data extrae la información de grandes volúmenes de datos. Mientras que la Ciencia de Datos emplea algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para obtener predicciones sobre una información.
  • Big Data se vincula mejor con la tecnología de software de análisis. Data Science, en cambio, utiliza estrategias orientadas a la decisión de negocios. 

El perfil profesional en Data Science

Ahora que sabemos qué es Data Science, también debemos preguntarnos qué es un Data Scientist o también conocido como científico de datos. 

Un científico de datos es un experto en Data Science y su trabajo consiste justamente en la premisa de dicha disciplina, que consiste en extraer conocimiento a partir de los datos para mejorar la toma de decisiones.

Es un perfil creado recientemente, pero con mucha exigencia, dado que quien se dedica a este rol debe contar con conocimientos superiores al del analista de datos, profundizando sobre la matemática, la estadística y los lenguajes de programación. 

Vemos que es data science con la imagen de tres personas trabajando con datos y computadoras
El perfil del Data Scientist se está transformando en uno de los más buscados por las empresas en LinkedIn.

Si armáramos nuestro perfil ideal de un científico de datos, podríamos colocarle habilidades de informática, matemáticas, estadística, álgebra relacional, aprendizaje automático y capacidades de comunicación. Otro aspecto esencial de un científico de datos es que debe contar con buenas habilidades de comunicación para saber transmitir la información valiosa a los gerentes de la empresa. También debe contar con una gran visión de negocio para proponer e identificar oportunidades.

De esta manera, el Data Scientist puede seguir un recorrido más completo en cuanto a la minería de datos. Algunos de sus procedimientos pueden ser: 

  • Extraer los datos en diferentes formatos y volúmenes.
  • Limpiarlos correctamente.
  • Procesarlos usando distintos métodos estadísticos.
  • Diseñar experimentos de análisis según los objetivos de su análisis.
  • Visualizar y presentar gráficamente los datos.

Conclusión

Ahora que hemos explicado qué es Data Science, cómo se aplica y en qué se diferencia de Big Data, podemos afirmar la importancia de esta disciplina para el futuro del análisis de datos y la inteligencia de negocios.

Actualmente, el perfil de Data Scientist en muy solicitado y muchos se arrojan a estudiarlo como carrera del futuro. Después de todo, como decíamos al principio, estamos generando una cantidad cada vez más inmensa de información que todas las empresas buscan aprovechar al máximo. Actualmente, los datos se consideran el nuevo petróleo del siglo XXI.

Es esencial para cualquier organización que busque el éxito adentrarse en este mundo y comprender cómo funciona tanto la ciencia de datos como los otros términos que hemos explicado. Esperamos que este artículo te sirva para aclarar dudas respecto a este campo de conocimiento en crecimiento. 


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