Qué es la ciencia de datos: la alquimia de la era de la inteligencia artificial

Drew Conway en su página web explica con la ayuda de un diagrama de Venn, las principales habilidades que le dan vida y forma a la ciencia de datos, así como sus relaciones de conjuntos. La ciencia de datos ha resultado para muchos una disciplina de reciente creación, pero en la realidad este concepto lo utilizó bootcamp de programación por primera vez el científico danés Peter Naur en la década de los sesenta como sustituto de las ciencias computacionales. En 1974 publicó el libro Concise Survey of Computer Methods
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donde utiliza ampliamente el concepto ciencia de datos, lo que permitió una utilización más libre en el mundo académico.

Cuando nos remontamos al origen de la ciencia de datos, nos situamos en 1962, cuando el matemático John Tukey la sugirió en su estudio El futuro del análisis de datos. En él, describió la existencia de una «ciencia no reconocida» que consistía en interpretar y aprender de los datos. Muchas universidades ahora ofrecen programas de pregrado y posgrado en ciencia de datos, que pueden ser un camino directo hacia el empleo.

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Se trata de formaciones intensivas orientadas a personas que quieren aprender lo necesario para dedicarse a la ciencia de datos en unos pocos meses bajo una metodología de aprendizaje práctico. Otro ejemplo de ciencia de datos lo encontramos en los motores de búsqueda, los cuales analizan los datos de las búsquedas realizadas por un usuario y establecen predicciones de búsqueda. También podemos mencionar las plataformas de streaming, que según las selecciones previas del usuario pueden ofrecer recomendaciones de contenido. Sin duda, conocer qué es la Ciencia de Datos es relevante para generar grandes resultados a las empresas que se atreven a utilizarla.

  • En el campo de la medicina, la Ciencia de Datos cumple con una gran tarea, puesto que ofrece la capacidad de identificar enfermedades.
  • Los científicos de datos también adquieren competencia en el uso de grandes plataformas de procesamiento de datos, como Apache Spark, el marco de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL.
  • La mayoría de los proyectos de AI actuales utilizan múltiples tecnologías de ciencia de datos.
  • En las organizaciones orientadas al cliente, por ejemplo, la ciencia de datos ayuda a identificar y refinar las audiencias objetivo.

La ciencia de datos y la inteligencia artificial son herramientas poderosas para la diferenciación de las marcas en mercados muy competitivos. Sectores que han destacado por su rápida y fructífera adopción son la banca, el sector farmacéutico y salud, marketing y ventas, y distribución. Una de las principales aplicaciones de la ciencia de datos es en el marketing, ya que permite analizar el comportamiento de los clientes, sus https://bitcu.co/carrera-en-ti-bootcamp-de-programacion/ intereses, gustos, necesidades y preocupaciones. Al saber qué es lo que más le gusta a los clientes y qué es lo que necesitan, se puede saber qué productos crear y cómo publicitarlos. La ciencia de datos aplicada es la ciencia que se encarga de recopilar y analizar datos de un campo o área en concreto con objetivo el objetivo de desarrollar soluciones y herramientas y obtener conclusiones en torno a ese campo específico.

Ejemplos de ciencia de datos

Gracias a las herramientas de inteligencia artificial y machine learning que se involucran en la ciencia de datos, es sencillo recopilar datos y clasificarlos de forma automática para analizarlos con el rigor que demanda este enfoque y esta disciplina. La ciencia de datos ha evolucionado su capacidad analítica, volviéndose de dominio más accesible y estándar. La ciencia de datos crea los modelos de machine learning y permite a las compañías obtener conocimientos a partir de una gran cantidad de datos.

  • Basándose en los datos que hay que analizar, un ingeniero o científico de datos escribe instrucciones para que las siga el algoritmo de aprendizaje automático.
  • Por último, la definición clara de variables es esencial para evitar confusiones y asegurar que todos entiendan exactamente a qué nos referimos cuando hablamos de determinados conceptos o constructos.
  • Cuando las máquinas son capaces de procesar, analizar y comprender imágenes, pueden capturar imágenes o vídeos en tiempo real e interpretar sus alrededores.
  • La ciencia de datos juega un papel importante en prácticamente todos los aspectos de las operaciones y estrategias comerciales.

La primera vez que se mencionó el título de “científico de datos” fue en 2008, por no haber otro término para referirse a los especialistas de Facebook y LinkedIn que a diario procesaban avalanchas de material para transformarlas en información digerible y precisa. En apenas 13 años esta actividad se ha mostrado tan necesaria que se calcula que, en 2021, entre el 50 y 70 por ciento de los empleadores solicitará al menos a uno de estos profesionistas para sus empresas. Podemos relacionar la ciencia de datos con el Big Data que consiste en desarrollar mecanismos capaces de procesar y gestionar datos masivos que provienen de diversas fuentes.

Formación[editar]

No es raro encontrar que los analistas empresariales y científicos de datos trabajan en el mismo equipo. Los analistas empresariales toman resultados de los científicos de datos y los utilizan para contar una historia que la empresa, en general, pueda entender. Adicionalemente es importante tener habilidades relacionadas con la inteligencia emocional, la capacidad de comunicación o la facilidad de adaptarse a los cambios (Soft Skills). La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los profesionales de dicho campo. Los científicos de datos no son necesariamente los responsables directos de todos los procesos comprendidos en el ciclo de vida de la ciencia de datos. Por ejemplo, de los conductos de datos se suelen encargar los ingenieros de datos, pero los científicos de datos pueden emitir recomendaciones sobre qué tipos de datos son útiles o necesarios.

  • Para lograr este éxito, se recopila información de satélites, radares, aviones y barcos para construir modelos capaces de predecir información metereológica con lo que es la Ciencia de Datos.
  • Por eso se puede decir que es útil para prácticamente todo, desde la ciencia médica hasta la práctica legal en un despacho, porque ella se encarga de interpretar y darle sentido a la información que se tiene almacenada.
  • Es decir, que extrae la utilidad de los datos para uno o varios objetivos determinados.
  • Su interfaz es bastante amigable, así que no exige un alto nivel de conocimiento en programación para cargar datos, extraerlos o transformarlos.

Aquí el objetivo es recopilar la información en un repositorio central, similar a un almacén de datos, aunque las diferencias a veces no son claras. En general, los lagos de datos tienen más datos sin procesar que se filtran o procesan menos. Aquí te hablaremos sobre todo eso y ayudaremos a que tengas una idea más clara sobre etsa ciencia. Pero para entender mejor esta evolución, hay que aclarar primero qué es la ciencia de datos y para qué sirve. También existen varias opciones para estudiar el grado de ciencia de datos a distancia.