La ciencia de datos es la clave del futuro de la inteligencia artificial. Puede hacer realidad todos los conceptos que se ven en las películas de ciencia ficción de Hollywood.
La necesidad de almacenamiento de datos aumentó a medida que el mundo se adentraba en la era del big data. Hasta 2010, era el principal problema y fuente de preocupación para los sectores empresariales.
La creación de un marco y de soluciones de almacenamiento de datos era el objetivo principal. El enfoque ha cambiado al procesamiento de estos datos ahora que otros marcos han resuelto con éxito el problema del almacenamiento. Por lo tanto, es esencial entender qué es la ciencia de datos y cómo funciona.
¿Qué es la ciencia de datos o Data Science:?
La ciencia de datos consiste en extraer información útil de los datos para la toma de decisiones comerciales, la planificación estratégica y otros usos. Implica la aplicación de sofisticadas herramientas analíticas y conceptos científicos.
La ciencia de datos es un campo que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para obtener conocimientos y perspectivas a partir de datos estructurados y no estructurados. Implica el uso de técnicas estadísticas e informáticas para examinar y dar sentido a grandes conjuntos de datos complejos y, a continuación, utilizar ese análisis para tomar decisiones acertadas.
Las empresas necesitan entenderlo cada vez mejor porque, entre otras cosas, puede ayudarles a mejorar sus estrategias de marketing y ventas, encontrar nuevas perspectivas de negocio y aumentar la eficiencia operativa.
Todo ello podría traducirse en ventajas competitivas frente a otras empresas. La ciencia de datos combina varios campos académicos, entre ellos
Ingeniería de datos
Preparación de datos
Minería de datos
Aprendizaje automático
Se incluyen la programación de software, las matemáticas y la estadística.
Sin embargo, también pueden participar analistas de datos con menos experiencia. Los científicos de datos expertos son los que principalmente la llevan a cabo.
Importancia de la ciencia de datos
Actualmente, las organizaciones se están ahogando en datos. Mediante la combinación de numerosas técnicas, tecnologías y herramientas, la ciencia de datos ayudará a extraer conclusiones perspicaces.
Las empresas se encuentran con enormes cantidades de datos en el comercio electrónico, las finanzas, la medicina, los recursos humanos, etc. Los procesan todos con el uso de la tecnología y los métodos de la ciencia de datos.
Permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos. Ayuda a las empresas a encontrar patrones y tendencias en conjuntos masivos de datos para mejorar las operaciones, hacer previsiones y desarrollarse.
Es importante para el crecimiento y la toma de decisiones de una organización. El valor de la ciencia de datos incluye:
- Puede examinar datos de clientes y descubrir patrones y tendencias para mejorar las experiencias de los clientes.
- Puede evaluar datos operativos para aumentar la eficiencia y ahorrar costos.
- Puede evaluar datos y proporcionar perspectivas para mejorar la toma de decisiones de la organización.
- Puede ayudar a identificar nuevas oportunidades y desarrollar nuevos bienes y servicios.
- Ayuda a detectar y prevenir ciberataques mediante el estudio de datos y el descubrimiento de patrones.
Proceso de la ciencia de datos
El proceso de la ciencia de datos se refiere a las acciones y técnicas de los científicos para analizar y comprender datos, extraer conclusiones y resolver problemas. Dependiendo de la cuestión de que se trate y de los objetivos del estudio, los procesos precisos que intervienen en el proceso de la ciencia de datos pueden cambiar.
Sin embargo, en el proceso se siguen con frecuencia varios procedimientos estándar, entre los que se incluyen:
1. Obtener la información
El primer paso consiste en decidir qué tipo de datos hay que analizar. A continuación, estos datos deben exportarse a un archivo Excel o CSV.
2. Limpiar los números
Es importante porque antes de poder leer los datos, hay que asegurarse de que estén en un estado que facilite su lectura, sin errores, valores que falten o valores erróneos.
3. Analizar la situación
Los datos se analizan mostrándolos de forma diferente y buscando patrones para encontrar cualquier cosa inusual. Para analizar los datos, hay que prestar mucha atención a los detalles para ver si algo va mal.
4. Aprendizaje automático o modelización
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. El algoritmo utiliza estas instrucciones repetidamente para llegar a la salida correcta.
5. Utilización de los datos
En este paso, muestras a la organización lo que has encontrado y lo que significa. Tu capacidad para transmitir los resultados será la habilidad más importante aquí.
