Ciencia de Datos al Descubierto: Conceptos Fundamentales, Tipos y Oportunidades Profesionales

¿Qué es la Ciencia de Datos?

La Ciencia de Datos es un campo interdisciplinario que implica el uso de métodos científicos, procesos y sistemas para recopilar, preparar y analizar datos en forma estructurada y no estructurada. La ciencia de datos utiliza diversos campos, incluyendo matemáticas, estadística, bases de datos, ciencia de la información e informática. Los datos pueden ser de muchos tipos y de diversos tamaños.

Necesidad de la Ciencia de Datos como campo separado:

La razón principal para elevar la ciencia de datos al nivel de un campo separado es la tasa de crecimiento exponencial de datos a nuestro alrededor. Las estimaciones muestran que alrededor de 1,7 megabytes de datos se producirán por segundo para 2020. La acumulación de datos digitales alcanzará 44 billones de gigabytes. Con tales cantidades masivas de datos, darles sentido y almacenarlos se vuelve cada vez más difícil. Como resultado, requerimos una forma de estudiar y dar sentido a estos datos. Por eso la Ciencia de Datos fue reconocida como un campo separado.

Ciencia de Datos a nuestro alrededor:

Las empresas utilizan la ciencia de datos para comprender y ordenar fácilmente sus procesos de datos dentro de la compañía. Por ejemplo, Google usa Ciencia de Datos para personalizar los anuncios mostrados a los usuarios en los sitios web que usan. Esto se hace a través de su programa AdSense que permite a los editores servir contenido a audiencias específicas.

De manera similar, Uber calcula cuánto se debe cobrar a un cliente, cuándo dar descuentos y a quién. Airbnb ayuda a las personas estimando el precio al que deberían alquilar sus hogares usando Ciencia de Datos. En términos simples, podemos entender esto pensando en clientes y usuarios como datos en bruto y la ciencia de datos ayuda a interpretar esos datos.

Ciencia de Datos en organizaciones gubernamentales y no gubernamentales:

Los datos son un activo crítico para las organizaciones gubernamentales. Hay una cantidad creciente de datos recopilados cada día. Por lo tanto, requieren una forma de ordenar y almacenar todos estos datos, lo cual puede hacerse a través de la Ciencia de Datos. De manera similar, las organizaciones no gubernamentales también usan ciencia de datos. La WWF usa ciencias de datos para mostrar información de manera estadística sobre problemas de vida silvestre y así hacer su causa más efectiva.

Oportunidades en Ciencia de Datos:

A medida que el campo de la ciencia de datos continúa creciendo, las oportunidades laborales en este campo también aumentan exponencialmente. Un análisis realizado por LinkedIn sobre el crecimiento de empleos en ciencia de datos mostró un gran aumento en el campo, especialmente en los últimos 30 años. Si estás interesado en ciencia de datos, puedes obtener cursos gratuitos en línea.

Componentes Clave:

Ahora le daremos una visión de la ciencia de datos y sus diversos componentes.

1. Programación:

La Ciencia de Datos trata sobre datos. Para organizar y analizar estos datos usamos programación. Los lenguajes de programación son de muchos tipos. Los dos más extendidos son Python y R.

Python: Python es el lenguaje de programación más legible y flexible, de ahí su uso generalizado. Tiene muchos paquetes estadísticos y numéricos potentes, incluyendo NumPy, pandas, Matplotlib, Tensorflow, iPython, etc. Python es mucho más rápido y fácil de aprender.

R: R es otro lenguaje de programación pero la mayor parte se centra en técnicas estadísticas y gráficas. R es ampliamente utilizado entre estadísticos y mineros de datos para desarrollar software estadístico y análisis de datos. Es un lenguaje de código abierto.

2. Datos y sus tipos:

El siguiente componente clave son los propios datos. Para entender los datos, primero debemos entender sus tipos.

Datos Estructurados: Los datos estructurados se refieren a información con un alto grado de organización. Pueden representarse fácilmente en forma tabular, almacenarse y procesarse en bases de datos.

Datos No Estructurados: Los datos no estructurados son información que no tiene un modelo de datos o no está organizada. Pueden consistir en texto o datos como fechas, números, correos electrónicos, archivos PDF, imágenes, videos, etc.

Lenguaje Natural: Datos en forma de lenguajes escritos usados para comunicarse, como inglés, español, urdu, etc. Puede considerarse un subtipo de datos no estructurados.

Imagen, Video, Audio: Imágenes, videos y audios también son no estructurados. Se generan usando cámaras y micrófonos. El uso creciente se ve en smartphones donde se guardan y procesan imágenes y videos cada día.

Datos Basados en Grafos: Un grafo es un conjunto de vértices y aristas. Es una estructura matemática usada para mostrar la relación entre dos entidades.

Generados por Máquina: Los datos generados por máquina son creados por sistemas informáticos, aplicaciones o máquinas sin la participación de humanos.

3. Estadística, Probabilidad y su relación con la Ciencia de Datos:

Estadística: La estadística es una rama de las matemáticas que trata la recopilación, interpretación, análisis, presentación y organización de datos. Utiliza programación para analizar datos.

Probabilidad: La probabilidad es la medida de la probabilidad de que ocurra un evento. Se cuantifica como un número entre 0 y 1, donde 0 indica imposibilidad y 1 indica certeza.

Relación con la Ciencia de Datos: La estadística y la probabilidad están relacionadas con la ciencia de datos. Son la base del procesamiento y análisis de datos. Usamos ambas ciencias en relación con la ciencia de datos para interpretar los datos correctamente.

4. Aprendizaje Automático (Machine Learning):

El aprendizaje automático es el campo de la informática que surge de la IA. Utiliza técnicas estadísticas para dar a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas. La máquina mejora progresivamente su rendimiento en una tarea específica cambiando la estructura o el programa. Hay tres objetivos principales del aprendizaje automático: uno, aprender los cambios y la representación de estos cambios; dos, generalizar el rendimiento, para que sea efectivo no en una sola tarea sino en tareas similares; tres, mejorar el rendimiento de una máquina y encontrar formas de prevenir la degradación del rendimiento. En ciencia de datos, el aprendizaje automático se usa en algoritmos, regresión y métodos de clasificación. Se usa para predecir resultados a partir de datos procesados de diferentes maneras.

5. Big Data:

Big Data es el nombre dado a datos en una cantidad tan grande que almacenar o procesar estos datos requiere un gran número de computadoras. Se caracteriza por tres Vs:

Volumen: Datos en grandes volúmenes que van desde terabytes a zettabytes.

Variedad: Los datos pueden mostrar mucha variedad y diversidad. Pueden ser una mezcla de dos o más tipos de datos, por ejemplo, estructurados y no estructurados ambos.

Velocidad: Los datos se generan a una tasa constantemente creciente. Esencialmente es la velocidad de los datos.

En ciencia de datos, los datos se agrupan en muchas formas y tipos. Big Data puede referirse a volúmenes enormes de datos que no pueden procesarse usando aplicaciones tradicionales. Los científicos de datos usan diferentes herramientas para estudiar y procesar big data, por ejemplo, Hadoop, Spark, R y Java, etc.