que-es-data-science

Actualmente, en esta era digital, el término “Data Science” se está escuchando cada vez más. Pero, lo que todos queremos saber es ¿qué es exactamente Data Science? Se conoce como Data Science, al área de la tecnología que se encarga de la extracción de información importante y explotable a partir de datos en su forma original sin procesar, lo que llamamos datos brutos.

Este campo multidisciplinario se encarga de identificar tendencias, conceptos, prácticas, conexiones y correlaciones en las grandes series de datos. La ciencia de datos engloba varias herramientas y técnicas como la práctica de la programación, el análisis predictivo, la estadística y la inteligencia artificial.

En esencia, la ciencia de datos extrae conocimiento y valor de grandes volúmenes de datos, utilizando técnicas avanzadas de estadística, aprendizaje automático o Machine Learning y visualización de datos. El conocimiento adquirido puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más informadas, identificar patrones, tendencias, y prever resultados futuros. A continuación exploraremos esta emocionante disciplina, su impacto en las industrias y el futuro.

Data Science y su avance en nuestro mundo tecnológico

Actualmente, gran parte de las empresas afirman haber recurrido a Data Science de alguna manera en un momento dado. La ciencia de datos tiene el potencial de impulsar la innovación y el desarrollo económico en sectores muy diversos como la salud, las finanzas, la educación y la gestión ambiental. Por ende, el enfoque y las prácticas por los profesionales varían dependiendo de la organización.

El campo de Data Science ha crecido considerablemente a nivel mundial; sin embargo, en países de habla hispana como Colombia, México, Chile y España ha experimentado un crecimiento vertiginoso. Según un informe de la empresa de análisis de datos IDC, el número de profesionales en Data Science en países de habla hispana se duplicará entre 2022 y 2025.

En Colombia, por ejemplo, la acogida de Data Science es cada vez más prominente en la industria de la salud. Debido a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos médicos, se ha utlizado para descubrir patrones y tendencias, mejorando así la eficiencia de los diagnósticos y la creación de tratamientos personalizados.

En México, se revolucionó el sector financiero. Los bancos y las instituciones crediticias analizan los datos financieros y los riesgos crediticios a través de algoritmos avanzados para evaluar a los solicitantes. Esto ha permitido una toma de decisiones más precisa y una reducción significativa en los riesgos crediticios.

En Chile, Data Science ha jugado un papel vital en el campo de la minería. A través del análisis de grandes conjuntos de datos a través de algoritmos, han logrado optimizar los procesos de extracción, aumentado así la eficiencia de la industria y ayudando a minimizar su impacto ambiental.

La demanda actual de ingenieros de data science y expertos en inteligencia artificial es muy alta y la predicción es que continúe en fuerte ascenso. Para potenciar al máximo las oportunidades que ofrece Data Science, es esencial aumentar la inversión en educación y capacitación en esta área. Los gobiernos y las instituciones académicas deben fomentar programas y cursos especializados en Data Science, garantizando así que haya **profesionales altamente capacitados **para enfrentar los desafíos del futuro. Aprender Data Science y Machine Learning sin duda representa una excelente oportunidad laboral.

¿Dónde empezó el Data Science?

La ciencia de datos surgió como una evolución de la estadística matemática, y se remonta a 1962 cuando el estadístico estadounidense John W. Tukey reflejó en su artículo “The Future of Data Analysis” el término “ciencia de datos”. El acceso a datos masivos, los avances tecnológicos, y el valor de la información para la toma de decisiones y la optimización de procesos, han impulsado su vertiginoso crecimiento.

Además, el desarrollo de técnicas de aprendizaje automático y el aumento en la capacidad de procesamiento de las computadoras han ampliado las posibilidades de análisis de datos. Estos avances han hecho que la Data Science sea más accesible y han dado lugar a la aparición de nuevas aplicaciones en una amplia gama de industrias.

