Qué es la ciencia de los datos?
La ciencia de los datos ofrece datos significativos basados en grandes volúmenes de datos complejos o big data. La ciencia de los datos, o ciencia impulsada por los datos, combina varios campos de estudio matemáticos y analíticos para analizar la información con el fin de tomar decisiones.
Entender la ciencia de los datos
Los datos se recopilan en diversos sectores, redes y sitios web, como teléfonos móviles, redes sociales, sitios de comercio electrónico, encuestas de salud y búsquedas en Internet. El aumento de la cantidad de datos disponibles ha abierto la puerta a un nuevo campo de estudio centrado en el big data, los conjuntos de datos masivos que ayudan a crear mejores recursos organizativos en todos los sectores.
Gracias a los avances tecnológicos y a las técnicas de cobro, es posible acceder a los datos de forma continua. Se pueden rastrear los hábitos de compra y las acciones de los individuos, y se pueden hacer previsiones basadas en la información recopilada. Sin embargo, los datos, cada vez más numerosos, no están estructurados y necesitan ser filtrados para poder tomar decisiones con éxito. Este método es dinámico y requiere mucho tiempo para las empresas, por lo que surgió la ciencia de los datos.
Cómo se aplica la ciencia de los datos
La ciencia de los datos combina métodos multidisciplinares para recopilar, analizar y obtener información del conjunto de datos, extraer datos significativos de la recopilación e interpretarlos para la toma de decisiones. La minería, la estadística, el aprendizaje automático, la analítica y la programación son las áreas disciplinarias que conforman el campo de la ciencia de los datos.
En una colección de datos compleja, la minería de datos aplica algoritmos para descubrir patrones y, a continuación, se utiliza para extraer datos útiles y relevantes de la colección. Estos datos derivados se utilizan mediante medidas estadísticas o análisis predictivos para calibrar las cosas que probablemente ocurrirán en el futuro en función de lo que los datos indican que ha ocurrido anteriormente.
El aprendizaje automático es una técnica de inteligencia artificial que gestiona cantidades masivas de datos que serían difíciles de procesar por una persona en toda su vida. El aprendizaje automático perfecciona el modelo de juicio que ofrece la analítica predictiva comparando la probabilidad de que ocurra un evento con lo que realmente ocurrió en un momento esperado.
El analista de datos utiliza algoritmos para recopilar y procesar datos estructurados del nivel de aprendizaje de la máquina. El analista interpreta, traduce e integra los datos en un lenguaje coherente que pueda ser interpretado por el equipo de toma de decisiones. La ciencia de los datos es aplicable a casi todos los contextos y, a medida que el papel del científico de datos progresa, la disciplina se ampliará para incluir la arquitectura de datos, la ingeniería de datos y la gestión de datos.