Data Science: qué es y para qué sirve

Nacido a mediados de los años 70, el Data Science se ha convertido en una herramienta indispensable para multitud de empresas y sectores en todo el mundo, que han dejado atrás el afán por el “ensayo y error” (que puede costarles millones en pérdidas) y ahora buscan tomar decisiones basadas en evidencia. En este artículo te contamos qué es y por qué la ciencia de datos puede ser transformadora para tu carrera profesional.

Qué es Data Science

El Data Science (o ciencia de datos) es un campo multidisciplinar que se encarga de analizar una gran cantidad de datos para ayudar a las empresas en la toma de decisiones en su estrategia de negocio. El objetivo del Data Science es identificar patrones a través de técnicas de análisis avanzado para realizar una planificación óptima, adaptada al contexto del mercado y sus posibles cambios.

Este campo es impulsado por la creciente disponibilidad de data en la actualidad, que provienen de una gran variedad de fuentes, como redes sociales, dispositivos móviles, sensores, transacciones online, vehículos y mucho más.

El perfil Data Scientist (científica o científico de datos) aplica sus conocimientos de programación, estadística y matemáticas para extraer la información que necesita con el objetivo de elaborar la mejor estrategia en función de las necesidades de su empresa.

Aunque a simple vista parece que la ciencia de datos y el análisis de datos son lo mismo, pero la verdad es que son dos disciplinas diferentes. Pueden ser complementarias, pero un perfil Data Analyst no tiene un conocimiento tan profundo como un Data Scientist.

El proceso del Data Science

Más allá de los conceptos básicos, la ciencia de datos es la madre de grandes especializaciones de hoy en día, como lo son business intelligence, data engineering, deep learning y la inteligencia artificial. Aunque parece imposible, estas disciplinas se lograron concebir gracias al proceso sistemático que involucra varias etapas del día a día de un perfil experto en datos:

1. Recopilación de datos: se recogen los datos de diversas fuentes, como bases de datos, archivos, sensores o sistemas en línea. La minería de datos se centra mucho en esta etapa.
2. Limpieza y procesamiento de datos: los datos recopilados a menudo requieren limpieza y procesamiento para eliminar valores atípicos, datos faltantes y errores.
3. Exploración de datos: se realizan análisis exploratorios para comprender la estructura y características de los datos. Esto implica la creación de gráficos y estadísticas descriptivas.
4. Modelado: en esta etapa, se crean modelos de aprendizaje automático utilizando los datos preparados. Los modelos pueden variar desde modelos de regresión simples hasta redes neuronales profundas.
5. Evaluación: los modelos se evalúan utilizando métricas para determinar su rendimiento, por ejemplo, la velocidad de procesamiento de datos y el uso de recursos.
6. Implementación: una vez que se ha desarrollado un modelo efectivo, se implementa en la práctica para tomar decisiones basadas en datos.
7. Monitorización: es el seguimiento constante en el tiempo para los modelos y los resultados, garantizando que sigan siendo precisos y relevantes a medida que cambian las circunstancias.

Por qué es importante usar Data Science en las empresas

Las organizaciones que hacen uso del Data Science obtienen multitud de beneficios. Desde una mejora en la optimización de todos sus procesos hasta la posibilidad de identificar más oportunidades de negocio para sus equipos de Marketing y Ventas. En definitiva, el Data Science permite a las empresas obtener una ventaja competitiva que las sitúe por delante de su competencia directa.

En los últimos años, disciplinas como Machine Learning y Big Data (o análisis de datos masivos) se han convertido en áreas imprescindibles de muchas compañías. Estas intentan predecir el comportamiento de sus clientes potenciales para adaptar sus productos y servicios a un mercado en constante evolución. Esto ha provocado una explosión en la demanda de profesionales enfocados en la ciencia de datos, incrementando su empleabilidad. ¡Esta es una de las tantas razones por las que aprender Data Science!

¿Para qué sirve el Data Science?

La ciencia de datos tiene un amplio abanico de aplicaciones que pueden beneficiar a personas, empresas y organizaciones en diversas áreas. A fin de cuentas, los datos se convierten en información y revelaciones que pueden ser útiles en un sinfín de escenarios. Estos son solo algunos ejemplos:

• Predicción y optimización: se pueden utilizar modelos de predicción de eventos para prever ventas, demanda de productos, movimientos del mercado y más. Esto les permite tomar decisiones informadas y optimizar operaciones.
• Personalización: la ciencia de datos es el faro de la personalización de experiencias online. Desde motores de recomendación en plataformas de streaming hasta publicidad dirigida en redes sociales, mejorando la satisfacción del cliente y la eficacia de las estrategias de marketing.
• Detección de fraudes: en el sector financiero, la ciencia de datos desempeña un papel crucial. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar patrones de transacciones y comportamientos sospechosos para identificar y prevenir actividades fraudulentas.
• Diagnóstico médico: en el campo de la medicina, se utiliza para analizar datos clínicos, imágenes y registros de pacientes con el fin de diagnosticar enfermedades (incluyendo aquellas poco comunes), identificar tendencias de salud y predecir resultados médicos. Esto puede mejorar la precisión de los diagnósticos y el tratamiento de las y los pacientes.
• Análisis de redes sociales: las redes sociales generan una enorme cantidad de datos todos los días. La ciencia de datos se utiliza para obtener información sobre la opinión de los usuarios, tendencias en las conversaciones y el impacto de las estrategias.

