La Ciencia de Datos: una profesión que mueve al mundo

En la actualidad, los datos mueven al mundo. Tal vez, nunca antes los datos habían tenido la relevancia que hoy en día tienen, y es que gracias al avance tecnológico y la posibilidad que tienen las empresas de recolectar información de sus clientes o usuarios, los datos resultan esenciales para llevar a cabo campañas de marketing, optimizar procesos de producción e, incluso, evitar la toma errónea de decisiones que podrían llevar a la quiebra a una compañía.

Esta creciente necesidad por conocer datos ha abierto la puerta a nuevas disciplinas que permitan desarrollar e innovar a través de procesos de recolección de información, dando paso a profesiones como la Ciencia de Datos, una carrera que se ha venido popularizando por su utilidad en el uso de datos para aportar y resolver las necesidades empresariales de todos los sectores.

El término Ciencia de Datos empezó a sonar en los años 60 entre los estadísticos como un nombre alternativo para su profesión. Fue considerada, en esa época, como una ciencia empírica y una variación de la informática. Solo fue hasta los años 90 que el término se estableció.

Aunque la Ciencia de Datos es una disciplina relativamente nueva, ha logrado un crecimiento importante en los últimos años, convirtiéndose en uno de los trabajos más valorados y con alta demanda en el mercado laboral, debido a la necesidad de las organizaciones de implementar herramientas como la inteligencia artificial y la automatización para lograr mejorar sus procesos comerciales y su productividad.

Si te interesa la carrera de Ciencia de Datos y quieres conocer a fondo sobre su importancia, beneficios, áreas de estudio y las funciones y cargos que puede tener un científico de datos, no dejes de leer este artículo, donde te contaremos todo lo que necesitas saber sobre esta profesión.

¿Qué es la Ciencia de Datos y para qué sirve?

La Ciencia de Datos es un campo multidisciplinario que se apoya en la implementación de áreas de conocimiento relacionadas con las matemáticas, la minería de datos, la estadística, la inteligencia artificial, la ingeniería de computación y el aprendizaje automático o Machine Learning, con el propósito de extraer y analizar información, estructurada o no estructurada, que permita plantear y desarrollar soluciones que respondan a necesidades de tipo comercial, de planificación estratégica y eficiencia operativa.

A través de la Ciencia de Datos las organizaciones logran estudiar la información de su sector desde cuatro perspectivas diferentes que aportan a sus objetivos empresariales:

• Análisis de tipo descriptivo: enfocado en recolectar datos que brinden información precisa sobre lo que sucede en el escenario objeto de observación.
  
  
• Análisis tipo diagnóstico: indagación detallada de datos con el propósito de identificar y comprender las causas o razones de lo que sucede en el entorno analizado.
  
  
• Análisis de tipo predictivo: su objetivo es examinar datos históricos para lograr realizar predicciones puntuales y precisas sobre lo que puede suceder en el escenario estudiado.
  
  
• Análisis de tipo prescriptivo: además de examinar datos históricos para predecir lo que puede suceder, analiza y propone las posibles mejores acciones y soluciones para la situación que se ha predicho.

La importancia de la Ciencia de Datos radica, entonces, en su uso y aporte a las empresas de los diferentes sectores económicos, ya que tiene la capacidad de apoyar la toma de decisiones en las organizaciones a partir del análisis de datos y la generación de conocimiento y significado.

Beneficios de la Ciencia de Datos en las industrias

El uso de la Ciencia de Datos se ha extendido y popularizado a casi todos los sectores económicos, las empresas han logrado identificar los beneficios que trae la implementación de esta disciplina en sus distintas áreas de funcionamiento.

A continuación, te contaremos cuáles son los beneficios y usos de la Ciencia de Datos en las industrias:

• Servicios de distribución digital de contenido multimedia: dentro de este tipo de industrias, la Ciencia de Datos permite implementar el rastreo y análisis de la información relacionada con las visualizaciones de los usuarios, es decir pueden identificar qué tipos de contenidos ven, cuándo y con qué frecuencia, permitiendo a las empresas crear recomendaciones personalizadas o enfocar la creación de contenidos a un formato y tipo de producto audiovisual específico.
  
