Desmitificando la ciencia de datos: revelando los conceptos básicos de este campo transformador

¿Estás listo para desentrañar los secretos detrás de uno de los campos más cautivadores y transformadores de nuestro tiempo? Prepárese para un viaje emocionante mientras nos sumergimos profundamente en el ámbito de la ciencia de datos, desmitificando su naturaleza enigmática. En esta publicación de blog, descubriremos lo esencial y dejaremos al descubierto las bases que hacen de la ciencia de datos una disciplina tan apasionante. Entonces, tome su sombrero de detective y prepárese para sorprenderse con el increíble poder que se encuentra en este campo innovador.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo en auge con un inmenso potencial para mejorar las operaciones comerciales. En su forma más simple, la ciencia de datos es el proceso de extraer significado de los datos para tomar decisiones útiles. Pero la ciencia de datos no se trata sólo de hacer números; también se trata de comprender el contexto y las motivaciones detrás de los datos. Esta comprensión le permite crear conocimientos que pueden utilizarse para mejorar sus procesos comerciales o informar la política de la empresa.

Para convertirse en un científico de datos calificado, necesita conocimientos de estadística, aprendizaje automático, procesamiento de big data y otros campos relacionados. Sin embargo, incluso si no tiene experiencia previa en estas áreas, hay muchos recursos disponibles en línea para ayudarlo a comenzar. Siempre que esté dispuesto a trabajar duro y aprender nuevos conceptos, convertirse en científico de datos puede ser una de las carreras más gratificantes que jamás haya seguido.

La historia de la ciencia de datos

La historia de la ciencia de datos abarca más de cien años y ha experimentado muchas transformaciones. La ciencia de datos comenzó como el estudio de extraer significado de grandes cantidades de datos. Sin embargo, lo que hoy conocemos como ciencia de datos ha evolucionado mucho más allá de sus raíces a principios del siglo XX. Hoy en día, la ciencia de datos es un campo que abarca una amplia gama de conocimientos y habilidades, que incluyen, entre otros, el aprendizaje automático, el análisis estadístico, la recuperación de información y el análisis empresarial.

Dada su diversidad, los orígenes de la ciencia de datos son difíciles de precisar con precisión. El término "ciencia de datos" fue introducido por primera vez en 2000 por Brian Cunningham y Ross Quinlan en un artículo para la revista InformationWeek titulado "Científico de datos: ¿el nuevo profesional de TI?" En este artículo, describieron cómo las empresas estaban empezando a exigir más de sus profesionales de TI y que esta nueva clase de profesionales necesitaría poseer una combinación de habilidades que incluyeran una fuerte capacidad cuantitativa y una fuerte capacidad de pensamiento analítico. Cabe señalar que Cunningham y Quinlan no acuñaron el término “ciencia de datos”; este título se lo dieron por primera vez a Shreyas Doshi, quien publicó un artículo sobre el tema en 2001 en la Universidad Purdue.

A pesar de que sus orígenes son algo confusos, está claro que la ciencia de datos ha recorrido un largo camino desde su concepción. A lo largo de los años, se han desarrollado varias técnicas para ayudar a extraer información de grandes conjuntos de datos, algunas de las cuales todavía se utilizan hoy en día, mientras que otras han caído en desgracia debido a diversos avances en el campo. Por ejemplo, una de las primeras técnicas utilizadas para extraer información de conjuntos de datos se conoció como "clasificación de tarjetas". En la clasificación de tarjetas, los datos se dividen en pequeños lotes y cada lote se clasifica en diferentes categorías, como tipo de cliente, línea de productos, etc. Este método se utilizó originalmente para estudiar cómo los clientes interactuaban con varios productos y fue una de las primeras formas de procesamiento de datos.

Con el tiempo, la ciencia de datos ha evolucionado para abarcar una gama más amplia de conocimientos y habilidades. Hoy en día, los científicos de datos generalmente deben tener una sólida formación en matemáticas, estadística, aprendizaje automático y análisis empresarial. Debido a esta diversidad de conocimientos y habilidades, puede resultar difícil clasificar la ciencia de datos en una categoría específica. Sin embargo, muchos dirían que la ciencia de datos es principalmente un campo que cubre la extracción y el análisis de conocimientos a partir de grandes conjuntos de datos.

Las principales técnicas utilizadas en la ciencia de datos

En la ciencia de datos, utilizamos varias técnicas para derivar conocimientos y conocimientos a partir de los datos. Las siguientes son las principales técnicas utilizadas en la ciencia de datos:

Minería de datos: este es el proceso de extraer información útil de grandes conjuntos de datos.
Análisis de datos: este es el proceso de dividir datos complejos en partes manejables para encontrar información significativa.
Aprendizaje automático: el aprendizaje automático es un tema candente en la ciencia de datos y se refiere a un subconjunto de algoritmos que pueden "aprender" de los datos sin ser programados explícitamente.

¿Cuáles son las herramientas del cinturón de herramientas de un científico de datos?

Cuando se trata de ciencia de datos, cada uno parece tener su propia definición. Pero ¿qué entendemos por ciencia de datos? En pocas palabras, es la aplicación de métodos y herramientas científicos a los datos para encontrar conocimientos que puedan ayudar a tomar decisiones. ¿Qué herramientas necesita un científico de datos en su cinturón de herramientas?

Existen muchos paquetes de software y lenguajes de programación diferentes que se utilizan en la ciencia de datos, pero algunos de los más utilizados son R, Python, SQL y Java. Además, un científico de datos probablemente necesitará acceso a tecnologías de big data como Hadoop y Spark.

Una vez que han reunido las herramientas y recursos necesarios, el siguiente paso de un científico de datos es comenzar a procesar sus datos. Esto puede implicar tareas simples como limpiar registros sucios u obsoletos o análisis más complejos como identificar tendencias o correlaciones. Después de procesar los datos, un científico de datos normalmente creará cuadros y gráficos visualmente atractivos con sus hallazgos para informar a las partes interesadas sobre las conclusiones que han extraído.

¿Cómo puedo formarme para ser un científico de datos exitoso?

La ciencia de datos es el proceso de extraer significado de los datos para tomar decisiones informadas. Se puede dividir en tres tareas principales: limpiar, explorar y modelar. La limpieza implica identificar y eliminar puntos de datos no válidos o irrelevantes. Explorar implica profundizar en los datos para encontrar patrones e ideas que pueden haber estado ocultas. El modelado implica aplicar modelos estadísticos a los datos para deducir conclusiones.

Las habilidades necesarias para una carrera exitosa en ciencia de datos no son un misterio. Sin embargo, adquirir estas habilidades sin la formación adecuada puede resultar difícil y llevar mucho tiempo. Ahí es donde resultan útiles programas como el Data Science Bootcamp. Este curso de tres meses cubre todos los conceptos básicos de la ciencia de datos, desde la limpieza y exploración de datos hasta la elaboración de modelos eficaces.

Si está interesado en aprender más sobre cómo convertirse en un científico de datos exitoso, consulte nuestra publicación de blog sobre cómo desmitificar la ciencia de datos: revelando los conceptos básicos de este campo transformador.