Data Science, o ciencia de datos, es una disciplina interdisciplinaria que utiliza métodos científicos, estadísticos y tecnológicos para analizar grandes volúmenes de datos y extraer información útil que apoye la toma de decisiones en diversos sectores.
No es ningún secreto que las grandes compañías y agencias de gobierno trabajan con enormes volúmenes de datos, que se recopilan y almacenan de forma continua. ¿Alguna vez te has preguntado cómo es posible obtener información valiosa a partir de millones de datos en bruto? La respuesta radica en un campo multidisciplinar denominado Data Science.
En efecto, la gestión de datos es hoy considerada una ciencia, pues se vale de métodos científicos y herramientas avanzadas para hallar conocimientos procesables en los datos de una organización. En el panorama actual, conocer qué es la ciencia de datos y sus diversas aplicaciones resulta crucial, pues influye directamente en la toma de decisiones.
El auge del Big Data, complementado con tecnologías emergentes como la Inteligencia Artificial o el Machine Learning han dado lugar a una creciente demanda por profesionales en Data Science o Data Analytics. Si buscas especializarte en estos campos, en UNIR te ofrecemos carreras de posgrado como la Maestría en Ciencia de Datos, que te ayudará a abrirte paso en uno de los sectores con los más altos niveles de empleabilidad.
¿Qué es Data Science?
El término “Data Science”, que se traduce al español como “Ciencia de Datos”, es un campo académico interdisciplinario, que se vale de diferentes técnicas y metodologías para extraer información y conocimientos a partir de grandes cantidades de datos. (1)
Desde inicios de los años 70, especialistas en informática ya hacían referencia al Data Science. Sin embargo, su definición se limitaba al análisis de datos de computación solo a un nivel descriptivo. Recién en el siglo XXI se adoptó una concepción más moderna sobre la ciencia de datos, y hace apenas unos años se le considera como una disciplina independiente.
No es exagerado afirmar que nos encontramos en una era de datos, en la que múltiples elementos de nuestro día a día se registran digitalmente.
Tipos de datos que analiza:
Así, el mundo virtual es fuente de diferentes tipos de datos, incluyendo:
- Personal y de contacto
- Socioeconómicos
- Financieros
- Sanitarios
- Empresariales
- Laborales
- Multimedia
- Comportamiento
- Opinión
- Redes Sociales
- Etc.
El tratamiento de esta información se lleva a cabo utilizando una amplia variedad de métodos y recursos, incluyendo matemáticas y estadísticas, análisis de datos, análisis predictivo, entre otros. También es notable la estrecha relación de la ciencia de datos y la IA.
De acuerdo al científico informático Jim Gray, ganador del Premio Turing, el Data Science puede considerarse como un “cuarto paradigma” de la ciencia, junto a sus tres enfoques principales (empírico, teórico y computacional). Esta visión se origina ante el creciente impacto de las tecnologías de la información y un fenómeno que describe como una “avalancha de datos”. (2)
¿Qué hace un Data Scientist?
Ahora que conoces qué es la ciencia de datos, te resultará más fácil comprender qué es un Data Scientist o científico de datos. Se trata de un profesional capacitado para extraer valor de datos recopilados de diversas fuentes, con el objetivo de resolver problemas complejos y facilitar la toma de decisiones.
Considerados como los “rock stars” del presente siglo, los científicos de datos gozan de un perfil cada vez más demandado en múltiples industrias. Sus roles tradicionales como el de un analista de datos hoy incorpora habilidades más avanzadas, siendo capaces de desarrollar modelos que automatizan procesos y predicen resultados.
En resumen, un Data Scientist es un profesional que:
- Identifica problemas y necesidades de una organización
- Recopila y gestiona datos de diversas fuentes
- Analiza patrones y genera modelos predictivos
- Automatiza procesos y facilita la toma de decisiones
Habilidades clave de un Data Scientist:
- Programación (Python, R)
- Estadística avanzada
- Visualización de datos
- Conocimiento del negocio
- Comunicación efectiva
¿Dónde se aplica la ciencia de datos?
En la actualidad, prácticamente todas las organizaciones se ven afectadas de una u otra forma por los datos. Por lo tanto, la analítica asociada a la ciencia de datos se puede aplicar en los negocios, el marketing, las finanzas, el Internet de las cosas (IdC), seguridad de la información, gestión urbana, servicios médicos y en el diseño de políticas públicas.
Con un nivel de influencia tan elevado, los casos en los que se puede aplicar el Data Science son incontables. Las empresas se valen de esta disciplina para optimizar sus operaciones, gestionar mejor sus inventarios y ofrecer una mejor experiencia a sus clientes.
Podemos identificar algunos sectores donde la ciencia de datos está consiguiendo grandes avances.
La ciencia de datos tiene aplicaciones en casi todos los sectores. Algunos ejemplos:
| Sector | Aplicaciones |
|---|---|
| Salud | Predicción de enfermedades, análisis genético, tratamientos personalizados |
| Finanzas | Gestión de riesgos, prevención de fraudes, análisis crediticio |
| Marketing | Segmentación de clientes, campañas personalizadas, análisis de comportamiento |
| Entretenimiento | Recomendaciones personalizadas, análisis de tendencias |
| Gobierno | Políticas públicas basadas en datos, gestión urbana |
| Ciberseguridad | Detección de amenazas, análisis de vulnerabilidades |
Diferencias entre Big Data y Data Science
Debido a la estrecha relación que existe entre Data Science y Big Data, algunas personas consideran que significan lo mismo. Y si bien a finales del siglo pasado se enmarcaban dentro de una misma disciplina, en la actualidad tienen tratamientos independientes.
Las diferencias son en realidad sencillas de establecer.
| Concepto | Big Data | Data Science |
|---|---|---|
| Definición | Grandes volúmenes de datos generados continuamente | Análisis y extracción de conocimiento a partir de datos |
| Rol | Materia prima | Herramienta de análisis |
| Relación | Fuente de datos | Método para interpretarlos |
🔍 Big Data y Data Science son disciplinas complementarias, pero distintas.
¿Qué estudiar para ser científico de datos?
Existen diversos caminos a nivel académico que pueden llevarte a ser un Data Scientist. Si buscas una formación integral, la Carrera en Ciencia de Datos es una de las alternativas más recomendables, pues incluye elementos como Data Science, Big Data, Machine Learning o Inteligencia Artificial.
Además de ello, puedes optar por una especialización en este campo, en especial si te encuentras estudiando carreras afines como Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas o Estadística, o si cuentas con experiencia profesional en alguna de esas áreas. Si requieres mayor información, no dudes en revisar la amplia oferta educativa que ofrecemos en la Universidad UNIR.
Bibliografía APA
(1) Galkaduwa, C., Ranasinghe, N. (2024, mayo) Data Science and Its Importance. Biomed Sci Clin Res, 3(1), 01-04 https://www.researchgate.net/publication/380734870_Data_Science_and_Its_Importance
(2) Hey, T., Tansley, S., Tolle, K., Gray, J. (2009, octubre) The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery. Microsoft Research https://books.google.com.pe/books?id=oGs_AQAAIAAJ&redir_esc=y
