La ciencia de datos es una disciplina interdisciplinaria que integra matemáticas, estadísticas, programación especializada, análisis avanzados, inteligencia artificial (IA) y machine learning. Su objetivo es descubrir información práctica oculta en los datos de una organización.
Aunque el término «ciencia de datos» no es nuevo, su significado ha evolucionado con el tiempo. Surgió en los años 60 como un nombre alternativo para la estadística y fue formalizado por profesionales de la computación a finales de los 90. No fue hasta una década después que el término se adoptó fuera del ámbito académico.
La ciencia de datos es crucial al combinar herramientas, métodos y tecnología para dar significado a los datos en las organizaciones modernas, que están inundadas con la proliferación de dispositivos y sistemas en línea. Ofrece la capacidad de capturar grandes cantidades de datos de distintos tipos (texto, audio, video, imágenes), brindando oportunidades para su análisis y aplicación en campos como el comercio electrónico, medicina, finanzas y otros aspectos de la vida humana.
El ciclo de vida de la ciencia de datos comienza con la recopilación de datos, tanto estructurados como no estructurados, provenientes de diversas fuentes y mediante varios métodos. Estos pueden incluir entrada manual, web scraping y datos en tiempo real desde sistemas y dispositivos. Orígenes como datos de cliente, archivos de registro, video, audio, IoT y redes sociales son comunes.
Debido a la diversidad de formatos y estructuras de datos, las empresas deben considerar diferentes sistemas de almacenamiento según el tipo de datos. La limpieza, transformación y combinación de datos mediante ETL u otras tecnologías es esencial antes de cargarlos en depósitos de datos o repositorios.
Los científicos de datos realizan un análisis exploratorio para examinar sesgos, patrones y distribuciones de valores. Esto les permite generar hipótesis para pruebas A/B y determinar la relevancia de los datos para el modelado y análisis predictivo.
La presentación de información valiosa se realiza a través de informes y visualizaciones de datos comprensibles, facilitando su comprensión y su impacto en el negocio a analistas y responsables de la toma de decisiones.
El científico de datos debe tener conocimientos de negocio, aplicar estadística y ciencia informática al análisis de datos, utilizar diversas herramientas y técnicas para preparar y extraer datos, así como extraer información valiosa de big data mediante análisis predictivo y IA.
La inteligencia artificial y el machine learning han agilizado el procesamiento de datos. La creciente demanda ha generado una amplia oferta de formación y puestos de trabajo en este campo, lo que promete un crecimiento sostenido en las próximas décadas.
La ciencia de datos es más amplia y abarca todo el proceso de datos, mientras que el análisis de datos se centra principalmente en el análisis estadístico.
Aunque se superponen, la ciencia de datos se enfoca en el uso de tecnología para trabajar con datos empresariales, mientras que el análisis empresarial es más amplio y no se centra en la tecnología.
Los ingenieros de datos crean y mantienen sistemas de datos, mientras que los científicos de datos utilizan los datos procesados por los ingenieros para analizar y crear modelos.
El machine learning es un método utilizado en proyectos de ciencia de datos para obtener información automatizada a partir de los datos
La ciencia de datos es más amplia, utilizando métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos de los datos en general, mientras que la estadística se centra en la recopilación e interpretación de datos cuantitativos.
Este tipo de análisis examina los datos para obtener información sobre lo que ha ocurrido en el entorno de datos, utilizando visualizaciones y tablas para revelar patrones.
Profundiza en los datos para comprender por qué ocurrieron ciertos eventos, utilizando técnicas de análisis detallado, descubrimiento de datos y correlaciones.
Utiliza datos históricos para predecir patrones futuros, empleando técnicas de machine learning, previsión y modelado predictivo.
Va más allá de la predicción, sugiriendo respuestas óptimas para ciertos resultados. Utiliza técnicas como análisis de gráficos, simulación, procesamiento de eventos complejos y machine learning.
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