Data Science: ¿Qué es y cómo aprovecharla?

El concepto de Data Science no es algo nuevo para la mayoría de las personas. En general, se lo asocia a las publicidades de las redes sociales o cuando una web sabe que productos te pueden interesar. Pero la ciencia de los datos es mucho más que eso, y es probablemente uno de los campos más importantes de la actualidad. Hace algunos años, la idea de poder desarrollar nuevos productos analizando una serie de datos hubiera sonado como ciencia ficción. Sin embargo, en estos tiempos es imposible pensar una empresa que no aproveche las ventajas de la Big Data o del Data Mining.

¿Pero qué es Data Science y cómo funciona? En este artículo contaremos cómo funciona este campo interdisciplinario y cuáles son las distintas aplicaciones que tiene. ¿Comenzamos?

Curso de Data Science

¿Qué es la Data Science?

Se trata del estudio, interpretación y análisis de diferentes datos. Para ser más precisos, no se trata de una ciencia sino un campo de investigación multidisciplinario. Allí conviven la estadística, el análisis de datos, conocimiento del dominio y el aprendizaje automático. El objetivo principal es hacer una recopilación de datos, catalogarlos y utilizarlos para poder analizar y entender necesidades y problemáticas actuales.

Se trata de un paradigma propio del Siglo XXI, en el cual la computación, las matemáticas y la estadística buscan analizar el impacto que tiene la tecnología de la información en nuestros tiempos. Para poder analizar y aprovechar este flujo de datos, este campo cuenta con tres herramientas indispensables: Big Data, Data Mining y Deep Learning.

Big Data

Es el término con el cual se conoce a los datos en gran volumen, ya sean no estructurados o estructurados. Este tipo de información crece a velocidades muy rápidas, cuenta con un grado de complejidad alta y tiene volúmenes muy grandes. Considerando que puede llegar a tratarse de bloques de datos de más de 50 TB, es imposible organizarla mediante métodos tradicionales de estadística y bases de datos.

La mayoría de estos datos provienen de smartphones, redes sociales, motores de búsquedas, identificación por radiofrecuencia o incluso de dispositivos que cuentan con sensores que captan información. Eso significa que llegan de manera no estructurada, lo cual habla del nivel de complejidad de la Big Data.

Para poder almacenar estos grandes caudales de información, empresas como Google, Facebook o Amazon cuentan con Data Centers (o Centros de Procesamiento de Datos). Estos pueden estar ubicados en una o varias locaciones físicas, asegurándose que el flujo complejo de información pueda ser organizada y analizada.

Data Mining

La Minería de Datos es el proceso en el cual se extraen grandes volúmenes de información de las diferentes bases de datos disponibles. Este proceso busca encontrar tendencias, patrones o cualquier tipo de relación que pueda ser útil a una empresa. La idea es poder tomar esa información y poder hacer un proceso predictivo en el cual se puedan determinar ventajas, soluciones e incluso determinar tendencias a futuro.

Su papel en la Data Science es crucial, ya que es dónde se comienzan a organizar y analizar el flujo de información de la Big Data. A partir de acá, es posible generar algoritmos que ayuden a extrapolar toda la información que una empresa necesite. A partir de esa gran cantidad de datos se busca hacer una selección, explorar, hacer modificaciones, crear modelos y hacer una puesta en valor de los resultados finales.

Deep Learning

El aprendizaje profundo es una de las ramas de la Inteligencia Artificial. Se trata de una serie de algoritmos que pueden emulan el aprendizaje humano con la idea de conseguir diferentes tipos de conocimiento. A través de una estructura de aprendizaje automático (o machine learning), un sistema pasa por diferentes fases de entrenamiento hasta ganar un conocimiento nuevo. El proceso de información pasa por una red de neuronas artificiales, un modelo computacional que se inspira en el comportamiento humano, y a partir de ahí se pueden generar algoritmos que permiten hacer diferentes tipos de análisis predictivos.

La función de la Data Science es generar sistemas en los cuáles no se necesite de una persona para poder resolver un problema. Sus aplicaciones son tan amplias que van desde los teclados con texto predictivo de nuestros smartphones hasta los autos sin conductor que se están testeando en estos tiempos.

Cómo puede beneficia el uso de data science en una empresa

En el mundo, las empresas más importantes sacan provecho de la ciencia de los datos para entender las necesidades del mercado. A partir de los resultados obtenidos pueden anticipar la reacción del público ante un lanzamiento o incluso predecir tendencias. No es extraño ver cómo a partir de estos datos surgen nuevos productos, se segmenta publicidad y se analiza el potencial de una nueva marca.

