Qué es la ciencia de los datos: todo lo que necesita saber

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Ciencia de los datos - DevSkiller

En la era digital en la que vivimos, la recopilación de datos, el análisis de datos y el almacenamiento de datos son perjudiciales para el éxito de una empresa. Las empresas reconocen que su éxito depende de la capacidad de extraer ideas significativas de los datos de los usuarios y aplicarlas en su estrategia. Aquí es donde entran los científicos de datos. Para ayudarle a entender mejor qué es la ciencia de los datos y todo lo que conlleva, hemos creado este artículo de "conocimientos prácticos".

¿Qué es la ciencia de los datos? Definición

Entonces, ¿qué es exactamente la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos es un campo dentro del estudio de las ciencias de la computación, con un enfoque particular en el uso de métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento y perspectivas de datos estructurados y no estructurados. La informática, por su parte, se encarga de construir el hardware y programar el software.

Mediante el uso de modernas herramientas de análisis y visualización de datos, los científicos de datos identifican patrones en el comportamiento de los usuarios e influyen en las decisiones empresariales.

La ciencia de los datos es aplicable a la mayoría de los sectores y tiene una amplia gama de aplicaciones. Los algoritmos de aprendizaje automático son utilizados por los científicos de datos para construir modelos predictivos para identificar patrones no vistos, derivar información significativa e influir en las decisiones de negocio.

Hoy en día, los científicos de datos deben ir más allá de las habilidades tradicionales de análisis de datos, minería de datos y habilidades de programación. También deben presentar los datos en un formato atractivo y fácil de leer con visualizaciones estáticas, animadas e interactivas.

Para qué sirve la ciencia de los datos

El mundo empresarial está observando un cambio exponencial de los datos estructurados a los no estructurados. En 2021, los datos no estructurados constituirán 80% de los datos recogidos por las organizaciones. Por lo tanto, las empresas que no cuentan con herramientas avanzadas de minería de datos, se están perdiendo una valiosa inteligencia empresarial. La necesidad de contar con herramientas de análisis de datos más completas para analizar el big data es cada vez mayor.

La ciencia de los datos utiliza la analítica predictiva, la analítica prescriptiva y el aprendizaje automático para proporcionar a las empresas información procesable.

  • La analítica prescriptiva (un campo relativamente nuevo) proporciona asesoramiento cuantificando los efectos de las decisiones futuras y aconsejando sobre los posibles resultados antes de tomar una decisión. La analítica prescriptiva responde a la pregunta "¿qué debemos hacer?
  • El análisis predictivo utiliza el análisis estadístico y la previsión para proporcionar a las empresas una visión procesable de los resultados futuros. El análisis predictivo ofrece una respuesta a "lo que podría pasar".
  • El aprendizaje automático es la herramienta utilizada por los científicos de datos para automatizar el análisis prescriptivo y predictivo para identificar patrones y comportamientos. Los modelos de aprendizaje automático se dividen en dos subcategorías: hacer predicciones y descubrir patrones.
  • El aprendizaje automático para hacer predicciones identifica las tendencias futuras mediante datos estructurados y aprendizaje supervisado.
  • El aprendizaje automático para el descubrimiento de patrones identifica patrones ocultos (datos no estructurados) dentro de un conjunto de datos antes de hacer predicciones significativas (la falta de etiquetas o grupos hace que este aprendizaje sea no supervisado).

Ciclo de vida de la ciencia de los datos

El ciclo de vida de la ciencia de los datos se compone de cinco procesos básicos, cada uno de los cuales tiene su propia tarea de procesamiento de datos:

  • Captura - recoger datos brutos estructurados y no estructurados de todas las fuentes pertinentes 
    • Adquisición de datos
    • Entrada de datos
    • Recepción de la señal
    • Extracción de datos
  • Mantener - los datos en bruto se compilan y se ponen a disposición en un formato coherente para los modelos de análisis, aprendizaje automático o aprendizaje profundo. Este paso incluye la limpieza de datos, la eliminación de duplicados y el reformateo de datos.
    • Almacenamiento de datos
    • Limpieza de datos
    • Puesta en escena de los datos
    • Procesamiento de datos
    • Arquitectura de datos
  • Proceso - Los científicos de datos examinan los datos preparados en busca de patrones, rangos y sesgos para determinar su capacidad de análisis de datos. 
    • Minería de datos
    • Agrupación/Clasificación
    • Modelado de datos
    • Resumen de datos
  • Analizar - aquí es donde tiene lugar el análisis de datos. Los científicos de datos aplican análisis estadísticos, análisis predictivos, regresión, aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje profundo para extraer información significativa de los grandes datos recopilados.
    • Exploración/Confirmación
    • Análisis predictivo
    • Regresión
    • Minería de textos
    • Análisis cualitativo
  • Comunicar - el científico de datos presenta sus conclusiones de forma clara y estructurada, normalmente en forma de cuadros, gráficos e informes. Las visualizaciones de datos facilitan a los responsables de la toma de decisiones la comprensión del impacto de los big data en su negocio.
    • Informes de datos
    • Visualización de datos
    • Inteligencia empresarial
    • Toma de decisiones