Data Science inició centrándose en el análisis y recopilación de datos estructurados basándose en técnicas estadísticas tradicionales. Sin embargo, con el nacimiento de nuevas tecnologías y enfoques de algoritmos más avanzados, la Data Science ha evolucionado para incluir el análisis de datos no estructurados, como texto, imágenes y video.

Cómo funciona y quién maneja la Ciencia de Datos

La Data Science abarca una amplia variedad de disciplinas y de campos de especialidad, pero su principal objetivo es ordenar y dar sentido a los datos brutos . Para conseguirlo, es necesario un experto que posea competencias, conocimientos y habilidades en ingeniería de datos, matemáticas, estadística, informática y visualización de datos. El Data Scientist es quien recorre las abundantes series de datos brutos para extraer de ellas la información necesaria y comunicarles a los responsables.

El científico de datos tiene un perfil experto que incluye el uso de la inteligencia artificial, no solo con el machine learning, sino también con el deep learning. Para entender un poco mejor, el Machine Learning (aprendizaje automático) es el campo de la inteligencia artificial que permite a los ordenadores aprender sin ser programados explícitamente, es decir, aprenden a partir de los datos y la experiencia, lo cual les permite mejorar los resultados con el tiempo. El Deep Learning (aprendizaje profundo) es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para aprender a partir de los datos; estas redes están inspiradas en la estructura y funcionamiento del cerebro humano.

Actualmente ambos son utilizados en el reconocimiento de imágenes y videos para la identificación de objetos y personas, y la predicción de tendencias futuras en el área financiera, el entretenimiento, la salud y los seguros por ejemplo.

Los científicos de datos crean modelos y realizan predicciones usando algoritmos. Tienen responsabilidades como :

• La gestión de datos: para establecer una estadística sobre una temática precisa.
• **Data analytics: **para obtener datos, analizar los resultados para establecer una visualización.
• **Business analytics: **para la toma de decisiones en la empresa.

---

---

La demanda de científicos de datos crece en todas las industrias

Cada vez más industrias incluyen científicos de datos en sus equipos para poder aprovechar el potencial de sus datos. Sectores como la salud, la banca y las finanzas, la publicidad y el marketing, la energía, la manufactura y la logística se benefician enormemente del análisis de datos.

Estas industrias utilizan Data Science para mejorar la atención médica, detectar fraudes financieros, personalizar la publicidad, optimizar la producción y gestionar mejor los recursos. La demanda de científicos de datos en estas industrias seguirá creciendo a medida que su valor se vuelva más evidente.

McKinsey por ejemplo estima que para 2026, Estados Unidos podría enfrentar un déficit de hasta 250,000 profesionales con habilidades analíticas avanzadas, incluyendo científicos de datos y expertos en machine learning. En el mismo país, según Glassdoor el salario promedio para un científico de datos es aproximadamente $96,000 al año. No queda duda de que convertirse en un especialista en análisis de datos es una apuesta laboral prometedora.

Casos de uso de la Data Science

Como ya mencionamos, los casos de uso de la ciencia de datos son tanto numerosos como diversos, ya que es usada cada vez más para asistir la toma de decisiones en empresas de toda índole.

En el área logística, la ciencia de datos ayuda a optimizar procesos, itinerarios y las operaciones internas en tiempo real teniendo en cuenta factores como el tiempo o el tráfico. México la ha empleado para** analizar datos del tráfico** y así convertirla en una herramienta poderosa para la planificación y diseño de sistemas de transporte más eficientes.

Los científicos de datos utilizan la información de sensores y GPS para analizar y predecir patrones de congestión de tráfico, lo que permite una mejor gestión del flujo vehicular.

También es empleada para detectar anomalías o fraudes, también en la clasificación automática de correos electrónicos en el buzón del mail. Además, permite la predicción para las ventas o los ingresos de un negocio.

