¿Qué es y cómo usar la ciencia de datos?

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La ciencia de datos permite preparar datos, construir modelos, visualizar resultados… y en definitiva tomar mejores decisiones.

Se habla mucho sobre la abundancia de datos y el análisis que se podría realizar con ellos. Solo basta con encender las noticias y ver la cantidad de números que se presentan como resumen periodístico. Por ejemplo, el porcentaje de personas con covid-19 activos, recuperados, cantidad de tests aplicados, trazabilidad, etc.

No solamente en canales de televisión y prensa online, esto sucede también en supermercados, el mundo financiero, la educación, en todas partes en realidad. ¿El motivo? El análisis de datos permite tomar mejores decisiones.

Los datos existen en abundancia y se proyecta que para el año 2025 la cantidad sea 10 veces más de la que actualmente tenemos en el mundo (1). He ahí la importancia de tener herramientas para procesarlos que puedan dar respuesta oportuna, para tomar mejores decisiones.

Qué es la ciencia de datos

Existen muchas definiciones para mostrar las diferentes disciplinas que conforman la ciencia de datos. La base es considerar métodos científicos, procesos y algoritmos para extraer valor desde diversas fuentes de información.

Entre las tareas más comunes se encuentra la preparación de datos, construir modelos y visualizar los resultados.

La siguiente es la forma simplificada de entender paso a paso qué se hace con los datos.

Un aspecto interesante de destacar es la multidisciplinariedad, que permite a analistas de datos trabajar en equipos, ya que es importante entender la naturaleza y origen de la información.

Por qué usar ciencia de datos

No todo lo que brilla es oro. Los datos deben procesarse antes de su análisis para poder obtener resultados con un mayor grado de confianza. Ciertamente, una gran parte de los proyectos que involucran análisis de información muchas veces fallan por no comprender la naturaleza de los datos.

Por ejemplo, si estamos analizando los datos de una persona que no tiene una tarjeta de crédito esto no implica que falte un dato, porque una persona no está obligada a tener una o a tener un número de teléfono fijo o móvil.

Los datos deben almacenarse y recién entonces están listos para ser usados por métodos de análisis.

Aquí se encuentra un abanico de oportunidades: técnicas para analizar textos, procesos, imágenes, genomas, redes sociales, finanzas, etc.

Quiénes la utilizan

Aplicar ciencia de datos permite generar mejores análisis y también modelos predictivos.

Es ampliamente usada por organizaciones que necesitan entender más su negocio para tomar medidas correctivas, mejorar procesos o evaluar nuevas oportunidades de expansión.

Entre los análisis destacan la segmentación de clientes en tiendas comerciales y banca, análisis de redes sociales para poder personalizar anuncios, detección de fraudes, observación de constelaciones, clasificación de pacientes en áreas de la salud, entre muchos otros ejemplos y ámbitos.

Herramientas de ciencia de datos

Existen muchas herramientas para el procesamiento de datos. No obstante, las más utilizadas hoy en día son aquellas de código abierto. Entre las más usadas está Apache Hadoop que por sus características permite resolver problemas de alta complejidad computacional.

Hay herramientas pagadas como RapidMiner que proporciona una manera simple de aplicar modelos de minería de datos. Además, siempre está la posibilidad de utilizar un lenguaje de programación, y en este ámbito, la tendencia están ampliamente marcada por Phyton y R, con una amplia comunidad que aporta con librerías que tienen algoritmos ya implementados.

Lo que viene

El futuro de la ciencia de datos se observa aún con una larga proyección debido a que los datos seguirán en aumento. Por ello, es necesario formar profesionales con capacidad analítica.

En la medida en que aumente la evidencia positiva del análisis de datos, las organizaciones van a querer integrar analistas de datos a sus grupos de trabajo. En este sentido, existirá cada vez mayor presión de las empresas para incorporar nuevas tecnologías y métodos de analítica para responder de mejor manera a las demandas del mercado.

Referencias:
(1) Van Der Aalst, W. (2016). Data Science in action. In Process mining.

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