Definición de ciencia de datos

Qué es la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos es un campo de las matemáticas aplicadas y la estadística que proporciona información útil basada en grandes cantidades de datos complejos o big data.

La ciencia de los datos, o la ciencia impulsada por los datos, combina aspectos de diferentes campos con la ayuda de la computación para interpretar resmas de datos con el fin de tomar decisiones.

Puntos clave

  • La ciencia de los datos utiliza técnicas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para extraer información significativa y predecir patrones y comportamientos futuros.
  • Los avances tecnológicos, Internet, las redes sociales y el uso de la tecnología han aumentado el acceso a los big data.
  • El campo de la ciencia de los datos está creciendo a medida que la tecnología avanza y las técnicas de recopilación y análisis de big data se vuelven más sofisticadas.

Entender la ciencia de los datos

Los datos se extraen de diferentes sectores, canales y plataformas, como teléfonos móviles, redes sociales, sitios de comercio electrónico, encuestas de salud y búsquedas en Internet. El aumento de la cantidad de datos disponibles abrió la puerta a un nuevo campo de estudio basado en el big data: conjuntos de datos masivos que contribuyen a la creación de mejores herramientas operativas en todos los sectores.

El acceso cada vez mayor a los datos es posible gracias a los avances en la tecnología y las técnicas de recopilación. Los patrones de compra y el comportamiento de los individuos pueden ser monitorizados y se pueden hacer predicciones basadas en la información recogida.

Sin embargo, los datos, cada vez más numerosos, no están estructurados y requieren un análisis para poder tomar decisiones eficaces. Este proceso es complejo y requiere mucho tiempo para las empresas, de ahí la aparición de la ciencia de los datos.

El propósito de la ciencia de los datos

La ciencia de los datos, o ciencia impulsada por los datos, utiliza los big data y el aprendizaje automático para interpretar los datos con el fin de tomar decisiones.

Una breve historia de la ciencia de los datos

El término "ciencia de los datos" lleva utilizándose desde principios de los años 60, cuando se usaba como sinónimo de "informática". Más tarde, el término se diferenció para definir el estudio de los métodos de procesamiento de datos utilizados en una serie de aplicaciones diferentes.

En 2001 William S. Cleveland utilizó por primera vez el término "ciencia de los datos" para referirse a una disciplina independiente. La Harvard Business Review publicó un artículo en 2012 en el que se describía el papel del científico de datos como el „trabajo más sexy del siglo XXI.”

Cómo se aplica la ciencia de los datos

La ciencia de los datos incorpora herramientas de múltiples disciplinas para recopilar un conjunto de datos, procesarlos y obtener información de ellos, extraer datos significativos del conjunto e interpretarlos para la toma de decisiones. Las áreas disciplinarias que componen el campo de la ciencia de los datos incluyen la minería, la estadística, el aprendizaje automático, la analítica y la programación.

La minería de datos aplica algoritmos al complejo conjunto de datos para revelar patrones que luego se utilizan para extraer datos útiles y relevantes del conjunto. Las medidas estadísticas o la analítica predictiva utilizan estos datos extraídos para calibrar los acontecimientos que probablemente ocurrirán en el futuro basándose en lo que los datos muestran que ocurrió en el pasado.

El aprendizaje automático es una herramienta de inteligencia artificial que procesa cantidades masivas de datos que un humano sería incapaz de procesar en toda su vida. El aprendizaje automático perfecciona el modelo de decisión que se presenta en el análisis predictivo al hacer coincidir la probabilidad de que ocurra un evento con lo que realmente sucedió en un momento previsto.

Mediante la analítica, el analista de datos recoge y procesa los datos estructurados de la etapa de aprendizaje automático utilizando algoritmos. El analista interpreta, convierte y resume los datos en un lenguaje coherente que el equipo de toma de decisiones pueda entender. La ciencia de los datos se aplica a prácticamente todos los contextos y, a medida que el papel del científico de datos evoluciona, el campo se ampliará para abarcar la arquitectura de datos, la ingeniería de datos y la administración de datos.

Dato rápido

Se espera que la demanda de científicos de investigación informática y de la información crezca un 15% de 2019 a 2029, mucho más rápido que otras ocupaciones, según la U.S. Oficina de Estadísticas Laborales.

Científicos de datos

Un científico de datos recopila, analiza e interpreta grandes volúmenes de datos, en muchos casos, para mejorar las operaciones de una empresa. Los profesionales de la ciencia de datos desarrollan modelos estadísticos que analizan los datos y detectan patrones, tendencias y relaciones en los conjuntos de datos. Esta información puede utilizarse para predecir el comportamiento de los consumidores o para identificar riesgos empresariales y operativos.

El papel del científico de datos suele ser el de un narrador que presenta los datos a los responsables de la toma de decisiones de forma comprensible y aplicable a la resolución de problemas.

La ciencia de los datos hoy en día

Las empresas están aplicando el big data y la ciencia de datos a las actividades cotidianas para aportar valor a los consumidores. Las instituciones bancarias están aprovechando los datos masivos para mejorar su detección de fraudes. Las empresas de gestión de activos utilizan el big data para predecir la probabilidad de que el precio de un valor suba o baje en un momento determinado.

Empresas como Netflix explotan los big data para determinar qué productos ofrecer a sus usuarios. Netflix también utiliza algoritmos para crear recomendaciones personalizadas para los usuarios en función de su historial de visionado. La ciencia de los datos está evolucionando a gran velocidad y sus aplicaciones seguirán cambiando la vida en el futuro.

No todas las ciencias utilizan datos?

Sí, todas las ciencias empíricas recogen y analizan datos. Lo que distingue a la ciencia de los datos es que se especializa en el uso de sofisticados métodos computacionales y técnicas de aprendizaje automático para procesar y analizar grandes conjuntos de datos. A menudo, estos conjuntos de datos son tan grandes o complejos que no pueden analizarse adecuadamente con los métodos tradicionales.

Para qué sirve la ciencia de datos?

La ciencia de los datos puede identificar patrones, permitiendo hacer inferencias y predicciones, a partir de datos aparentemente no estructurados o no relacionados. Las empresas tecnológicas que recogen datos de los usuarios pueden utilizar técnicas para convertir lo recogido en fuentes de información útil o rentable.

Cuáles son algunas de las desventajas de la ciencia de datos?

La minería de datos y los esfuerzos por mercantilizar los datos personales por parte de las empresas de medios sociales han sido objeto de críticas a la luz de varios escándalos, como el de Cambridge Analytica, donde los datos personales fueron utilizados por científicos de datos para influir en los resultados políticos o socavar las elecciones.

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  1. Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT: Servidor de cursos. "50 años de Ciencia de Datos," Páginas 1, 14 y 17. Consultado el. 12, 2021.

  2. Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT: Servidor de cursos. "50 años de Ciencia de Datos," Página 1. Accedido en septiembre. 12, 2021.

  3. William S. Cleveland. "Ciencia de los datos: Un plan de acción para ampliar las áreas técnicas del campo de la estadística." International Statistical Review, 2001, Vol. 69, No. 1, Páginas 21-26.
  4. Harvard Business Review. "Científico de datos: El trabajo más sexy del siglo XXI." Accedido en septiembre. 12, 2021.

  5. U.S. Oficina de Estadísticas Laborales. "Manual de Perspectivas Laborales: Científicos de investigación informática y de la información." Consultado en septiembre. 12, 2021.

  6. Comisión Federal de Comercio. "Dictamen de la Comisión: En el asunto de Cambridge Analytica, LLC," Páginas 1 y 2. Accedido en septiembre. 12, 2021.

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