En Colombia por ejemplo, se ha empleado para la predicción del desempeño de los estudiantes, para ayudar a diseñar intervenciones tempranas y crear políticas educativas más efectivas. Usando técnicas de aprendizaje automático, los científicos de datos pueden analizar datos como el historial educativo y los factores socioeconómicos para predecir el desempeño de los estudiantes. La ciencia de datos está detrás de las tecnologías de visualización como el reconocimiento facial, de voz o de texto. La Data Science** alimenta los motores de recomendaciones **capaces de sugerir productos o contenido en función de tus preferencias. Interviene en los motores de recomendaciones empleados por Google o por plataformas de Streaming como Netflix o Spotify.

Por otro lado, en Chile ha ayudado a la detección temprana de enfermedades, ya que los científicos de datos pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos médicos y detectar patrones de enfermedades tempranamente. Esto facilita un diagnóstico más preciso y una atención médica más oportuna.

En España, la ciencia de datos se ha convertido en una parte integral de la mayoría de los sectores, incluyendo el turismo y la energía; las agencias de viajes por ejemplo, utilizan algoritmos predictivos para ofrecer recomendaciones personalizadas de destinos.

Empresas en todo el mundo profundizan sus conocimientos sobre la información de los clientes, lo que le permite elaborar un plan de mensajes de marketing personalizados y dirigidos directamente a las necesidades de su consumidor.

Incluso los coches autónomos se basan igualmente en la Data Science y en el análisis predictivo para ajustar su velocidad, evitar los obstáculos, mejorar la gestión de cambios de vía peligrosos o para elegir el itinerario más rápido.

Estamos frente a una disciplina fascinante que está transformando los negocios y las industrias a nivel mundial. Dado que los volúmenes de datos continúan aumentando exponencialmente, el área de Data Science se vuelve cada vez más relevante debido a su capacidad para obtener descubrimientos valiosos a través de los datos.

Recolectar los datos puede ser un desafío

Uno de los desafíos más importantes en Data Science es la recopilación de datos. Aunque en la actualidad generamos una cantidad masiva de datos, no todos están disponibles o son accesibles para su análisis. Los datos pueden estar dispersos en diferentes formatos, sistemas y ubicaciones, lo que dificulta su captura y consolidación.

Además, algunos datos pueden estar incompletos, ser ruidosos o de baja calidad, lo que puede afectar la precisión de los resultados del análisis. Los científicos de datos deben enfrentar este desafío investigando y utilizando diversas técnicas para recopilar y preparar los datos antes de comenzar el análisis.

Generalmente, la recolección de datos se divide en cinco etapas y cada una requiere de diferentes técnicas, habilidades, herramientas y competencias, no es una tarea tan sencilla como parece.

1. Inicialmente, se debe recopilar los datos extraídos de diferentes fuentes.
2. Luego se procede a tratar de almacenarlos en una Data Warehouse, limpiarlos y transformarlos para que se puedan analizar,
3. Posteriormente, se inicia con el tratamiento de datos por medio de la Data Mining o minería de datos, el clustering y la clasificación.
4. Después de lo anterior se analizan los datos con ayuda de técnicas como el análisis predictivo, la regresión o el text mining.
5. Y para finalizar, esta última etapa consiste en comunicar los datos extraídos por medio de informes, dashboarding o Data visualization.

Como se puede apreciar, es un arduo trabajo, satisfactorio, pero complejo. Adicionalmente se debe considerar que cada vez hay más datos, y que la velocidad de crecimiento también sigue aumentando, haciendo que recolectar y procesar la información sea un reto cada vez mayor. En nuestro bootcamp aprenderás todo lo necesario para desenvolverte como un profesional exitoso en el área.

El desafío de la regulacion y la privacidad

A medida que el análisis de datos se vuelve más omnipresente, también surgen preocupaciones relacionadas con la privacidad y la propiedad intelectual. Los científicos de datos deben tener en cuenta las regulaciones de privacidad y asegurarse de que los datos se utilicen de manera ética y legal.

Además, la protección de la propiedad intelectual es esencial para garantizar que los resultados y los modelos analíticos sean usados de manera responsable y no infrinjan derechos o confidencialidad.

