Las claves de la ciencia de datos

La ciencia de datos es una disciplina relacionada con la acumulación y análisis de información. Se trata de un sistema de conocimientos relativo a los datos tal y como los entendemos hoy. Si bien la definición esencial de dato no ha variado, no cabe duda de que en la actualidad la asociamos al mundo digital.

Por tanto, esta ciencia particular está muy vinculada al concepto de big data. Nos referimos al manejo masivo de datos para fines relativos a las ciencias económicas y sociales. Y, por supuesto, con objetivos comerciales. Un científico de datos requiere potentes herramientas informáticas para su trabajo. Esta capacidad abre, de hecho, interesantes horizontes. Entre ellos, destacamos lo que esta ciencia, en consonancia con la inteligencia artificial (IA), puede traer en el futuro.

¿Qué es la ciencia de datos y para qué sirve? ¿Por qué es importante y cómo se aplica? Son algunas de las dudas habituales que formulan los interesados en la ciencia de datos. 

¿Cómo funciona la ciencia de datos?

En primer lugar, hemos de señalar que esta ciencia no comenzó a desarrollarse, como ahora la conocemos, hasta después de 2010. Las bases que sustentan esta disciplina provienen de titulaciones con un gran arraigo, como las matemáticas y las estadísticas. Sin embargo, la aparición de la ciencia de datos está íntimamente ligada a la explotación del big data.

El almacenamiento de los datos era, por ejemplo, una de las bases de la estadística. Un almacenamiento en el que se incluían todas las técnicas necesarias para su recopilación, manejo y presentación. Por su parte, las matemáticas proporcionaban las reglas fundamentales para realizar las operaciones indispensables de la estadística.

La aparición del big data, en este contexto, realizaba una aportación sustancial. La capacidad de almacenamiento propia de la informática previa iba a ser superada. Con la llegada del análisis masivo de datos, esta dejaba de ser limitada. Los nuevos formatos que se generaban se caracterizaban por una expansión exponencial de las capacidades.

Además del incremento de la capacidad, con el almacenamiento en la nube se eliminó cualquier dependencia de soportes físicos. Asimismo, las nuevas infraestructuras informáticas acrecentaban la rapidez del análisis masivo de datos. A grandes rasgos, permitían estos análisis masivos prácticamente en tiempo real.

Por tanto, se multiplicaban las posibilidades del análisis de datos. De este modo, se justificaba el nacimiento de una nueva ciencia. No solo habían cambiado las condiciones de la antigua ciencia estadística. Aparte de esta cuestión epistemológica, se abrían, gracias a la normalización del big data, extraordinarias posibilidades laborales.

¿Qué es la data science y para qué se utiliza?

Se trata de una ciencia cuyo objetivo es extraer informaciones útiles de los datos para tomar decisiones estratégicas. Desde el terreno comercial al militar, pasando por las políticas públicas, el análisis de datos resulta clave. Para obtener conclusiones que mejoren los resultados obtenidos anteriormente en estos campos.

Además de los conceptos matemáticos y estadísticos tradicionales, la ciencia de datos utiliza diversas herramientas. Algunas, como los algoritmos, se han vuelto mucho más útiles gracias a las aplicaciones digitales, permitiendo manejar grandes cantidades de datos que antes eran difíciles o costosos de procesar.

Los procesos, las metodologías y los sistemas empleados en la data science se ponen en práctica sobre los datos. Los científicos de datos trabajan tanto sobre datos estructurados como sobre los no estructurados. Métodos y técnicas como los que te hemos avanzado resultan fundamentales para convertir datos complejos y sin orden entre sí en información.

No queremos acabar este apartado sin listar diversos perfiles que se encuentran dentro de esta ciencia. No en vano, son algunas de sus materias en las que puedes especializarte. Solo tienes que optar, en el marco de su estudio, por un itinerario específico y personalizado. 

• Ingeniero de datos.
• Experto en preparar datos.
• Minero de datos.
• Análisis predictivo.
• Especialista en Machine learning.
• Programador de software.

