Definicion de Ciencia de datos: descripción general, historia y preguntas frecuentes
La ciencia de datos es un campo que utiliza métodos científicos y herramientas computacionales para extraer conocimiento y perspectivas de datos en bruto. Históricamente, ha evolucionado a partir de la estadística y la ciencia de la computación, y se ha expandido para abarcar una amplia gama de disciplinas. Algunas preguntas frecuentes incluyen: ¿Qué es la ciencia de datos? ¿Cómo se utiliza en diversos campos? ¿Qué habilidades y conocimientos se requieren para trabajar en este campo?
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos es un campo de las matemáticas aplicadas y la estadística que proporciona información útil a partir de grandes volúmenes de datos complejos o big data.
La ciencia de datos, o ciencia basada en datos, integra aspectos de varios campos utilizando la computación para interpretar conjuntos de datos con fines de toma de decisiones.
Resultados clave
- La ciencia de datos utiliza técnicas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para extraer información significativa y predecir patrones y comportamientos futuros.
- Los avances en la tecnología, Internet, las redes sociales y el uso de la tecnología han aumentado el acceso a big data.
- El campo de la ciencia de datos está creciendo a medida que avanza la tecnología y los métodos para recopilar y analizar big data se vuelven más sofisticados.
Comprender la ciencia de datos
Los datos se recopilan de una variedad de sectores, canales y plataformas, incluidos teléfonos móviles, redes sociales, sitios de comercio electrónico, encuestas de salud y búsquedas en Internet. El aumento de los datos disponibles ha abierto la puerta a una nueva área de investigación basada en big data: conjuntos de datos masivos que ayudan a crear mejores herramientas operativas en todos los sectores.
Un acceso cada vez mayor a los datos es posible gracias a los avances en la tecnología y los métodos de recopilación. Puede realizar un seguimiento de los patrones de compra y el comportamiento de las personas y hacer predicciones basadas en la información recopilada.
Sin embargo, los datos en constante crecimiento no están estructurados y requieren análisis 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.
Propósito de la ciencia de datos
La ciencia de datos, o ciencia basada en 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» se utiliza desde principios de la década de 1960, cuando se utilizaba como sinónimo de «informática». Posteriormente, el término se escindió para definir un estudio de las técnicas de procesamiento de datos utilizadas en varias aplicaciones diferentes.
En 2001, William S. Cleveland utilizó por primera vez el término «ciencia de datos» para referirse a una disciplina independiente. En 2012, Harvard Business Review publicó un artículo en el que calificaba el papel del científico de datos como “el trabajo más sexy del siglo XXI”.
Cómo se aplica la ciencia de datos
La ciencia de datos implica herramientas de diferentes disciplinas para recopilar un conjunto de datos, procesarlos y extraer información del conjunto de datos, extraer datos significativos del conjunto e interpretarlos con fines de toma de decisiones. Las áreas disciplinarias que conforman el campo de la ciencia de datos incluyen minería, estadística, aprendizaje automático, análisis y programación.
La minería de datos aplica algoritmos a un conjunto complejo de datos para identificar patrones, que luego se utilizan para extraer datos útiles y relevantes del conjunto. Las mediciones estadísticas o el análisis predictivo utilizan estos datos extraídos para estimar eventos que pueden suceder en el futuro en función de lo que los datos muestran que sucedió en el pasado.
El aprendizaje automático es una herramienta de inteligencia artificial que procesa grandes cantidades de datos que un humano no podría procesar en toda su vida. El aprendizaje automático mejora el modelo de toma de decisiones proporcionado por el análisis predictivo al hacer coincidir la probabilidad de un evento con lo que realmente sucedió en el momento previsto.
Mediante la analítica, un analista de datos recopila y procesa datos estructurados en la etapa de aprendizaje automático con la ayuda de algoritmos. El analista interpreta, transforma y resume los datos en un lenguaje coherente que el equipo de toma de decisiones comprenda. La ciencia de datos se aplica en casi todos los contextos y, a medida que evolucione 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 la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., la demanda de científicos informáticos y de la información crecerá un 15% entre 2019 y 2029, mucho más rápido que otras ocupaciones.
Científicos de datos
Un científico de datos recopila, analiza e interpreta grandes volúmenes de datos, en muchos casos para mejorar las operaciones de una empresa. Los profesionales de datos desarrollan modelos estadísticos que analizan datos e identifican 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 papel de un científico de datos suele ser el de un narrador, que presenta datos a los tomadores de decisiones de una manera comprensible y procesable para resolver problemas.
Ciencia de datos hoy
Las empresas están aplicando big data y ciencia de datos a sus operaciones diarias para beneficiar a los consumidores. Las instituciones bancarias se están beneficiando del big data para mejorar la detección del fraude. Las empresas de gestión de activos utilizan big data para predecir la probabilidad de que el precio de un valor suba o baje en un momento determinado.
Empresas como Netflix analizan big data para determinar qué productos ofrecer 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 avanza a un ritmo rápido y sus aplicaciones seguirán cambiando vidas en el futuro.
¿No todas las ciencias utilizan datos?
Sí, todas las ciencias empíricas recopilan y analizan datos. Lo que hace que la ciencia de datos sea diferente es que se especializa en el uso de sofisticadas técnicas computacionales y de aprendizaje automático para procesar y analizar grandes conjuntos de datos. A menudo, estos conjuntos de datos son tan grandes o complejos que no pueden analizarse adecuadamente utilizando métodos tradicionales.
¿Cómo es útil la ciencia de datos?
La ciencia de datos puede identificar patrones, lo que le permite sacar conclusiones y predicciones a partir de datos aparentemente no estructurados o no relacionados. Las empresas de tecnología que recopilan datos de los usuarios pueden utilizar técnicas para convertir los datos recopilados en fuentes de información útil o rentable.
¿Cuáles son algunas desventajas de la ciencia de datos?
La extracción de datos y los esfuerzos de las empresas de redes sociales para mercantilizar los datos personales han sido criticados a la luz de varios escándalos como el de Cambridge Analytica, donde los científicos de datos utilizaron datos personales para influir en los resultados políticos o socavar las elecciones.
Preguntas Frecuentes
Pregunta 1: ¿No todas las ciencias utilizan datos?
Respuesta 1: Sí, todas las ciencias empíricas recopilan y analizan datos. Sin embargo, la ciencia de datos se especializa en el uso de técnicas computacionales y de aprendizaje automático para procesar y analizar grandes conjuntos de datos de manera sofisticada.
Pregunta 2: ¿Cómo es útil la ciencia de datos?
Respuesta 2: La ciencia de datos puede identificar patrones en datos aparentemente no estructurados o no relacionados, lo que permite obtener conclusiones y hacer predicciones. Las empresas tecnológicas pueden utilizar estas técnicas para convertir los datos recopilados en información útil o rentable.
Pregunta 3: ¿Cuáles son algunas desventajas de la ciencia de datos?
Respuesta 3: Una desventaja de la ciencia de datos es el escrutinio y la crítica que ha recibido debido a la extracción de datos y los esfuerzos de las empresas de redes sociales para mercantilizar los datos personales. Estos casos han revelado posibles riesgos relacionados con la privacidad y el uso inapropiado de los datos por parte de terceros, como se vio en el escándalo de Cambridge Analytica.
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