Data science qué es y cómo funciona

El conocimiento sobre los elementos básicos de la data science y qué es, es un recurso que muchas empresas buscan actualmente. El ámbito empresarial se ha visto muy beneficiado de esta tecnología gracias a las ventajas que aporta en cuanto a marketing. La ciencia de datos, además, ofrece una amplia variedad de funciones en otros campos. En este texto mostraremos de qué se trata esta disciplina y cómo influye en el día a día.

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¿Qué es data science?

La ciencia de datos es una disciplina que se centra en el análisis y estudio minucioso de información mediante diversos procesos. La data se obtiene a través de sistemas de software y se almacena en una base de datos para su posterior examinación. Un especialista en el área, como un ingeniero en sistemas, por ejemplo, emplea conocimientos de estadística y matemática para hallar patrones en los datos de muestra. Se trata de una tarea que nos permite sustraer información clave para el desarrollo de un proyecto, como una campaña de marketing o investigaciones científicas.

Tanto big data como data science tienen una estrecha relación, principalmente, porque son disciplinas que dependen entre sí para alcanzar un funcionamiento y rendimiento total. Esta práctica ha ganado suma relevancia a lo largo de los últimos diez años, sobre todo, debido al desarrollo de nuevas tecnologías. El crecimiento empresarial global se ha visto influenciado en gran medida por esta herramienta. La razón principal es que, al haber una mayor cantidad de negocios online, el flujo de datos es mucho mayor.

Objetivos

En términos básicos, la ciencia de datos contribuye a organizar la información no estructurada contenida en un directorio digital. Al ejecutar dicha acción, un experto en análisis de datos puede realizar comparaciones con antecedentes para hallar variaciones en la información actual. Otra de sus metas es la de determinar qué ocurrió y qué puede ocurrir con la data almacenada en un período de tiempo específico.

En la actualidad, se utiliza esta tecnología para el desarrollo de plataformas sociales y la renovación de sistemas relacionados con la inteligencia artificial. La data science se encuentra presente en varias facetas de nuestras vidas diarias. Los sistemas de localización GPS, chats en línea y redes sociales, por ejemplo, hacen uso de esta herramienta para mejorar su rendimiento y adaptarse a nuevas funciones.

En la gran mayoría de casos, las empresas digitales utilizan los datos recopilados de sus usuarios para ajustar las plataformas a sus gustos y necesidades. Cabe mencionar que, al ser una ciencia relativamente nueva, su potencial total resulta un tanto difícil de medir. Sin embargo, cada año presenta avances sustanciales como consecuencia de la aplicación de nuevos y mejores sistemas de software especializado.

Tipos

Para entender en profundidad sobre la data science y qué es, es necesario que conozcamos las distintas clasificaciones que posee. Cada clase busca responder diferentes incógnitas científicas, utilizando métodos que se valen de la tecnología y la observación de patrones. Los principales tipos de data science son los siguientes:

• Ciencia de datos descriptiva. Este tipo de análisis se enfoca en estudiar la información previamente obtenida y que forma parte del banco histórico de datos de una empresa. Tiene el objetivo de aportar una apreciación más clara y general sobre el rendimiento de la compañía en un lapso de tiempo determinado. De esta manera, se evalúa si ha habido cambios en los datos hasta la fecha.
• Ciencia de datos diagnóstica. Se centra en determinar las causas que provocan alteraciones en la información estudiada.
• Ciencia de datos predictiva. Nos ayuda a identificar los posibles cambios que pueden sufrir los datos en un futuro cercano o lejano. Esto es posible mediante la utilización de métodos estadísticos y modelos que permitan hallar patrones identificables en la información adquirida. Al hacer esto, podemos saber si las variaciones examinadas pueden o no volver a aparecer más adelante.
• Ciencia de datos prescriptiva. Este tipo de análisis nos ayuda a crear estrategias para campañas de marketing, por ejemplo. Para ello, toma como referencia los recursos disponibles, el rendimiento pasado y las posibles situaciones para crear un informe detallado. Facilita la toma de decisiones en un negocio, puesto que nos detalla la mejor alternativa a seguir según la situación actual de la empresa.

