Cómo entender la ciencia de los datos: una definición para el mundo real

Muchos estadísticos, incluida Nate Silver, han argumentado que la ciencia de datos no es un campo nuevo, sino más bien otro nombre para las estadísticas. [15] Otros argumentan que la ciencia de datos es distinta de las estadísticas porque se centra en problemas y técnicas exclusivas de los datos digitales. [16] Vasant Dhar escribe que las estadísticas enfatizan los datos y la descripción cuantitativos. Por el contrario, la ciencia de datos trata con datos cuantitativos y cualitativos (por ejemplo, de imágenes, texto, sensores, transacciones o información del cliente, etc.) y enfatiza la predicción y la acción. [17] Andrew Gelman de la Universidad de Columbia ha descrito las estadísticas como una parte no esencial de la ciencia de datos . [18]

El profesor de Stanford, David Donoho, escribe que la ciencia de datos no se distingue de las estadísticas por el tamaño de los conjuntos de datos o el uso de la informática, y que muchos programas de posgrado anuncian engañosamente su análisis de análisis y estadísticas como esencia de un programa de ciencia de datos. Describe la ciencia de datos como un campo aplicado que surge de las estadísticas tradicionales. [19]

En 1962, John Tukey describió un campo que llamó «análisis de datos», que se asemeja a la ciencia de datos moderna. [19] En 1985, en una conferencia dada a la Academia de Ciencias de China en Beijing, C. F. Jeff Wu usó el término «ciencia de datos» por primera vez como un nombre alternativo para las estadísticas. [20] Más tarde, los asistentes a un Simposio de Estadísticas de 1992 en la Universidad de Montpellier II reconocieron el surgimiento de una nueva disciplina centrada en datos de varios orígenes y formas, combinando conceptos y principios establecidos de estadísticas y análisis de datos con computación. [21] [22]

El término «ciencia de datos» se remonta a 1974, cuando Peter Naur lo propuso como un nombre alternativo para la informática. [3] En 1996, la Federación Internacional de Sociedades de Clasificación se convirtió en la primera conferencia en presentar específicamente la ciencia de datos como tema. [3] Sin embargo, la definición todavía estaba en flujo. Después de la conferencia de 1985 en la Academia de Ciencias de China en Beijing, en 1997 C. F. Jeff Wu volvió a sugerir que las estadísticas deberían renombrar la ciencia de datos. Razonó que un nuevo nombre ayudaría a las estadísticas a arrojar estereotipos inexactos, como ser sinónimo de contabilidad o limitado a describir datos. [23] En 1998, Hayashi Chikio abogó por la ciencia de datos como un nuevo concepto interdisciplinario, con tres aspectos: diseño de datos, recopilación y análisis. [22]

Durante la década de 1990, los términos populares para el proceso de encontrar patrones en conjuntos de datos (que eran cada vez más grandes) incluyeron «descubrimiento de conocimiento» y «minería de datos». [3] [24]

¿Qué significa ciencia de datos?

La ciencia de datos es el campo de la aplicación de técnicas de análisis avanzados y principios científicos para extraer información valiosa de los datos para la toma de decisiones comerciales, la planificación estratégica y otros usos. Es cada vez más crítico para las empresas: las ideas que genera la ciencia de datos ayudan a las organizaciones a aumentar la eficiencia operativa, identificar nuevas oportunidades comerciales y mejorar los programas de marketing y ventas, entre otros beneficios. En última instancia, pueden conducir a ventajas competitivas sobre los rivales comerciales.

Data Science incorpora varias disciplinas: por ejemplo, ingeniería de datos, preparación de datos, minería de datos, análisis predictivo, aprendizaje automático y visualización de datos, así como estadísticas, matemáticas y programación de software. Es realizado principalmente por científicos de datos calificados, aunque los analistas de datos de nivel inferior también pueden estar involucrados. Además, muchas organizaciones ahora dependen en parte de los científicos de datos ciudadanos, un grupo que puede incluir profesionales de inteligencia empresarial (BI), analistas de negocios, usuarios comerciales expertos en datos, ingenieros de datos y otros trabajadores que no tienen antecedentes formales de ciencia de datos.

