Los datos siempre han sido importantes para descubrir y profundizar en los comportamientos y tendencias de la sociedad, sin embargo, en los últimos años han tomado mucha más relevancia y la cantidad en la que se producen ha pasado a ser masiva, por lo que los expertos han adoptado disciplinas como la Ciencia de Datos y el Big Data para poder recopilarlos, analizarlos y utilizarlos en favor de las empresas.
Hoy en día, los datos pueden ser significativos y definitivos en la toma de decisiones en una compañía, pues su investigación y análisis permite identificar tendencias y patrones que pueden convertirse en la base de estrategias y acciones para conectar de una forma más efectiva con los usuarios y clientes.
El Big Data y la Ciencia de Datos son conceptos que se encuentran en el universo del estudio de datos, pero que poseen diferencias marcadas que las hacen únicas en su campo de acción. Si quieres saber más sobre estas disciplinas, te invitamos a continuar leyendo este artículo donde conocerás qué es la Big data y ciencia de datos, cuáles son sus diferencias y qué otros conceptos complementan y aportan a la Ciencia de Datos.
La Ciencia de Datos es la disciplina encargada de explorar, recopilar y analizar grandes bases de datos para darles sentido a través de la identificación de conceptos, tendencias o insights que brinden a las empresas nuevas oportunidades de negocios, productos o servicios que estén conectados con las necesidades y deseos de las audiencias.
En los años 60, el término “ciencia de datos” fue adoptado y usado por primera vez por John Wilder Tukey, reconocido estadístico estadounidense, en su artículo “The Future of Data Analisys”. Tukey definió la extracción del análisis de datos a través de la estadística matemática que comprende una serie de pasos conformados por los procedimientos para analizar datos, las técnicas usadas para interpretar los resultados de los procedimientos y la gestión de la planificación para la recopilación y análisis de datos, de manera más sencilla, efectiva, precisa y acertada.
El objetivo del Data Science o la Ciencia de Datos es crear valor a través del conocimiento establecido mediante la recopilación de datos, los cuales son conseguidos por medio de la interconexión de múltiples disciplinas como las matemáticas, la estadística, la ingeniería de datos, la informática, la programación y la visualización de datos.
A través de tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial y el machine learning, la Ciencia de Datos logra realizar predicciones y crear moldes relacionados con el comportamiento de usuarios y/o consumidores, haciendo uso de diversos algoritmos y técnicas entre las que se encuentran el Data Analytics, usado para la toma de decisiones; lagestión de datos, que permite definir estadísticas para una temática específica; y Business Analytics, con el que se recopilan y se analizan los datos para poder obtener una visualización de estos.
El Big Data se centra en recopilar grandes volúmenes de datos, estos pueden ser datos estructurados, los cuales se encuentran en bases de datos, datos transaccionales y otros; datos semiestructurados, presentes en archivos de texto, XML y registros de sistema; y datos no estructurados, hallados en redes sociales, blogs, imágenes, audios, videos, correos electrónicos, entre otros. A través del Big Data emergen datos masivos e información de valor para el desarrollo de proyectos que involucran análisis más avanzados o tecnologías como el machine learning.
Usualmente los datos masivos que brinda el Big Data se caracterizan por su volumen, haciendo referencia a la cantidad de datos; variedad, relacionado a los distintos tipos de datos; y velocidad, es decir, la rápides con la que se deben procesar los datos. Aspectos como la veracidad, el valor y la variabilidad se han ido añadiendo con el tiempo a la lista de características que destacan al Big Data.
La utilidad del Big Data surge de la necesidad de recopilar y entender datos masivos, mismos que les permiten a las empresas anticiparse a escenarios de riesgo que puedan poner en peligro sus beneficios o reputación, así mismo, les permite innovar con más seguridad en el lanzamiento de nuevos productos y servicios.
Ahora que ya conoces de qué se trata la Ciencia de Datos y el Big Data, queremos contarte qué diferencia una disciplina de otra porque, aunque se muevan en un campo en común, tienen aspectos que hace que cada una sea relevante y diferente en su campo.
Como mencionamos anteriormente, estos dos conceptos, Big data y ciencia de datos se encuentran en un campo en común que es la recopilación y estudio de datos con el objetivo de proporcionar información de valor a las compañías.
Sin embargo, poseen diferencias marcadas que es importante resaltar para entender de manera mucho más clara la funcionalidad de cada una de estas disciplinas. A continuación, resaltaremos cuatro de las más destacadas diferencias entre el Big Data y el Data Science:
Como puedes ver Big data y ciencia de datos son dos conceptos en los cuales existen diferencias concretas, pero que, sin duda, tienen una correlación que no podemos ignorar. Son disciplinas que coexisten, teniendo objetivos distintos.
En conclusión, el universo del Big Data es usado por la Ciencia de Datos para recopilar y analizar un conjunto de datos que le permitan recabar información de valor que brinde predicciones para la toma de decisiones. Es decir, sin el Big Data, el Data Science no tendría de donde tomar información, y sin la implementación de la Ciencia de Datos, los grandes volúmenes de datos que extrae el Big Data no obtendrían tanto valor.
Ahora que conoces más sobre cómo se diferencian y se complementan el Big Data y la Ciencia de Datos, veamos qué otros conceptos se relacionan con el Data Science y cómo le aportan en su labor de recopilación y análisis de datos.
Antes de profundizar en la relación que poseen estos tres conceptos, es importante definir qué es el Machine Learning y para qué sirve.
El Machine Learning o aprendizaje automático hace parte de las ramas de la inteligencia artificial, esta tecnología permite que las máquinas aprendan a identificar una serie de variables entre conjuntos de datos para que realicen diferentes tipos de predicciones.
A través de la estadística, el Machine Learning logra realizar acciones como recomendar películas o series en plataformas de streaming como Netflix, Amazon o HBO, también permite el reconocimiento del habla de asistentes virtuales como Siri o Alexa, está presente en funciones inteligentes de correos electrónicos como Gmail y en tecnologías como vehículos autónomos, robótica y motores de búsqueda.
La relación entre el Big Data, la Data Science y el Machine Learning radica en que para que pueda haber un aprendizaje automático efectivo se necesita, en primer lugar, un gran conjunto de datos desde donde se extrae información y, en segundo lugar, un algoritmo con el que se logre analizar los datos, con el propósito de identificar patrones que, finalmente, les permitan a las máquinas realizar recomendaciones o predicciones a los usuarios de diferentes servicios tecnológicos.
Puedes aprender más de Big data acá: Big Data Marketing ¿qué es y cómo se puede aplicar?
El conocimiento de lenguajes de programación en la Ciencia de Datos hace parte de la formación fundamental de quienes desean dedicarse a este campo de estudio, pues son herramientas que permitirán desarrollar tareas de analítica o sistemas de datos.
Con la masiva producción y recolección de datos, los profesionales en Ciencia de Datos son cada vez más requeridos, lo que hace necesario el conocimiento y manejo de los principales lenguajes de programación.
A continuación, conoce los lenguajes de programación más utilizados en la Ciencia de Datos:
La es ciencia de datos online, sin duda, un campo de estudio que está en auge y que continuará marcando tendencia en el mercado laboral por su capacidad de convertir los datos en información valiosa que impacte las decisiones y el desarrollo de las empresas y los comportamientos de los consumidores a nivel global.
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