Data science qué es y para qué sirve: aplicaciones

Entender más sobre la data science qué es y para qué sirve requiere identificar casos en donde dicha tecnología es aplicada con mayor frecuencia. En los correos electrónicos se observa como la ciencia de datos permite filtrar e-mails que podrían ser falsos o parte de una campaña de phishing. La plataforma analiza antecedentes en su banco de información para clasificar el texto en la carpeta de spam, protegiendo a sus usuarios.

Una Maestría en Big Data ofrece información sobre cómo el análisis de datos alcanza su mayor potencial cuando se emplea en el desarrollo de un negocio en línea. Los departamentos digitales toman todo el contenido necesario para poder crear sistemas de marketing más eficientes y con mayor precisión. Esta herramienta, además, es utilizada en sistemas de software de reconocimiento facial y dactilar que se pueden encontrar en dispositivos móviles y computadores portátiles.

Función

La data science nos proporciona una gran variedad de ventajas funcionales en diversos aspectos de nuestra cotidianidad. Algunas de las áreas en donde el análisis de datos mantiene un rendimiento eficaz son:

¿Qué es big data y data science?

Al principio del texto decíamos que tanto la data science como el big data están fundamentalmente relacionadas, pero ¿por qué? En primer lugar, debemos entender que los macrodatos (big data) son un conjunto de información sumamente compleja y grande. Dichos datos solamente pueden ser procesados y analizados al emplear tecnología de software especialmente programada para este propósito. Los datos son organizados y estructurados en modelos para su fácil visualización, y es aquí en donde la ciencia de datos toma lugar.

Entonces, al comparar ambos conceptos, tenemos que los macrodatos representan el material de estudio, mientras que la data science representa el proceso de análisis como tal. Ninguno de los dos puede existir sin el otro, puesto que, sin información que investigar, no puede haber una investigación de data, y no tendría sentido almacenar información si no se analizará.

¿Cómo se usa?

El análisis de datos masivos requiere de implementar una serie de procesos y herramientas tecnológicas que nos permitan obtener resultados precisos. Es importante contar con programas de computador que organicen la información en grupos, bien sea por valores numéricos, nombres, fecha de creación, etc. Al hacer esto, los modelos descriptivos y predictivos pueden ser mejor ejecutados a lo largo de todo el período de investigación.

Normalmente, se usan programas como Excel en los que se insertan textos en tablas. Allí se pueden programar ciertas funciones específicas para facilitar su manipulación. Al organizar cada elemento, se empiezan a efectuar ecuaciones y métodos estadísticos para encontrar modificaciones negativas o positivas en la información obtenida.

Una vez obtengamos los informes deseados, pasarán a manos del encargado del departamento para notificar a los superiores sobre el estudio realizado. La data science maneja este mismo método cuando se aplica en otras áreas como la seguridad informática o en el desarrollo de otras tecnologías.

El mejor lugar para estudiar sobre sistemas y análisis de datos

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• Seguridad informática. Las funciones de reconocimiento de patrones faciales, contraseñas, captchas, etc., son algunos de los principales métodos de ciberseguridad potenciados por la ciencia de datos. Cada vez que ingresamos en nuestras cuentas sociales o plataformas de pago, estamos dando información valiosa a las empresas para garantizar una navegación segura.
• Publicidad digital. Es el campo que se ve más beneficiado por el uso de la data science. Aquí, dicha disciplina otorga a los negocios online las herramientas necesarias para llegar a su público objetivo con mayor facilidad y rapidez. Las campañas de marketing utilizan este método como pilar fundamental para incrementar las ventas, aprovechando leads e identificando las necesidades de los potenciales consumidores.
• Innovación tecnológica. En este apartado, los científicos e ingenieros analizan data para desarrollar equipo de hardware y aplicaciones de software más sofisticados. Los procesadores Intel y tarjetas gráficas Nvidia son un buen ejemplo del uso constante de la data science en la industria informática.