Esta guía completa de la ciencia de datos explica además qué es, por qué es importante para las organizaciones, cómo funciona, los beneficios comerciales que proporciona y los desafíos que plantea. También encontrará una descripción general de las aplicaciones, herramientas y técnicas de ciencia de datos, además de información sobre lo que hacen los científicos de datos y las habilidades que necesitan. A lo largo de la guía, hay hipervínculos en los artículos de TechTarget relacionados que profundizan más profundamente en los temas cubiertos aquí y ofrecen información y consejos expertos sobre iniciativas de ciencia de datos.

¿Qué significa la ciencia de datos?

La ciencia de datos es el dominio del estudio que trata sobre grandes volúmenes de datos utilizando herramientas y técnicas modernas para encontrar patrones invisibles, obtener información significativa y tomar decisiones comerciales. Data Science utiliza algoritmos de aprendizaje automático complejos para construir modelos predictivos.

Los datos utilizados para el análisis pueden provenir de muchas fuentes diferentes y presentados en varios formatos.

Ahora que sabe qué es la ciencia de datos, veamos por qué la ciencia de datos es esencial para el panorama de TI de hoy.

Ahora que sabe qué es la ciencia de datos, a continuación, nos concentremos en el ciclo de vida de la ciencia de datos. El ciclo de vida de Data Science consta de cinco etapas distintas, cada una con sus propias tareas:

Mantener: almacenamiento de datos, limpieza de datos, estadificación de datos, procesamiento de datos, arquitectura de datos. Esta etapa cubre los datos sin procesar y colocándolos en una forma que se puede usar.
Proceso: minería de datos, agrupación/clasificación, modelado de datos, resumen de datos. Los científicos de datos toman los datos preparados y examinan sus patrones, rangos y sesgos para determinar cuán útil será en el análisis predictivo.
Analizar: exploratorio/confirmatorio, análisis predictivo, regresión, minería de texto, análisis cualitativo. Aquí está la verdadera carne del ciclo de vida. Esta etapa implica realizar los diversos análisis en los datos.

Estos son algunos de los conceptos técnicos que debe conocer antes de comenzar a aprender qué es la ciencia de datos.

El aprendizaje automático es la columna vertebral de la ciencia de datos. Los científicos de datos deben tener una comprensión sólida de ML además del conocimiento básico de las estadísticas.

¿Quién estudia ciencia de datos?

En términos simples, el trabajo de un científico de datos es analizar datos para obtener información procesable.

Identificar los problemas de analíticos de datos que ofrecen las mayores oportunidades para la organización
Determinar los conjuntos de datos y variables correctos
Recopilar grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados de fuentes dispares
Limpieza y validación de los datos para garantizar la precisión, la integridad y la uniformidad
Idear y aplicar modelos y algoritmos para extraer las tiendas de big data
Analizar los datos para identificar patrones y tendencias
Interpretar los datos para descubrir soluciones y oportunidades
Comunicar los hallazgos a las partes interesadas utilizando la visualización y otros medios

En el libro, haciendo ciencia de datos, los autores describen los deberes del científico de datos de esta manera:

“En términos más generales, un científico de datos es alguien que sabe cómo extraer significado e interpretar datos, lo que requiere herramientas y métodos de estadísticas y aprendizaje automático, además de ser humano. Pasa mucho tiempo en el proceso de recopilación, limpieza y muning de datos, porque los datos nunca están limpios. Este proceso requiere persistencia, estadísticas y habilidades de ingeniería de software, habilidades que también son necesarias para comprender los sesgos en los datos y para depurar la salida de registro del código.

Una vez que pone los datos en forma, una parte crucial es el análisis de datos exploratorios, que combina visualización y sentido de datos. Encontrará patrones, construir modelos y algoritmos, algunos con la intención de comprender el uso del producto y la salud general del producto, y otros para servir como prototipos que finalmente se hornearán en el producto. Ella puede diseñar experimentos, y es una parte crítica de la toma de decisiones basada en datos. Se comunicará con los miembros del equipo, los ingenieros y el liderazgo en un lenguaje claro y con las visualizaciones de datos para que incluso si sus colegas no están inmersos en los datos mismos, comprenderán las implicaciones «.