¿Dónde se utiliza la ciencia de datos aplicada?

La ciencia de datos aplicada en el mundo empresarial comporta una serie de ventajas que podemos desglosar según cada ámbito profesional.

La toma de decisiones basada en datos no solo es un proceso racional, sino que también está encaminado a la consecución de beneficios, que deben traducirse en riqueza y bienestar de los ciudadanos. Sin embargo, antes de estos resultados, son necesarias distintas operaciones que posibiliten la asunción de previsiones, estrategias, etc.

Aplicaciones sectoriales de la ciencia de datos como las siguientes:

• Finanzas. Se descubren patrones y tendencias que facilitan gestiones de riesgos y estrategias de inversión óptimas. Por ejemplo, es posible aprovechar gráficas muy útiles para el mundo del trading.
• Sanidad. Las correlaciones obtenidas entre las patologías favorecen unos diagnósticos y tratamientos más certeros, mejorando y ahorrando recursos sanitarios.
• Mercadotecnia. El estudio mediante big data de las preferencias de los clientes permite mejorar sus experiencias en los productos y los servicios. Asimismo, capacita para llevar a cabo campañas con un más alto retorno de inversión (ROI).
• Transportes. El análisis del tráfico en tiempo real es clave para agilizar y reducir costes.
• Comercio electrónico. La data science proporciona a las tiendas online la opción de sugerir productos según los gustos de sus clientes. Por otro lado, contribuye al perfeccionamiento de las campañas publicitadas orientadas a su público potencial.
• Cadena de suministro. Analizar la logística con base en los datos masivos ayuda a su gestión de flotas y optimizar sus usos. Así, se logra racionalizar sus gastos.

¿Cuál es la relación entre ciencia de datos e inteligencia artificial?

Ciencia de datos e inteligencia artificial conforman una asociación fructífera. La IA es un recurso informático basado en el aprendizaje automático (machine learning), que intenta replicar los procesos del pensamiento humano mediante redes neuronales, potenciadas por el aprendizaje profundo (deep learning).

Por consiguiente, el interés en conectar la ciencia de datos y la IA es máximo. El big data supuso el valor añadido de la data science y su salto de calidad respecto a la estadística y la IA puede llevar esta disciplina a una nueva dimensión.

Lenguajes de programación más usados en la ciencia de datos

El trabajo de los científicos de datos requiere dominar ciertos lenguajes de programación específicos y potentes computadoras. A continuación, citamos los lenguajes de programación más útiles, según prestigiosos índices como TIOBE:

• R.
• Python.
• Java.
• SQL.
• Scala.
• Julia.
• JavaScript.
• C/C++.
• Go.
• Swift.
• SAS.
• MATLAB.

 Ciclo de vida de la ciencia de datos

El ciclo de vida de la ciencia de datos depende de una serie de operaciones consecutivas. Todas ellas conforman un proceso que, para ser efectivo, no admite omisiones. Estas son sus fases:

• Obtención de los datos. Estos deben pasarse inmediatamente a un archivo que posibilite trabajar cómodamente con ellos.
• Limpieza de los datos. En este estadio se eliminan y se corrigen los fallos y se incluyen valores que faltaban.
• Análisis. Primera evaluación en un nuevo formato estructurado con el fin de obtener una idea general. Se ensaya la detección de patrones, tendencias o desviaciones.
• Modelización o aprendizaje automático. Se introducen las instrucciones para el algoritmo correspondiente.
• Uso de los datos. Extracción de conclusiones que se proponen para fines prácticos.

¿Qué estudiar para ser científico de datos?

Si quieres ser un experto en datos, te interesa estudiar el máster en big data y ciencia de datos de VIU. Te proporcionará los conocimientos pertinentes para ingresar en un vasto ámbito de posibilidades académicas y laborales.

En definitiva, la ciencia de datos es una disciplina que permite un acceso ilimitado a la información disponible en los datos. Su aportación resulta determinante para adoptar decisiones beneficiosas en distintos campos. ¡Profundiza en su estudio para aprovechar su eficiencia!