La ciencia de datos es aplicable a la mayoría de las industrias, y tiene una amplia gama de aplicaciones.

En la era digital en la que vivimos, la recopilación, el análisis y el almacenamiento de datos son fundamentales para el éxito de una empresa. Las organizaciones han reconocido que su éxito depende de la capacidad de extraer conocimientos significativos de los datos de los usuarios e incorporarlos a su estrategia. Aquí es donde entran los científicos de datos (Data Scientist). ¿Qué es la Ciencia de Datos?

Qué es la Ciencia de Datos – Definición

Entonces, ¿qué es exactamente la ciencia de datos?

La ciencia de datos (Data Science) es una rama de la informática que se ocupa en particular de la aplicación de métodos, procedimientos, algoritmos y sistemas científicos para obtener conocimientos y perspectivas a partir de datos estructurados y no estructurados.

Mediante el uso de herramientas de análisis de datos (Data Analysis) y visualización de datos (Data Visualization), los científicos de datos pueden identificar patrones en el comportamiento de los usuarios y, por lo tanto, influir en las decisiones de negocio.

La ciencia de datos es aplicable a la mayoría de las industrias, y tiene una amplia gama de aplicaciones. Los científicos de datos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos predictivos que les permitan detectar patrones desconocidos, obtener información significativa e influir en las decisiones empresariales.

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

Para qué sirve la ciencia de datos

El mundo de la empresa está presenciando un cambio exponencial de datos estructurados a datos no estructurados. A partir de 2021, los datos no estructurados representan el 80% de los datos recopilados por las empresas. Las empresas que no cuentan con herramientas avanzadas de minería de datos (Data Mining) se están perdiendo información comercial valiosa. La necesidad de herramientas de análisis de datos más completas para analizar grandes volúmenes de datos (Big Data) está creciendo.

Data Science aprovecha el análisis predictivo, el análisis prescriptivo y el aprendizaje automático para proporcionar a las organizaciones información procesable.

  • El análisis prescriptivo (un campo relativamente nuevo) proporciona asesoramiento al cuantificar el impacto de decisiones futuras, y brinda recomendaciones sobre posibles resultados antes de tomar una decisión. El análisis prescriptivo responde a la pregunta: ¿qué debemos hacer?
  • El análisis predictivo utiliza análisis estadístico y pronósticos para brindar a las organizaciones información procesable sobre resultados futuros. El análisis predictivo proporciona una respuesta a la pregunta: ¿qué podría pasar?
  • El aprendizaje automático (Machine Learning) es una herramienta utilizada por los científicos de datos para automatizar análisis prescriptivos y predictivos para identificar patrones y comportamientos. Los modelos de Machine Learning se dividen en dos subcategoriías: predicción y reconocimiento de patrones.
  • El aprendizaje automático para crear predicciones identifica tendencias futuras a través de datos estructurados y aprendizaje supervisado.
  • El aprendizaje automático de reconocimiento de patrones identifica patrones ocultos (datos no estructurados) en un conjunto de datos antes de hacer predicciones significativas (dado que no hay etiquetas ni grupos, es un aprendizaje no supervisado).

Fuente:

DevSkiller