Si respondió sí a cualquiera de estas preguntas, puede encontrar mucho que gustar en el campo de la ciencia de datos.

¿Qué es la ciencia de datos Ejemplos?

Simplemente la ciencia de datos es el estudio de datos. Es una combinación de varias herramientas, métodos, algoritmos y procesos. Además, implica almacenar, administrar y analizar datos para extraer información útil de datos estructurados y no estructurados. También incluye principios de aprendizaje automático para obtener información de los datos sin procesar. Hoy en día, la mayoría de las empresas tienen una cantidad inusual o grande de datos. Ayuda a usar estos enormes datos en el lugar correcto.

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La ciencia de datos aporta muchas habilidades como matemáticas, conocimiento del dominio comercial, estadísticas, etc. para ayudar a las empresas de varias maneras. También ayuda en el análisis predictivo y la toma de decisiones comerciales importantes. Se puede usar para el pronóstico del tiempo. Aquí recopila datos de diferentes fuentes para construir modelos y predice la aparición de calamidades naturales.

Antes de comenzar la recopilación de datos bajo la ciencia de datos, debemos analizar y comprender los requisitos de los problemas comerciales.

Data Science incluye un ciclo de vida en el que los datos deben pasar por el funcionamiento sin problemas de cualquier proyecto comercial. Existen diferentes componentes del ciclo de vida de la ciencia de datos. Como;

Además, explicaremos el ciclo de vida anterior para comprenderlo mejor.

Requisitos comerciales: antes de comenzar un proyecto de ciencia de datos, es necesario comprender los requisitos y problemas de datos. Necesita identificar los objetivos del proyecto para hacer predicciones valiosas. Este conocimiento dejará en claro qué adquirir y qué dejar.

¿Dónde se usa la ciencia de datos?

Hemos reunido algunas aplicaciones de ciencia de datos en acción. Vamos a explorarlos:

La industria de la salud, en particular, se beneficia enormemente de las aplicaciones de ciencia de datos. La ciencia de datos está avanzando enormes en el negocio de la salud. La ciencia de datos se utiliza en una variedad de sectores en atención médica.

Para descubrir parámetros ideales para trabajos como la categorización de la textura pulmonar, los procedimientos como la detección de tumores malignos, la estenosis de la arteria y la delineación de órganos utilizan una variedad de metodologías y marcos como MapReduce. Para la clasificación de textura sólida, utiliza técnicas de aprendizaje automático como Máquinas de vectores de soporte (SVM), indexación de imágenes médicas basadas en contenido y análisis de wavelet.

A través de la investigación de genética y genómica, las aplicaciones de ciencia de datos también ofrecen un mayor nivel de personalización de la terapia. El objetivo es descubrir vínculos biológicos específicos entre la genética, las enfermedades y la respuesta de los medicamentos para comprender mejor la influencia del ADN en la salud humana.

Desde la primera detección de compuestos medicinales a través de la predicción de la tasa de éxito basada en variables biológicas, aplicaciones de ciencia de datos y algoritmos de aprendizaje automático simplifican y acortan este proceso, lo que aporta un nuevo punto de vista a cada etapa.

¿Qué es la ciencia de datos resumen?

Data Science es un campo multidisciplinario que utiliza algoritmos matemáticos de inferencia científica para extraer conocimientos y conocimientos significativos de una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados. Estos algoritmos se implementan a través de programas de computadora que generalmente se ejecutan en hardware potente, ya que requiere una cantidad significativa de procesamiento. La ciencia de datos es una combinación de matemáticas estadísticas, aprendizaje automático, análisis y visualización de datos, conocimiento del dominio y ciencias de la computación.

Como es evidente por el nombre, el componente más importante de la ciencia de datos es «datos» en sí. Ninguna cantidad de cálculo algorítmico puede obtener ideas significativas de datos inadecuados. La ciencia de datos involucra varios tipos de datos, por ejemplo, datos de imagen, datos de texto, datos de video, datos dependientes del tiempo, etc.