Estamos viviendo en tiempos donde la moda, los gustos y las necesidades cambian de un día para el otro. El campo del análisis y explotación de datos permite que las empresas multinacionales puedan adaptarse a la misma velocidad. No existe industria, empresa o negocio que no pueda beneficiarse por todo lo que brinda un sistema de Data Science.

Qué es Data Science

Ejemplos del uso de data science

Si bien las empresas comerciales son las que más aprovechan el poder de los datos, también se pueden utilizar para otros fines no menos importantes.

  • Sistemas de transporte

    En algunos de los países se están proyectando las primeras «smart cities«, donde se aplica Data Science para mejorar la movilidad en sus calles. Cruzando datos meteorológicos, el estado de las redes sociales y la información del tráfico, se busca ayudar a las personas a encontrar la mejor manera de llegar a destino. Eso también es aplicado a los diferentes sistemas de transporte público, los cuáles pueden determinar la necesidad de ampliar frecuencias, sumar vehículos o modificar recorridos.

  • Trading

    El trabajo de las grandes empresas financieras es monitorear los mercados para que sus clientes puedan hacer inversiones efectivas. Antes, los brókers debían analizar los comportamientos de las acciones, información de las empresas y la demanda por materias primas. Ahora, el uso de Data Science permite manejar una mayor cantidad de información. A todos los aspectos que ya se tomaban en cuenta antes, se le suma el análisis de noticias y movimientos en tiempo real, permitiendo generar predicciones y sugerencias de inversión mucho más acertadas.

  • Rendimiento deportivo

    Hace tiempo que deporte profesional y amateur utiliza Data Science para analizar el rendimiento del deportista y hacer uso de la data obtenida. En el ámbito amateur se suele utilizar para recopilar información, como nivel de actividad, condición física o cuántas calorías se quemaron. Por el lado profesional, se utiliza para analizar el rendimiento de equipos o atletas con el objetivo de armar tácticas competitivas. Así, los entrenadores pueden crear entrenamientos personalizados o incluso encontrar patrones de juego en rivales para neutralizarlos en el juego.

  • Científicos

    El gran colisionador de hadrones, ubicado en los laboratorios de la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN) en Suiza, es uno de los mayores generadores de big data del mundo. Los 30 Petabytes de de datos que se generan en este acelerador de partículas requieren más de 65.000 procesadores para poder almacenar y ordenarla. De no contar con la tecnología de Data Science, sería imposible manejar, catalogar y hacer uso de esa cantidad de información.

Salida laboral

Debido a su utilización en tantos aspectos de la vida cotidiana, los Data Scientist cuentan con algunos de los empleos mejor pagos del mundo. La posibilidad de contar con más personas que puedan analizar y emplear datos es algo que las empresas no pueden dejar de lado. Es por ello que el mercado laboral está en constante búsqueda de personas que se dediquen a este campo.

Big Data

¿Dónde estudiar?

En algunas universidades, todo lo relacionado con la ciencia de datos forma parte de las currículas de las Licenciaturas en Informática o en Sistemas. Por otro lado, ya están apareciendo las primeras carreras universitarias dedicadas por completo a la Data Science, donde se aprende y se aplica todo lo relacionado en este campo.

También es posible hacer un curso de Data Science o relacionados a Big Data, Deep Learning o Data mining. Estos se pueden hacer tanto en escuelas de programación como en plataformas online que ofrecen MOOCs. Si bien en estos casos no suplantan a una carrera universitaria, es posible aprender como aprovechar estas herramientas y cuáles son los lenguajes de programación que permiten aplicarlas.

Conclusión

Las posibilidades que ofrece la Data Science son enormes. La capacidad de captar, analizar y aprovechar la información que brindan las personas ayuda a que las empresas hagan un uso más inteligente de sus recursos. El mercado siempre fue quien regulaba las demandas y las necesidades, pero ahora es el mismo público quien está marcando el camino. Por lo tanto, es posible que en un futuro cercano haya más productos surgidos a partir de la ciencia de los datos. Y eso puede llegar a ser muy interesante.

Martin Vecchio Coursalia

Mi nombre es Martín Vecchio. Soy Redactor y Community Manager, habiendo trabajado para diferentes medios y empresas de todo el mundo. Estudié publicidad y guión cinematográfico, lo cual me permite ser parte de proyectos vinculados a ambas ramas. Cuando no estoy escribiendo, paso mi tiempo mirando series y películas o tomando fotografías.

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