No solo las políticas de privacidad o la propiedad intelectual hacen el trabajo más complicado, sino que junto a las regulaciones y la legalidad ayudan a que en el campo de Data Science se fomente la confianza y la integridad.

Las regulaciones y la legalidad se vuelven cada vez más importantes. Los gobiernos y las organizaciones deben establecer marcos legales y regulaciones claras para el uso y la protección de los datos. Es esencial garantizar la transparencia, la responsabilidad y la ética en el manejo de los datos, así como el cumplimiento de las leyes de privacidad y protección de datos existentes.

En España se implementaron medidas relevantes con el GDPR el cual tiene un impacto significativo en el manejo de los datos. El GDPR es el Reglamento General de Protección de Datos, este es un reglamento por el que el Parlamento Europeo, el Consejo de la Unión Europea y la Comisión Europea reforzaron y unificaron la protección de datos para todos los individuos dentro de la Unión Europea (UE).

También se ocupa de la exportación de datos personales fuera de la UE. El objetivo principal del GDPR es dar control a los ciudadanos y residentes sobre sus datos personales y simplificar el entorno regulador de los negocios internacionales, unificando la regulación dentro de la UE. Esto ha significado un gran cambio en la recolección de datos.

Por otro lado, en Latinoamérica solo cuenta con las regulaciones de políticas de privacidad básicas, se ha conversado de proyectos de regulaciones en los senados de diferentes países, pero no es una prioridad. Actualmente, en Brasil está en discusión la ley de inteligencia artificial. Esta ley permite a las empresas recopilar y utilizar datos personales sin el consentimiento de los usuarios, siempre que lo hagan para fines de investigación o desarrollo.

Outliers y anomalías: ¿peligros u oportunidades?"

Otro desafío a enfrentar en el campo del Data Science, son los outliers y las anomalías - el nombre técnico que se le dá a los valores que se desvían significativamente del patrón esperado. Estos puntos atípicos pueden influir en los resultados del análisis, ya sea distorsionando los modelos predictivos o proporcionando información valiosa sobre situaciones inusuales.

Se trata de datos que se diferencian del resto debido a una causa distinta, lo que sugiere que estas características sean provechosas tanto para eliminarlas de los datos para entrenar a un modelo como para ser útiles en sí mismos.

Los científicos de datos deben tener en cuenta el contexto y el objetivo del análisis para decidir cómo manejarlos. Dependiendo de la situación, pueden aplicar técnicas para identificar, corregir o eliminar estos valores atípicos y así garantizar que los resultados sean lo más preciso posible.

En algunas recopilaciones de datos resulta interesante justamente poder detectar estos casos poco comunes que se desvían del patrón esperado; por ejemplo, la detección de anomalías congénitas permite predecir posibles problemas en el desarrollo de un feto en el vientre materno desde el comienzo, permitiendo así una toma de decisiones temprana.

Cómo detectar anomalías en Data Science

Identificar los outliers de un conjunto de datos no siempre es una tarea fácil, a continuación te explicamos algunas técnicas de detección que se suelen utilizar.

1. Clasificación con Machine Learning: es posible entrenar modelos de Machine Learning para que realice una clasificación de las observaciones entre usuales y raras.
2. Análisis estadísticos: al determinar la distribución de los datos, cualquier patrón demasiado alejado puede ser considerado como extraño, y, por lo tanto, investigarse.
3. Agrupamiento de los datos: las técnicas de clustering permiten crear grupos de elementos similares. Así, es posible medir la diferencia y examinar o alejar a los más distintos.
4. Analisis de grafos: Con ayuda de la visualización gráfica se pueden analizar las características de los distintos puntos para aislar a los que más se diferencian de los demás.

Cómo manejar Big Data

Hoy en día, cuando hablamos de Data Science, es imposible ignorar el concepto de Big Data. Big Data se refiere a la gestión y análisis de datos en gran volumen, de diversos tipos, y generados a alta velocidad, lo que a menudo requiere enfoques y herramientas especializadas para su procesamiento y obtención de conocimiento.