El término «ciencia de datos» se ha mencionado en varios contextos en los últimos treinta años, pero es recientemente que se estableció y reconoció internacionalmente. Más recientemente, el término se convirtió en una palabra de moda cuando Harvard Business Review lo llamó «el trabajo más sexy del siglo XXI» en 2012.

Aunque no está claro cuándo y dónde se desarrolló originalmente el concepto, William S. Cleveland acuñó el término «ciencia de datos» en 2001. Poco después, en abril de 2002 y enero de 2003, las publicaciones del «Codata Data Science Journal» de The International Consejo para la Ciencia: Comité de Datos para la Ciencia y la Tecnología y el «Journal of Data Science» de la Universidad de Columbia, respectivamente inició el viaje de la ciencia de datos.

¿Qué es la ciencia de datos en programación?

La ciencia de datos es el campo de estudio que combina experiencia en el dominio, habilidades de programación y conocimiento de matemáticas y estadísticas para extraer ideas significativas de los datos. Los profesionales de la ciencia de datos aplican los cálvicos de aprendizaje automático a números, texto, imágenes, video, audio y más para producir sistemas de inteligencia artificial (IA) para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. A su vez, estos sistemas generan ideas que los analistas y los usuarios comerciales pueden traducir en un valor comercial tangible.

Cada vez más empresas están llegando a darse cuenta de la importancia de la ciencia de datos, la IA y el aprendizaje automático. Independientemente de la industria o el tamaño, las organizaciones que desean seguir siendo competitivas en la era de los big data necesitan desarrollar e implementar eficientemente las capacidades de ciencia de datos o arriesgarse a quedarse atrás.

Aumentar los esfuerzos de ciencia de datos es difícil incluso para las empresas con recursos casi sin aliviar. La plataforma Cloud de Datarobot AI democratiza la ciencia de datos y la IA, lo que permite a los analistas, usuarios de negocios y otros profesionales técnicos convertirse en científicos de datos ciudadanos e ingenieros de IA, además de hacer que los científicos de datos sean más productivos. Automatiza las tareas de modelado repetitivas que alguna vez ocuparon la gran mayoría de los científicos de datos y la capacidad intelectual. Datarobot une la brecha entre los científicos de datos y el resto de la organización, haciendo que el aprendizaje automático empresarial sea más accesible que nunca.

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¿Qué hacen en ciencia de datos?

¿Qué hacen los científicos de datos? Según las entrevistas con más de 30 científicos de datos, la ciencia de datos se trata de infraestructura, pruebas, uso de aprendizaje automático para la toma de decisiones y productos de datos. La ciencia de datos se está utilizando en numerosos campos, pero no se trata solo de un aprendizaje profundo o la búsqueda de inteligencia general artificial. De hecho, las habilidades necesarias incluyen comunicación y narración de cuentos. Pero la ciencia de datos se está volviendo más especializada, y con eso las habilidades que los científicos de datos necesitan están evolucionando. Además, la ética se está convirtiendo en un desafío cada vez mayor.

La ciencia de datos moderna surgió en tecnología, desde optimizar las clasificaciones de búsqueda de Google y las recomendaciones de LinkedIn hasta influir en los titulares que se ejecutan los editores de BuzzFeed. Pero está listo para transformar todos los sectores, desde el comercio minorista, las telecomunicaciones y la agricultura hasta la salud, el transporte de transporte y el sistema penal. Sin embargo, los términos «ciencia de datos» y «científico de datos» no siempre se entienden fácilmente, y se utilizan para describir una amplia gama de trabajos relacionados con los datos.

¿Qué es exactamente lo que hacen los científicos de datos? Como anfitrión del podcast DataCamp con combate, he tenido el placer de hablar con más de 30 científicos de datos en una amplia gama de industrias y disciplinas académicas. Entre otras cosas, les pregunté sobre qué implican sus trabajos.

