El análisis descriptivo examina los datos para obtener información sobre lo que ha ocurrido u ocurre en el entorno de datos. Se caracteriza por las visualizaciones de datos, como los gráficos https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten circulares, de barras o líneas, las tablas o las narraciones generadas. Por ejemplo, un servicio de reserva de vuelos registra datos como el número de billetes reservados cada día.
- A fin de descubrir inteligencia útil para sus organizaciones, los científicos de datos deben dominar todo el espectro del ciclo de vida de la ciencia de los datos y poseer un nivel de flexibilidad y comprensión para maximizar los beneficios en cada fase del proceso.
- La mayoría de los proyectos de AI actuales utilizan múltiples tecnologías de ciencia de datos.
- Los tipos de datos no estructurados o semiestructurados —por ejemplo, archivos de registro, datos de sensores y texto— son comunes en las aplicaciones de ciencia de datos, junto con los datos estructurados.
- Sin embargo, las habilidades de un científico de datos suelen ser más numerosas que las de un analista de datos típico.
- Y es que en el contexto empresarial, cada vez están más en boga terminologías como análisis big data, business intelligence, inteligencia artificial, machine learning, etc.
- Desde entonces, las personas que trabajan en ciencia de datos han labrado un campo único y distinto para el trabajo que realizan.
La ciencia de datos es un campo que se basa en gran medida en la programación, por lo que es esencial tener una buena base en al menos un lenguaje de programación. Python y R son los lenguajes más populares para la ciencia de datos, pero también puedes usar otros lenguajes como Java, C++ o SQL. La data se refiere a los datos en bruto que una organización logra obtener sobre su entorno. En principio, estos datos son puros (no procesados) y se encuentran en un lenguaje digital.
Beneficios de la ciencia de los datos
Una trayectoria profesional alternativa es que las personas que trabajan en otros roles se vuelvan a capacitar como científicos de datos —una opción popular para las organizaciones que tienen problemas para encontrar personas con experiencia. Además de los programas académicos, los posibles científicos de datos pueden participar en campamentos de entrenamiento de ciencia de datos y cursos en línea en sitios web educativos como Coursera y Udemy. Varios proveedores y grupos de la industria también ofrecen cursos y certificaciones Bootcamp vs. curso online: por qué los programas de TripleTen son la mejor opción de ciencia de datos, y los cuestionarios de ciencia de datos en línea pueden evaluar y proporcionar conocimientos básicos. Algunos equipos de ciencia de datos están centralizados a nivel empresarial, mientras que otros están descentralizados en unidades de negocio individuales o tienen una estructura híbrida que combina esos dos enfoques. Además de esas habilidades técnicas, los científicos de datos requieren un conjunto de habilidades más suaves, que incluyen conocimiento comercial, curiosidad y pensamiento crítico.
En su informe del Cuadrante Mágico de 2020 sobre ciencia de datos y plataformas de aprendizaje automático, Gartner dijo que la necesidad de brindar soporte a un amplio conjunto de usuarios de ciencia de datos es “cada vez más la norma”. Un resultado probable es un mayor uso del aprendizaje automático automatizado, incluso por parte de científicos de datos capacitados que buscan optimizar y acelerar su trabajo. Además, los proveedores de software ofrecen un conjunto diverso de plataformas de ciencia de datos con diferentes características y funcionalidades. Eso incluye plataformas de análisis para científicos de datos capacitados, plataformas de aprendizaje automático automatizadas que también pueden ser utilizadas por científicos de datos ciudadanos y centros de flujo de trabajo y colaboración para equipos de ciencia de datos. La lista de proveedores incluye Alteryx, AWS, Databricks, Dataiku, DataRobot, Domino Data Lab, Google, H2O.ai, IBM, Knime, MathWorks, Microsoft, RapidMiner, SAS Institute, Tibco Software y otros.
Aplicaciones de la data science en diferentes sectores
Estas plataformas también son útiles para los científicos de datos expertos, ya que ofrecen una interfaz más técnica. Por lo general, las responsabilidades de un científico de datos pueden coincidir con las de un analista de datos, en particular en el análisis de datos exploratorio y la visualización de datos. Sin embargo, las habilidades de un científico de datos suelen ser más numerosas que las de un analista de datos típico. A nivel comparativo, los científicos de datos utilizan lenguajes de programación comunes, como R y Python, para efectuar más inferencia estadística y visualización de datos.
Se necesitan conocimientos de programación, estadística, aprendizaje automático, visualización de datos y conocimientos específicos. La ciencia de datos combina matemáticas y estadística, programación especializada, análisis avanzados, inteligencia artificial (IA) y machine learning con experiencia en distintas materias para descubrir información práctica oculta en los datos de una organización. Esta información se puede utilizar como guía para la toma de decisiones y la planificación estratégica. Además, los proveedores de software ofrecen un conjunto diverso de plataformas de ciencia de datos con diferentes características y funciones. Eso incluye plataformas analíticas para científicos de datos cualificados, aprendizaje automático automático, plataformas que también pueden ser utilizadas por científicos de datos, y centros de trabajo y colaboración para equipos de ciencia de datos.
Cómo funciona la ciencia de datos
El software y los algoritmos de machine learning se utilizan para obtener información más profunda, predecir resultados y prescribir el mejor curso de acción. Las técnicas de machine learning, como la asociación, clasificación y agrupación, se aplican al conjunto de datos de entrenamiento. El modelo podría probarse con datos de prueba predeterminados para evaluar la precisión de los resultados. Muchos científicos de datos iniciaron sus carreras como estadísticos o analistas de datos. Pero conforme el big data (y las tecnologías de almacenaje y procesamiento del big data como Hadoop) comenzaron a crecer y evolucionar, esos roles también evolucionaron. Es información clave que requiere análisis, curiosidad creativa y un don para traducir ideas de alta tecnología en nuevas formas de generar utilidades.
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