Herramientas de ciencia de datos

Un científico de datos es responsable de la extracción de datos, la manipulación, el procesamiento y la creación de predicciones a partir de datos supervisados y no supervisados. Para ello, los científicos de datos necesitan varios lenguajes de programación y herramientas estadísticas.

Aquí están los 16 recursos de ciencia de datos más populares entre los científicos de datos:

  • D3.js
    • D3.js es una biblioteca de JavaScript para crear visualizaciones de datos personalizadas en un navegador web. Puede utilizarse para crear visualizaciones de datos interactivas, animadas, anotadas y cuantitativas.
  • SAS
    • SAS es una herramienta para la gestión de datos, el análisis avanzado, la inteligencia empresarial, el análisis predictivo, etc.
  • Apache Spark
    • Una herramienta de procesamiento utilizada para cargas de trabajo de big data, que analiza rápidamente conjuntos de datos de cualquier tamaño.
  • IBM SPSS
    • IBM SPSS está diseñado para analizar datos estadísticos complejos.
  • BigML
    • Una plataforma de aprendizaje automático escalable.
  • Keras
    • Una interfaz de programación API de aprendizaje profundo de código abierto, que permite a los científicos de datos utilizar la plataforma de aprendizaje automático TensorFlow con mayor facilidad.
  • Matlab
    • Responsable del análisis de datos y del diseño de sistemas y productos.
  • PyTorch
    • Responsable del entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo basados en redes neuronales.
  • Julia
    • Un lenguaje de programación utilizado para el aprendizaje automático y diversas aplicaciones de ciencia de datos.
  • Ggplot2
    • Ggplot2 es una herramienta de visualización de datos para el lenguaje de programación estadística R.
  • Tableau
    • Tableau es otra herramienta de visualización de datos de inteligencia empresarial.
  • Jupyter
    • Una aplicación web que anima a los científicos de datos, ingenieros de datos y matemáticos a colaborar en la creación, edición y compartición de código.
  • Matplotlib
    • Una biblioteca para crear visualizaciones de datos en aplicaciones de análisis para el lenguaje de programación Python.
  • NumPy
    • Proporciona una serie de funciones matemáticas y lógicas y soporta el álgebra lineal, la generación de números aleatorios y otras operaciones.
  • Pandas
    • Plataforma utilizada para el análisis y la manipulación de datos.

Requisitos previos de la ciencia de los datos

Lo siguiente habilidades básicas son necesarios para destacar en el campo de la ciencia de los datos:

  • Conocimientos estadísticos y matemáticos
  • Conocimientos de codificación y programación
  • Habilidades de analista de negocios
  • Habilidades de visualización de datos
  • Conocimientos de análisis de datos

Pero esto no es todo. Un científico de datos experto también debe ser capaz de presentar los resultados a los responsables de la toma de decisiones de forma clara y coherente. Una narración y una comunicación excelentes son esenciales para diferenciarse de otros científicos de datos.

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La ciencia de los datos frente a otras disciplinas

En este artículo se ha tratado lo que es la ciencia de los datos, su ciclo de vida y las habilidades necesarias para destacar en esta profesión. Veamos ahora cómo se compara la ciencia de los datos con otras disciplinas.

Ciencia de los datos frente a análisis de datos

La principal diferencia entre la ciencia de los datos y la analítica de datos es la forma en que se utilizan los datos brutos.

Los analistas de datos examinan grandes conjuntos de datos para identificar tendencias, desarrollar gráficos y crear presentaciones visuales. En comparación, los científicos de datos se encargan de la visualización de datos, su diseño y la construcción de nuevos procesos de modelado y producción de datos. Los analistas de datos suelen centrarse en los datos históricos, y los científicos de datos examinan los datos estructurados y no estructurados.

