Big Data y Data Science: impulsa tu carrera dominando los datos

El problema: muchos saben que el dato es importante, pero no saben por dónde empezar

Uno de los principales bloqueos de quienes desean entrar al mundo digital es que sienten que necesitan ser genios matemáticos o programadores avanzados para entender el Big Data. Esto no es cierto. El verdadero reto no está en la complejidad técnica, sino en la falta de formación estructurada y guiada.

Muchos sienten que están perdiendo oportunidades laborales porque no dominan las herramientas que se usan hoy en el mundo profesional. Se sienten fuera del juego, sobre todo cuando ven que otras personas ya trabajan con Python, Power BI, herramientas de visualización o modelos predictivos. Esto genera frustración, inseguridad y, muchas veces, parálisis.

Pero la buena noticia es que la ciencia de datos es accesible cuando se enseña bien, con un enfoque progresivo, práctico y orientado al impacto.

¿Cómo se relaciona el Big Data en Data Science?

La ciencia de datos y el Big Data no solo están interconectados: se necesitan mutuamente para generar valor real en un mundo movido por la información. Mientras el Big Data representa los enormes volúmenes de datos que se generan constantemente (desde redes sociales, sensores, compras, GPS, salud, etc.), la Data Science es la disciplina que le da sentido, interpretación y acción a esa información.

Un dato sin análisis es simplemente un número. Pero cuando aplicamos técnicas de ciencia de datos como estadística avanzada, aprendizaje automático o minería de datos esos números se transforman en decisiones, predicciones, mejoras operativas y estrategias de negocio.

Por eso, quienes se forman en Data Science no solo aprenden a programar o analizar bases de datos. Aprenden a interpretar la realidad, anticipar comportamientos humanos y transformar datos en innovación. Y esa capacidad es una de las más demandadas en el mercado global.

¿Qué es el Big Data?

Big Data es una tecnología innovadora que permite manipular cantidades exageradas de datos no estructurados. Si un gigabyte son 1000 megabytes, y un terabyte son 1000 gigas (aproximadamente), imagina un petabyte (1000 terabytes) y un exabyte (1000 petabytes).

Cuando hablamos de exabytes, en efecto no hablamos de datos provenientes de una base de datos común, sino de datos que provienen de diversos canales.

Un ejemplo de esto, pueden ser los archivos multimedia compartidos en redes sociales, la información a tiempo real de las cámaras conectadas a una red, la data que circula por apps en determinados dispositivos alrededor del mundo, entre otros.

La tecnología que permite una recopilación, estructuración y uso en sí de este volumen de datos es Big Data; Y, en efecto, necesita apoyarse en otras tecnologías para lograr una obtención de información valiosa y una interpretación precisa.

¿Para qué sirve el Big Data?

Partiendo de su funcionamiento, el Big Data suele emplearse en proyectos de gran escala. No obstante, es aplicable en casi cualquier rubro.

Puede ser empleada perfectamente en el sector industrial para el análisis predictivo del comportamiento de las máquinas o los niveles de producción (por ejemplo). Así mismo, también en la medicina, para analizar casos patológicos y contrastar décadas de información relacionada.

Otro ejemplo puede ser el sector de las telecomunicaciones, donde esta tecnología se emplea para determinar los datos de desempeño de las redes inalámbricas. O incluso, en marketing, donde el análisis de grandes volúmenes de datos permite una comprensión más certera del sentimiento del mercado en determinadas circunstancias.

Ejemplo práctico del Big Data

Un ejemplo claro de la empleabilidad de Big Data es el sistema de detección de fraude que aplican las instituciones financieras, por ejemplo, PayPal. Gracias al manejo preciso de los datos, sumado a otras tecnologías como IA y ML, pueden detectar patrones y comportamientos inusuales de las cuentas.

Ante esto, suelen tomar medidas como congelamiento de fondos, alertas al usuario titular, reverso de transferencias, entre otros.

¿Qué es el Data Science?

Por su parte, el Data Science es una especialidad de la estadística aplicada a datos. La ciencia de datos es la especialización, y en ella, los profesionales se valen de un conjunto de herramientas y tecnologías para no solo extraer datos, sino también para

• - Estructurarlos
• - Identificar patrones
• - Identificar anomalías
• - Detectar tendencias
• - Extracción de información de alto valor
• -Otros

En base a esto, los analistas fundamentan las bases para una toma de decisiones estratégica.

Generalmente, las tecnologías que emplean los Data Scientist son Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial. Aunque, en la propia aplicabilidad de la ciencia, el uso se puede vincular incluso al desarrollo de Realidad Virtual y Realidad Aumentada.

Relación del Big Data y el Data Science

Para una comprensión simple de la relación del Big Data y el Data Science, podemos visualizar claramente que el Big Data forma parte de las tecnologías que se emplean en la ciencia de datos.

Por lo tanto, son dos conceptos que están estrechamente relacionados, pero más que por similitud, es porque uno está dentro del otro. Ciertamente, el Big Data como tecnología, puede estar aislado, pero no puede haber ciencia de datos completa si no hay Big Data.

Sin duda, un Data Scientist es uno de los perfiles tecnológicos y analíticos más demandados en nuestro tiempo. Un perfil fundamental para el desarrollo de proyectos escalables de gran envergadura. Actualmente, un científico de datos cuenta con salarios superiores a $1.500 mensuales.

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