¿Qué es Data Science y para qué sirve?

data science

Que los datos son cada vez más importantes en nuestra sociedad está claro. Y es que hacer un buen análisis de datos y métricas es la mejor manera de tomar decisiones. Por eso, no es de extrañar que los especialistas en ciencia de datos estén cada vez más buscados por las empresas. Pero, ¿sabes que es el data science? ¿Quieres saber qué necesitas para convertirte en data scientist?

En este post, te contaremos todo lo que debes saber sobre la ciencia de datos y cómo convertirte en un data scientist. ¿Estás a punto?

Qué es la Ciencia de Datos y para qué sirve

El Data Science es una disciplina que hace uso de diferentes tecnologías y métodos para procesar y analizar todos los datos recolectados por un negocio. Su finalidad es identificar patrones y tendencias que sean útiles para la toma de decisiones estratégicas para dichos negocios.

Como puedes imaginar, en un entorno cada vez más digitalizado, las empresas disponen de grandes cantidades de datos. Bien organizados y analizados, se convierten en una gran ventaja competitiva en su actividad.

Estos datos entrañan la realidad del comportamiento de todos los usuarios que entran en contacto con las comunicaciones y plataformas de una empresa; desde donde llegan, cuánto tiempo se quedan, cuando se van, cuando y qué compran…

Por lo tanto, con el data science, se puede, entre otras cosas, ajustar la estrategia de comunicación y organización de la empresa, así como modificar la arquitectura de la página web o de la app para mejorarla y hacerla más funcional a partir de los datos analizados.

data science que es

Historia del data science

Para contarte el origen del término “data science” debemos remontarnos a 1962, cuando John W. Tukey, un reputado estadístico estadounidense relacionó por primera vez el análisis de datos con las características de una ciencia empírica, iniciando así la evolución de la estadística matemática.

“Durante mucho tiempo pensé que era un estadístico interesado en inferencias de lo particular a lo general. Pero a medida que observé la evolución de las estadísticas matemáticas, tuve motivos para preguntarme y dudar […] Llegué a sentir que mi interés central está en el análisis de datos… El análisis de datos, y las partes de las estadísticas que se adhieren a él, deben […] asumir las características de la ciencia en lugar de las matemáticas […] el análisis de datos es intrínsecamente una ciencia empírica”.

Aun así, este término no se acuñó hasta 1974, por parte del científico danés Peter Naur, ganador del Premio Turing en 2005.

Las mejores salidas laborales si has estudiado data science

Como ya te hemos contado, el data science es una disciplina cada vez más necesaria en empresas de todo tipo, y los profesionales de la ciencia de datos están cada vez más demandados. Por eso, a continuación, te contamos a qué empleos de data science puedes acceder si has estudiado ciencia de datos.

  • Data Engineer: Este perfil se encarga de poner a punto el ecosistema en el que los demás expertos podrán obtener sus datos, ya filtrados y preparados para su posterior análisis. Por lo tanto, es el encargado de diseñar, construir, desarrollar, probar y mantener el sistema de procesamiento de datos elegido. El salario medio de esta posición en España es de 40K al año.
  • Data Architect: En una línea parecida a la anterior, esta posición requiere una visión global para poder hacer el diseño e implementación de las arquitecturas de software. Por lo tanto, su función principal es integrar y centralizar todas las fuentes de datos. De media, este tipo de profesionales ganan aproximadamente unos 48K al año.
  • Data Analyst: En el entorno del big data y data science, destaca este rol, que dedica su tiempo a la recuperación y/o obtención de información, a la minería de datos y al procesado, estudio avanzado y visualización de estos. Para ello, es necesario dominar herramientas de Business Intelligence. El sueldo medio de un Data Analyst en España es de alrededor de 28K al año.
  • Data Scientist: Otro perfil muy demandado dentro de la ciencia de datos. Su función está más enfocada al análisis de datos y utilización de los mismos para generar predicciones. Son responsables también en muchas ocasiones de la implementación de tests estadísticos. El sueldo medio en España ronda los 35K al año.
  • Machine Learning Engineer: Este es uno de los perfiles más demandados dentro del entorno del Data Science. La función principal de este rol es implementar y desarrollar modelos de Machine Learning a partir de algoritmos de Inteligencia Artificial para automatizar modelos predictivos, poniendo especial énfasis en la robustez de su arquitectura. El salario medio de esta posición en España ronda los 42K anuales.