Es necesario que los analistas de datos demuestren sus conocimientos de estadística intermedia y su capacidad para resolver problemas.

Ciencia de los datos frente a aprendizaje automático

La ciencia de los datos se centra en extraer el significado de los conjuntos de datos, y el aprendizaje automático se centra en las herramientas y técnicas para construir modelos capaces de aprender por sí mismos a través de los datos.

Un científico de datos crea la metodología de investigación y la teoría detrás de los algoritmos que un ingeniero de aprendizaje automático utiliza para construir modelos.

Ciencia de los datos frente a inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es un nicho de la ciencia de los datos, una disciplina más amplia. La inteligencia artificial es un conjunto de complejos algoritmos informáticos que imitan la inteligencia humana.

La diferencia entre la ciencia de los datos y la inteligencia artificial es que la ciencia de los datos implica el análisis de preprocesamiento, la predicción y la visualización. La IA, en cambio, es el modelo predictivo capaz de prever los acontecimientos.

Ciencia de datos frente a ingeniería de datos

La principal diferencia entre la ciencia de datos y la ingeniería de datos es que los ingenieros de datos se encargan de construir y mantener sistemas y estructuras que almacenan, extraen y organizan los datos.

A continuación, los científicos de datos analizan esos datos para predecir tendencias y ofrecer valiosas perspectivas de negocio.

Mira estos 15 funciones tecnológicas de gran demanda

Demanda de científicos de datos

A partir de 2021, la Ciencia de los Datos fue la habilidad de TI de más rápido crecimiento, viendo un 295% crecimiento de la popularidad.. En comparación, Python quedó en segundo lugar, con un crecimiento del interés de 154%. Para los profesionales del sector, esto no es una sorpresa, ya que las empresas se están convirtiendo en un centro de datos.

Gráfico del informe sobre las principales competencias informáticas de DevSkiller: demanda de científicos de datos

La ciencia de los datos se ha abierto paso en casi todos los sectores, desde el software bancario y la detección de transacciones fraudulentas hasta el reconocimiento de imágenes y los sistemas de recomendación.

La creciente demanda de científicos de datos cualificados también se manifiesta en el aumento de las tareas de contratación para la ciencia de los datos. Según el Informe sobre las principales competencias informáticas en 2022En la actualidad, las tareas de reclutamiento de la ciencia de los datos experimentaron un aumento de 158,83% en nuestra plataforma de selección técnica, TalentScore. Sólo para ser sucedido por Scala y Blockchain, que vieron un crecimiento de 261,11% y 216,67% en las tareas.

Sin embargo, DevSkiller no es la única empresa que observa este crecimiento. En su último informe, IBM informa de un 39% crecimiento de la demanda de científicos e ingenieros de datos. El informe de IBM reconoce que, aunque la necesidad de científicos, analistas e ingenieros de datos es cada vez mayor, estos puestos se encuentran entre los más difíciles de cubrir. Las implicaciones de esto plantean serias preocupaciones para los especialistas en recursos humanos y los reclutadores responsables de identificar a los candidatos adecuados.

¿Cómo se evalúa a los profesionales de la ciencia de los datos para su contratación?

Naturalmente, a medida que crece la demanda de procesamiento y análisis de datos, también lo hace la necesidad de científicos de datos. Pero, para aprovechar al máximo las herramientas de inteligencia empresarial disponibles, las empresas deben contratar a científicos de datos cualificados.

La ciencia de los datos es un papel práctico, por lo que los reclutadores y los especialistas en recursos humanos deben evaluar las habilidades prácticas de los científicos de datos y su capacidad para trabajar en ejemplos de la vida real. Estas evaluaciones ofrecen una visión real de cómo los científicos de datos abordan un problema de trabajo real y su capacidad para resolverlo.

Encontrar y evaluar las habilidades de los científicos de datos puede ser abrumador, especialmente para aquellos que no son científicos de datos o ingenieros de datos.

No temas, porque DevSkiller lo entiende y ha creado el RealLifeTesting™ metodología. La metodología RealLifeTesting consiste en evaluar las habilidades de los científicos de datos basándose en pruebas de muestras de trabajo centradas en la codificación. Como empleador potencial, puedes evaluar cómo aborda cada candidato los retos de la vida real y su capacidad para resolverlos.

Recuerda que en la ciencia de los datos la teoría es importante, pero los mejores candidatos son los que tienen habilidades prácticas.

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Foto de Myriam Jessier en Unsplash

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