Manejar grandes cantidades de datos es un desafío que requiere una combinación de habilidades técnicas y de negocio. Los científicos de datos utilizan una variedad de técnicas y herramientas para recopilar, limpiar, analizar e interpretar datos.

El manejo del big data se complica según el volumen y la variedad de los datos, a lo cual se suma la velocidad con la que se genera y la necesidad de confirmar la veracidad, a la hora de interpretar los resultados. Los datos se están generando a un ritmo sin precedentes. Se estima que se generan 2,5 trillones de bytes de datos cada día.

Para administrar el volumen de información de gran magnitud, resulta fundamental considerar los desafíos y emplear las herramientas y técnicas apropiadas entre la amplia variedad disponible. Trabajar con un equipo diverso, con las habilidades y la experiencia necesaria para el manejo del proyecto

también es vital. Gracias al análisis de Big Data se logra revelar patrones y tendencias con una exactitud que antes era inalcanzable.

Razones por las que es importante visualizar los datos en gráficas

Los seres humanos somos muy visuales y nos resulta más fácil entender información de esa manera. Por esta razón visualizar los datos de forma efectiva es importante porque permite a los usuarios comprenderlos con facilidad. Al examinar los datos en gráficas se pueden identificar patrones y tendencias rápidamente, lo que sería imposible presentando conjuntos de textos o números.

Estructurar las gráficas en función a los datos recopilados, ayuda a los científicos de datos a comunicar los resultados de su análisis de manera más eficiente y eficaz, ya que pueden compartir sus hallazgos de una forma sencilla de entender.

Al graficar los datos obtenidos, se simplifica la comprensión de la información, facilitando una toma de decisiones basada en las tendencias y los patrones.

La visualización gráfica promueve la exploración creativa de los datos para poder comunicar los resultados de forma efectiva, motivando mayor participación y el descubrimiento de nuevos insights, nuevas formas de entender los patrones encontrados.

Conviértete en un ingeniero de Data Science y Machine Learning

Como indicamos anteriormente, la Data Science está revolucionando el mundo y creando nuevas tecnologías que ayudarán a muchos en distintas áreas, desde colaborar con diagnósticos personalizados, hasta intervenir en compras y soluciones guiadas según tus gustos.

A medida que la tecnología continúa avanzando, se espera una mayor automatización y sofisticación de las técnicas de análisis de datos. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático seguirán impulsando nuevos descubrimientos y mejoras en la toma de decisiones basada en datos.

El mercado laboral de la ciencia de datos está en auge. Se espera que la demanda de científicos de datos aumente un 22% a nivel mundial entre 2022 y 2030, mucho más rápido que el promedio de la gran mayoría de ocupaciones. Ya en el día de hoy, la demanda de científicos de datos está superando la oferta, lo que provoca una escasez de profesionales en esta área. Es una gran oportunidad para iniciar la carrera!

Para ser parte de este nuevo mundo de datos, no es necesario que tengas experiencia previa en el área, en 4Geeks puedes aprender Data Science y Machine Learning desde cero. Te presentamos nuestro bootcamp de 16 semanas.

Serán 16 semanas llenas de conocimientos donde tendrás 3 clases semanales para aprender Python, SQL, Looker (Google Data Studio), Streamlit y Estadísticas. Con estos conocimientos te convertirás en un ingeniero de Data Science y Machine Learning y formarás parte de un equipo técnico en cualquier compañía.

Podrás crear tus propios modelos predictivos. Aprenderás a ultilizar Python, uno de los lenguajes más demandados del mundo, Pandas, Numpy, entre otros. Utilizarás algoritmos predictivos como vecinos cercanos, árboles de decisión, entre otros muchos. Y emplearás algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado.

Aprenderás a emplear las herramientas más usadas en la industria, y contarás con el apoyo de nuestro equipo de desarrollo profesional que te dará todo el apoyo necesario para que encuentres un excelente trabajo después de graduarte.

¿Estás listo para dar el siguiente paso en tu carrera?