Lenguajes de programación más utilizados en ciencia de datos

Ahora que ya conoces algunos de los empleos de data science más demandados por las empresas, es el momento de contarte qué lenguajes de programación debes dominar para ser un buen profesional de la ciencia de datos.

  • Python: Como sabes, es uno de los lenguajes más usados por los profesionales de la ciencia de datos. ¿Por qué? Pues porqué Phyton para data science es gratuito, muy sencillo de utilizar, incluso si nunca has usado un lenguaje de programación y sus posibilidades rozan el infinito. Esto lo convierte en un lenguaje idóneo para multitud de finalidades, ¡incluso permite relacionar ciencia de datos e inteligencia artificial!
  • R (lenguaje de programación): Este es uno de los lenguajes de programación más importantes en el sector por su enfoque estadístico. R para ciencia de datos ofrece un entorno idóneo para el data science, ya que está preparado para trabajar modelos estadísticos lineales y no lineales, además de hacer clasificaciones, hacer un análisis de series temporales o automatizar informes. Y, por si fuera poco, ¡es gratis! Además, como permite trabajar con distintas funcionalidades, se puede integrar con otros lenguajes como Python.

ciencia de datos

Ciencias similares a data science

Antes te decíamos que data science y data analytics no es lo mismo, pero, ¿sabías que también hay diferencias entre big data y data science?

Por un lado, la ciencia de datos presenta un enfoque global, su objetivo es descubrir nuevos patrones y tendencias en todos los ámbitos en los que haya procesamiento de datos. Por lo tanto, el data science hace preguntas.

Por otro lado, está el análisis de datos, que se encarga de responder estas preguntas. ¿Cómo? A través de métricas que se usan para medir y analizar los datos, de manera que, estos datos, se convierten en información que permite tomar decisiones para resolver los problemas planteados por la ciencia de datos.

Finalmente, está el big data. Este concepto se diferencia de los dos anteriores, porqué está mucho más relacionado con la tecnología, las herramientas y el software de análisis. Es decir, el big data es la extracción de grandes cantidades de datos, estén estructurados o no.

Por lo tanto, el big data extrae un gran volumen de datos muy variados a gran velocidad, el análisis de datos organiza la información y la analiza para que, a través de la ciencia de datos, se puedan detectar patrones y tomar decisiones estratégicas.

¿Por qué es importante el machine learning en data science?

Seguro que has oído hablar del machine learning, pero ¿sabías que es una parte muy importante del data science?

Pues sí, el machine learning es fundamental en data science, y es que permite crear sistemas que aprenden de manera automatizada gracias a los algoritmos supervisados o no supervisados y a su entrenamiento y test.

Por lo tanto, gracias a la ciencia de datos y machine learning, se pueden aplicar distintos algoritmos con los que podemos intentar reconocer patrones en los datos que tengamos y así permitir a estos sistemas predecir comportamientos y mejorar por sí solos.

Donde estudiar data science

Si has llegado hasta aquí, está claro que tienes un gran interés en la ciencia de datos y en la carrera profesional que podrías desarrollar.

Por eso, si quieres convertirte en un auténtico experto de datos, la mejor opción es una formación orientada a proyectos reales, que te prepare para el auténtico mundo laboral. Esto significa, no solo dominar los lenguajes de programación y saber usar las herramientas, sino aprender a trabajar en equipo y cada vez más en remoto, por lo que deberás dominar también las soft skills.

En Assembler Institute of Technology hemos desarrollado nuestro Máster en Data Science, con el que, en tan solo 6 meses, te convertirás en un Data Scientist cualificado. ¿Lo mejor? ¡Pagarás solo la matrícula, el resto cuando encuentres trabajo!

Requisitos para ser un data scientist

Como has visto, para ser un profesional del data science y optar a alguno de los empleos que te hemos comentado, hace falta reunir algunos requisitos básicos, aquí te los resumimos:

  • Buen nivel de soft skills para trabajar bien en equipo
  • Conocimiento y dominio de lenguajes de programación como R y Phyton
  • Fundamentos de matemáticas
  • Visión analítica para detectar patrones y tendencias
  • Visión de negocio para interpretar patrones y hacer propuestas estratégicas

Ahora que ya lo sabes todo sobre el data science, ¿a qué esperas para dar un giro a tu carrera y convertirte en experto de datos?

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