Objetivo de la ciencia de datos
El objetivo de la ciencia de datos es extraer información y conocimientos de los datos para apoyar la toma de decisiones y resolver problemas. Emplea varias herramientas y métodos de otras disciplinas, como la informática, la estadística y el aprendizaje automático, para analizar e interpretar conjuntos de datos grandes y complicados.
Algunos ejemplos concretos de su finalidad son
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo ayuda a mostrar con precisión los puntos de datos en busca de cualquier patrón que pueda surgir y cumpla todos los criterios de los datos. Implica clasificar, ordenar y modificar los datos para generar conocimiento sobre los datos introducidos. Además, implica transformar los datos brutos en un formato comprensible y comprensible.
Análisis predictivo
Predice resultados futuros utilizando datos pasados y diversos enfoques, como la minería de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático. El análisis predictivo utiliza las tendencias de los datos para detectar peligros y oportunidades para las empresas.
Análisis diagnóstico
Para comprender por qué ha ocurrido algo, debe realizarse una investigación exhaustiva. Se describe mediante correlaciones, desglose, extracción de datos y descubrimiento. Se pueden aplicar diversas operaciones y transformaciones de datos a una colección determinada para encontrar patrones específicos en cada método.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo mejora los datos previstos. Indica lo que ocurrirá y sugiere cómo gestionarlo. Puede predecir resultados y recomendar el mejor curso de acción. Se utiliza el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales, el modelado, el análisis de gráficos y los motores de recomendación de aprendizaje automático.
Requisitos previos de la ciencia de datos
Dependiendo del puesto o la función, se requieren diferentes habilidades y conocimientos para tener éxito en la ciencia de datos. Sin embargo, varias áreas de conocimiento y habilidades generales son cruciales para tener éxito en ella:
- Estadística: Utilizando sofisticados algoritmos de aprendizaje automático, utiliza estadísticas para identificar y convertir patrones de datos en información relevante.
- Programación: SQL, R y Python son los lenguajes de programación más populares. Dominar la programación es crucial para completar un proyecto de ciencia de datos.
- Aprendizaje automático: El aprendizaje automático, uno de sus elementos clave, permite realizar previsiones y estimaciones precisas. Si quieres tener éxito en este campo, necesitas comprender muy bien el aprendizaje automático.
- Bases de datos: En este campo, es esencial conocer a fondo cómo funcionan las bases de datos y la capacidad de gestionar y extraer datos.
- Modelización: Utilizando modelos matemáticos basados en los datos que ya conoces, puedes calcular y anticipar cosas con rapidez. El modelado ayuda a identificar el algoritmo que gestionará un determinado problema de la forma más eficaz y cómo entrenar estos modelos.
Aplicaciones de la ciencia de datos
Existen varios usos para la ciencia de datos en numerosos campos y áreas. Algunos ejemplos de aplicaciones especializadas son los siguientes:
- Sanidad: Analiza los datos de los pacientes para descubrir patrones que puedan ayudar a diagnosticar y tratar enfermedades. Mejora las operaciones sanitarias y encuentra ahorros de costes.
- Finanzas: Analiza datos financieros para descubrir tendencias y patrones que informan las estrategias de inversión y gestión de riesgos.
- Marketing: Analiza los datos de los consumidores para descubrir patrones y tendencias que puedan mejorar las campañas de marketing y la experiencia del cliente.
- Gestión de la cadena de suministro: Examina los datos de transporte y logística para mejorar las operaciones y encontrar ahorros de costes.
- Ecommerce: Analiza los datos de los clientes para descubrir patrones y tendencias para sugerencias de productos e iniciativas de marketing.
- Transporte: Analiza los datos de tráfico y del sistema de transporte para mejorar las operaciones y encontrar reducciones de costes en el transporte.
Conclusión
La ciencia de datos extrae conocimientos e ideas de datos organizados y no estructurados utilizando métodos, procedimientos, algoritmos y sistemas científicos. Utiliza métodos estadísticos y computacionales para evaluar e interpretar conjuntos de datos complicados y tomar decisiones fundamentadas.
Los científicos de datos colaboran en equipos con profesionales de informática, estadística y profesiones específicas como finanzas, marketing y sanidad, ya que se trata de un campo interdisciplinar.
Se utilizan en muchas empresas para tomar decisiones, mejorar las operaciones y encontrar nuevas oportunidades. Se necesitan conocimientos de programación, estadística, aprendizaje automático, visualización de datos y conocimientos específicos.
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