Pero a pesar de toda la variedad, han surgido varios temas de estas conversaciones. Esto es lo que son:

Lo que hacen los científicos de datos. Ahora sabemos cómo funciona la ciencia de datos, al menos en la industria tecnológica. Primero, los científicos de datos establecen una base de datos sólidos para realizar análisis robustos. Luego usan experimentos en línea, entre otros métodos, para lograr un crecimiento sostenible. Finalmente, crean tuberías de aprendizaje automático y productos de datos personalizados para comprender mejor sus negocios y clientes y tomar mejores decisiones. En otras palabras, en tecnología, la ciencia de datos se trata de infraestructura, pruebas, aprendizaje automático para la toma de decisiones y productos de datos.

¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para ciencia de datos?

Antes de elegir un lenguaje de programación, debe considerar varias cosas:

● ¿Qué tipo de tareas de ciencia de datos necesitará realizar?

● ¿Qué nivel de dificultad estás listo para abordar?

Los siguientes son los principales lenguajes de programación de ciencia de datos:

Durante al menos los próximos cinco años, la competencia de Python encabezará el conjunto de habilidades requeridas en la ciencia de datos. Al conocer a Python, combinada con una fuerte aptitud para el razonamiento cuantitativo y el análisis experimental, puede atacar el oro en la industria.

Uno de los factores que hacen que Python se destaque del resto es su flexibilidad. Si tiene Python en su conjunto de herramientas, puede crear soluciones para una amplia gama de casos de uso. Actualmente, Python se usa principalmente para:

R permite el diseño para una gran cantidad de modelos estadísticos. El archivo de paquetes Public R consiste en paquetes contribuidos de casi 8,000 redes. Los estadísticos lo usan para realizar tareas de regresión. R también ofrece visualización de datos con soporte para diferentes formas de gráficos.

En el aprendizaje automático, Gmodels, RodBC, TM y clase se utilizan para crear aplicaciones inteligentes. R se considera adecuado para trabajos e informes de investigación.

Durante las últimas tres décadas, Java ha seguido siendo un favorito entre los desarrolladores de escritorio, web y móviles. Se ejecuta en la parte posterior de un entorno altamente sofisticado, conocido como JVM (Java Virtual Machine).

Java es utilizada ampliamente por empresas a favor de otros idiomas modernos, principalmente debido al grado de escalabilidad que proporciona. Una vez que se lanza un proyecto en Java, puede escalar sin ningún compromiso en el rendimiento. Por lo tanto, se ve como una opción popular para crear sistemas de aprendizaje automático a gran escala. Algunas de las bibliotecas de Java populares para el aprendizaje automático incluyen:

JavaScript es un lenguaje orientado a objetos que en la década de 2000 se utilizó principalmente en el desarrollo frontal para diseñar páginas web interactivas. Sin embargo, a lo largo de la década de 2010, ha evolucionado significativamente con el advenimiento de Reactjs, Angularjs, VueJs, NodeJs y muchos otros marcos. Como resultado, se ha convertido en una opción respetada crear tanto el front-end como el back-end de los sitios web, a menudo con pilas medias y merern.

¿Qué diablos es la ciencia de datos?

La palabra «analítica» todavía se amplía bastante sin que la gente entienda lo que realmente significa. Queríamos observar más profundamente el enfoque analítico de los demonios: quién está involucrado, cómo abordan el análisis y también, ¿cómo informan los datos algunas de las preguntas más grandes que enfrenta la organización en este momento e en el futuro inmediato?

El departamento de análisis de los Devils se ha expandido a lo largo de los años y ahora presenta cinco roles.

Liderando el camino, está el Vicepresidente de Análisis de Hockey Tyler Dellow y director de Hockey Analytics Matt Cane, quien específicamente realiza gran parte del modelado técnico y manejó parte de la infraestructura. Los dos fueron contratados por el equipo en 2019.

La siguiente contratación fue el científico de datos Jared Lunsford. En el día a día, su trabajo incluye trabajar con el cuerpo técnico para generar informes previos al juego, así como algunos informes para su afiliado de AHL.