En los últimos años, hemos visto que la data que hace vida en las redes sociales puede ser aprovechada incluso por la política. Existe una técnica llamada “scraping” en la que, con el uso de comandos, se extraen datos de forma automática. Elon Musk limitó el número de post diarios que sus usuarios podían ver en X (anteriormente Twitter) para reducir los niveles extremos de scraping de las empresas de Inteligencia Artificial.

Después de todo, ¿cómo crees que los modelos predictivos, como ChatGPT, son entrenados? La ciencia de datos, específicamente el Big Data, cumplen un enorme papel.

Qué opciones existen para estudiar Data Science

Aprender Data Science es algo al alcance de todas las personas, pues el mercado se ha adaptado a la alta demanda de este tipo de perfiles expertos en datos, ofreciendo diversas vías de formación. Sin embargo, no todas las opciones a tu alcance cuentan con los mismos pros y contras, por lo que conviene tener muy claro qué se aprende en cada una de ellas y el tiempo necesario para completar la formación en cada caso.

• Grado en Data Science: esta vía ofrece una titulación impartida de manera tradicional. Sin embargo, deberás invertir varios años para obtenerla y el programa de aprendizaje puede variar dependiendo de la entidad en la que te matricules.
• Máster de Data Science: esta opción permite obtener conocimientos avanzados, diseñada para profesionales que ya trabajan con datos y necesitan especializarse en un área concreta de un campo tan amplio como la ciencia de datos. Entre sus contras, un precio generalmente superior al de un bootcamp y una duración mucho mayor.
• Bootcamp de Data Science: sin duda la mejor opción para aquellas personas que deseen adaptar su perfil profesional al de Data Scientist en el menor tiempo posible y de la forma más práctica. Asimismo, decidirse por un bootcamp como punto de partida te proporcionará todos los conocimientos necesarios para seguir formándote en el futuro si así lo deseas.

Qué aprenderás en el Bootcamp de Data Science & Inteligencia Artificial

Las ventajas de cursar un bootcamp de ciencia de datos inician con una formación integral que en solo 16 semanas te convertirá en uno de los perfiles profesionales más demandados en la actualidad. Otro de los beneficios es su metodología learning by doing, que te permitirá aprender de la manera más práctica posible, ejecutando la teoría en casos prácticos que te ayudarán a asimilar los conceptos trabajados en clases en directo.

Todo ello en colaboración con una de las empresas líderes del sector de servicios IT, la compañía japonesa NTT DATA, reconocida en España como una de las mejores empresas para trabajar en el país, gracias a su apuesta por el desarrollo de talento digital y su cultura enfocada a la colaboración y la innovación.

Entre las tecnologías incluidas en los módulos de aprendizaje del Bootcamp de Data Science & Inteligencia Artificial de HACK A BOSS encontrarás:

• Python: aprenderás los fundamentos de la programación con el lenguaje Python. También usarás varias herramientas de visualización de datos y generarás mapas interactivos mientras te familiarizas con el Web Scraping, una técnica de extracción de datos de sitios web.
• Bases de datos y MySQL: los sistemas de bases de datos de código abierto no tendrán secretos para ti. MySQL está considerado como el sistema de gestión de bases de datos más popular del mundo por su flexibilidad y seguridad.
• Machine Learning: en este módulo adquirirás conocimientos sobre regresiones lineales y logísticas, así como todo lo necesario para trabajar con diferentes modelos de clasificación, clustering, redes neuronales y visión artificial. Suena complicado, pero gracias a nuestro sistema de aprendizaje supervisado podrás convertirte en una máquina del Machine Learning.
• Proyectos: realizarás proyectos prácticos, con los que podrás aplicar todos los conocimientos adquiridos al finalizar los módulos del bootcamp. Para ello usarás herramientas como PowerBI o Streamlit, que facilitan la creación de datos, modelos e informes de manera visual.
• Big Data: esta especialización requiere de habilidades muy buscadas en el mercado. El Bootcamp de Data Science de HACK A BOSS te permitirá aprender a usar PySpark, una herramienta de análisis de datos creada para usar el lenguaje de programación Python junto a Spark (un motor ultrarrápido para la gestión de grandes volúmenes de datos). Además, trabajarás con modelos de predicción con MLlib, ¡y mucho más!

Suena bien, ¿verdad? Y llegados a este punto seguro que te estás preguntando en qué situación se encuentra el mercado laboral para los profesionales de Data Science, y lo más importante, cuánto puede llegar a cobrar un perfil data scientist. Las buenas noticias continúan, porque el salario anual promedio de perfiles junior en esta profesión ronda los 28.000 euros brutos anuales. ¡Más motivos para aprender!

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