  
• Servicios financieros: en este sector los beneficios están enfocados en el análisis de datos para la detección de acciones financieras fraudulentas, prevención y manejo de riesgos relacionados con préstamos y créditos, y la evaluación de la capacidad económica de los clientes para la identificación de nuevos negocios.
  
  
• Servicios de salud: la Ciencia de Datos le permite a centros y proveedores de salud automatizar el análisis de estudios diagnósticos a través de la implementación del Machine Learning, logrando optimizar la detección y tratamiento de enfermedades.
  
  
• Servicios de manufactura: el uso de la Ciencia de Datos en este sector permite a los fabricantes optimizar la gestión y distribución de su cadena de suministros, también aporta a la prevención y predicción de posibles fallas en equipos de planta.
  
  
• Servicios de comercio: los comerciantes encuentran un gran beneficio en la Ciencia de Datos, ya que gracias al análisis del comportamiento y patrón de compra de los clientes pueden adecuar sus campañas de marketing, promociones y sugerencias de productos, así como también establecer un seguimiento y control a la disponibilidad e inventario de artículos.
  
  
• Servicios de mensajería: a través de la Ciencia de Datos estas empresas logísticas pueden optimizar su gestión en los procesos de entrega de mercancía o envíos, a través de la identificación y selección de las mejores rutas y horarios para el transporte de mensajería.
  
  
• Servicios de viajes: las aerolíneas implementan la información obtenida a través del análisis de datos para la optimización de rutas de vuelo, programación y asignación de tripulación y carga de pasajeros, también se apoyan en la Ciencia de Datos para generar variaciones en los precios de vuelos y hoteles.

Ramas de la Ciencia de Datos

Dentro de la Ciencia de Datos se pueden encontrar otras áreas o tecnologías de estudio en las que se apoyan los profesionales de esta disciplina para la realización de su trabajo:

• Inteligencia artificial: relacionado también con el Machine Learning, su uso e implementación está enfocado en análisis predictivos y prescriptivos.
  
  
• Computación cuántica: aplicada en la resolución de cálculos de alta complejidad, su uso está enfocado en la creación de algoritmos cuánticos complejos.
  
  
• Internet de las cosas: su utilidad parte de la capacidad de conectar diversos dispositivos a internet, permitiendo la recolección y generación de datos masivos usados en tareas de minería y extracción de datos e información.
  
  
• Computación en la nube: brinda flexibilidad y capacidad para el procesamiento y análisis avanzado de datos.

Herramientas para la Ciencia de Datos:

Dentro de las ramas de la Ciencia de Datos también nos encontramos con herramientas esenciales para la obtención, análisis y procesamiento de datos e información, entre ellas se encuentran:

• Bases de datos Spark, Hadoop y NoSQL: plataformas y motores de análisis de datos.
• Python, R, Julia, Scala y SQL: lenguajes de programación.
• SAS e IBM SPSS: herramientas para el análisis de estadísticas.
• TensorFlow, Weka, Scikit-learn, Keras y PyTorch: plataformas y bibliotecas de Machine Learning.
• Tableau, D3.js y Matplotlib: herramientas para la visualización de datos.
• Jupyter Notebook: aplicación web para compartir documentos con código, ecuaciones y otro tipo de información.

¿Qué hace un científico de datos? Funciones y cargos

Un científico de datos es un profesional integral con conocimientos interdisciplinarios, capaz de descubrir y transformar grandes cantidades de datos en información estructurada y valiosa para gerentes, ejecutivos y funcionarios del sector donde se desempeña.

Dentro de sus funciones más destacadas se encuentran la creación y desarrollo de herramientas relacionadas con la inteligencia artificial, la identificación de nuevas oportunidades de negocios a través del análisis de datos, la creación de soluciones innovadoras para empresas y consumidores, análisis de tendencias y creación de interfaces de programación de aplicaciones (APIs) para el consumo de datos.

Cargos de un científico de datos:

Estos son algunos de los cargos que podrías desempeñar como profesional en Ciencia de Datos:

• Líder de análisis de inteligencia empresarial e industrial.
• Desarrollador de software.
• Científico de datos.
• Líder de análisis y producción de datos (innovación).
• Líder de proyectos de Ciencia de Datos.
• Científico/Bioquímico.
• Líder de inteligencia de negocios.

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