Ese grupo es completado por los desarrolladores de software Jon Fung y Craig Lewis. Este dúo creó una aplicación web que es accesible para los miembros internos de la organización y les permite reunir información de los departamentos de exploración y análisis, combinando números y pruebas de ojos simultáneamente.

“Parte de lo que sucede con un departamento de análisis es que está desarrollando este conocimiento. Si solo está encerrado en el grupo, realmente no hace nada «, explicó Dellow. Esta aplicación ofrece a la oficina principal «toda la información relevante» a lo largo del proceso de toma de decisiones.

¿Qué carrera es ciencia de datos?

Los científicos de datos recopilan e interpretan información para resolver problemas complejos como cómo alcanzar e influir en el público objetivo, cómo adaptar las estrategias comerciales a las tendencias emergentes e incluso cómo combatir la esclavitud moderna. Estos profesionales utilizan una combinación de aprendizaje automático, estadísticas, programación, habilidades de investigación, conocimiento empresarial y matemáticas para recopilar y analizar datos.

Los científicos de datos pueden asesorar a campañas políticas, empresas, gobiernos y otras organizaciones que necesitan usar información para cumplir con sus objetivos. Como resultado, los graduados con un título en ciencias de datos pueden seguir muchas carreras diferentes.

Referido como el «trabajo más sexy del siglo XXI» por Harvard Business Review, los científicos de datos usan Big Data para identificar tendencias, diseñar estrategias sólidas para sus clientes y ayudar en la toma de decisiones de alto nivel. Estas carreras atraen a personas que desean dar sentido al mundo recopilando e interpretando conjuntos de información.

Las personas brillantes e inquisitivas con una habilidad especial para resolver problemas a menudo sobresalen en los programas de ciencia de datos. Estos alumnos a menudo preguntan «cómo» y «por qué» las cosas son como son. Luego buscan información para responder esas preguntas.

Los títulos de ciencias de datos presentan cursos en ciencias de la computación, matemáticas, estadísticas, métodos de investigación y fundamentos comerciales. Aunque estos programas son interdisciplinarios, tienden a centrarse más en los temas de STEM. Los alumnos interesados en muchas áreas STEM diferentes pueden encontrar grados de ciencia de datos particularmente intrigantes.

¿Qué hace un ingeniero en ciencias de datos?

Los ingenieros de datos trabajan en una variedad de entornos para construir sistemas que recopilen, administren y conviertan los datos sin procesar en información utilizable para que los científicos de datos y los analistas de negocios interpreten. Su objetivo final es hacer que los datos sean accesibles para que las organizaciones puedan usarlos para evaluar y optimizar su rendimiento.

Escuche a algunos ingenieros de datos en ejercicio hablar sobre lo que hacen.

Trabajar en empresas más pequeñas a menudo significa asumir una mayor variedad de tareas relacionadas con los datos en un rol generalista. Algunas compañías más grandes tienen ingenieros de datos dedicados a construir tuberías de datos y otras centradas en la gestión de almacenes de datos, tanto poblando almacenes con datos y creación de esquemas de tabla para realizar un seguimiento de dónde se almacenan los datos.

Los científicos de datos y los analistas de datos analizan conjuntos de datos para obtener conocimiento e ideas. Los ingenieros de datos crean sistemas para recopilar, validar y preparar esos datos de alta calidad. Los ingenieros de datos recopilan y preparan los datos y los científicos de datos utilizan los datos para promover mejores decisiones comerciales.

Una carrera en este campo puede ser gratificante y desafiante. Jugará un papel importante en el éxito de una organización, proporcionando un acceso más fácil a los datos que los científicos de datos, los analistas y los tomadores de decisiones deben hacer su trabajo. Confiará en sus habilidades de programación y resolución de problemas para crear soluciones escalables.

Mientras haya datos para procesar, los ingenieros de datos tendrán demanda. De hecho, DICE Insights informó en 2019 que la ingeniería de datos es un trabajo de tendencia principal en la industria de la tecnología, superando a los informáticos, los diseñadores web y los arquitectos de bases de datos [2]. LinkedIn lo enumeró como uno de sus trabajos en aumento en 2022 [3].