Data Science: Qué es, qué se hace, qué se necesita y aplicaciones
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Data Science: Qué es, qué se hace, qué se necesita y aplicaciones

Descubre qué es la ciencia de datos, para qué sirve y qué salidas tiene


Nodd3r
3 de Julio de 2022 . 3 min
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QUÉ ES DATA SCIENCE

La ciencia de datos es una disciplina basada en las matemáticas, estadística y tecnologías de la información con el fin de transformar datos en información que sea útil y relevante.

Para lograr este objetivo, nos nutrimos de todo el potencial y valor de los datos mediante diversas técnicas de análisis de datos:

·        Minería de datos: Es el proceso de detectar patrones, correlaciones y anomalías en grandes conjuntos de datos para estimar o predecir resultados.

·        Machine Learning o aprendizaje automático: Mediante el uso de algoritmos, esta disciplina es capaz de entrenar a la máquina a partir del análisis de datos a fin de identificar patrones y tomar decisiones y automatizar el proceso.

·        Deep Learning: Se inspira en la estructura del cerebro y sus redes neuronales. Este subtipo de Machine Learning, utiliza nodos de información o neuronas interconectadas en una estructura de capas para crear un sistema adaptable que aprende de sus errores y mejoran progresivamente de manera autónoma.

·        Series Temporales: Es un conjunto de datos u observaciones ordenados cronológicamente que hace referencia a una o varias variables.

·        Regresiones: Es una técnica de análisis estadístico que calcula la relación estimada entre una variable dependiente y una o varias variables explicativas.

 

QUÉ HACE UN DATA SCIENTIST

Es el profesional que se dedica a la extracción de información a partir de grandes volúmenes de datos mediante la recolección, análisis e interpretación de los mismos.

El Data Scientist analiza y da sentido a estos datos, extrayendo información que sea relevante en la toma de decisiones, estrategias y planes de negocio de la empresa para impulsar sus objetivos.

Funciones del científico de datos:

·        Agregación de datos: Se obtiene toda la información que sea posible de diversas fuentes.

·        Limpieza de datos: Se elimina toda la información que no sea relevante y preparar los datos para su procesamiento (Eliminación de ruidos, normalizar valores, modificar variables…)

·        Manipulación de datos: Se obtiene información valiosa mediante la aplicación de procesos estadísticos, modelos predictivos, softwares analíticos, machine learning…

·        Presentación de datos: Se representan los datos de manera que sean comprensibles para otros departamentos.


QUÉ NECESITAS PARA SER UN DATA SCIENTIST:

·        Conocimientos estadísticos (modelado, clustering, análisis predictivo, visualización de datos…), matemáticos e informáticos.

·        Lenguajes de programación: Existen numerosos lenguajes de programación aplicados en ciencia de datos. No obstante, los más populares y exigidos frecuentemente en ofertas de trabajo son: R, Python y SQL.

·        Conocimiento acerca de plataformas, Machine Learning, Deep Learning y manejo de bases de datos SQL.

 

APLICACIÓN DE CIENCIA DE DATOS EN DIFERENTES SECTORES:

·        MEDICINA: Detección de tumores y búsqueda de tratamientos

Los sistemas de reconocimiento artificiales pueden llegar a ser mejores que los especialistas humanos, incluso, dentro del campo del análisis de imagen en la identificación de enfermedades.

·        CIBERSEGURIDAD: Identificación de amenazas

A partir de los datos de acceso a la red, se buscan patrones y se procede a dar alerta cuando se detectan situaciones que no responden a patrones predefinidos.

·        BUSCADORES: Reconocimiento de imagen

Análisis y clasificación automática de imágenes que la IA es capaz de identificar. La ciencia de datos interviene en el proceso, entrenando modelos de Deep Learning y permitiendo reducir al mínimo exponente la intervención humana a lo largo del proceso.

·        FINANZAS: Detección de fraudes

Cruzando datos de diferentes fuentes, se pueden identificar escenarios fraudulentos tales como tarjetas duplicadas o cobros indebidos o duplicados estableciendo de manera automática la acción de bloqueo o advertencia de actividad irregular antes de que se produzca el daño.

·        INDUSTRIA: Mantenimiento predictivo

La maquinaria y procesos logísticos cuentan con gran cantidad de sensores que informan sobre temperaturas, velocidades… Entrenando Modelos de Deep Learning, la ciencia de datos puede predecir los fallos con antelación y ahorrar en revisiones periódicas y piezas de repuesto.

·        MARKETING: Clasificación de clientes y audiencias

Nutriéndose de los datos de redes sociales, la ciencia de datos es capaz de predecir y crear la demanda de un producto a partir de ofertas segmentadas (clase social, edad, género…)

·        ENERGÍA: Asegurar el suministro

Se aplica en tareas como mantenimiento predictivo del consumo eléctrico o previsiones de consumo.

·        AUTOMATIZACIÓN: Generadores de texto, arte virtual o vehículos auto-tripulados

 

Otras aplicaciones de Data Science: Reconocimiento de voz, motores de recomendación, chatbots…

               

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