Ciencia de datos
Qué es y por qué es importante
La ciencia de datos es un campo multidisciplinar que describe en líneas generales cómo se utilizan los datos para generar insights. A diferencia de otros campos especializados relacionados con los datos, como la minería de datos o la ingeniería de datos, la ciencia de datos engloba su ciclo de vida completo, desde la obtención de datos brutos hasta su transformación en información que se pueda aprovechar para una gran variedad de aplicaciones.
La evolución de la ciencia de datos
Cuando nos remontamos al origen de la ciencia de datos, nos situamos en 1962, cuando el matemático John Tukey la sugirió en su estudio El futuro del análisis de datos. En él, describió la existencia de una «ciencia no reconocida» que consistía en interpretar y aprender de los datos.
Aunque resulta más útil si examinamos la ciencia de los datos en el mundo moderno. La llegada del big data, que ha sido posible gracias a los avances en la capacidad de procesamiento y almacenamiento, ha creado oportunidades sin precedentes para que las empresas descubran los patrones que se ocultan en los datos y utilicen esta información para tomar mejores decisiones. Pero, para hacerlo, primero hay que recopilar, procesar, analizar y compartir esos datos. La gestión de ese ciclo de vida completo es la esencia de la ciencia de datos.
Hoy en día, la ciencia de los datos se halla muy presente dentro y fuera del mundo empresarial. Tanto es así que la revista de investigación Harvard Business Review calificó a la ciencia de datos como la profesión más sexy del siglo XXI. A los profesionales se les denomina científicos de datos, mientras que la ciencia de datos define las técnicas y tecnologías.
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La ciencia de datos en el mundo actual
Adéntrese en el mundo moderno de la ciencia de datos.
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¿Dónde se utiliza la ciencia de los datos?
Es difícil encontrar un sector que no aplique la ciencia de datos a las funciones empresariales más decisivas. Veamos algunos de los casos de uso más interesantes.
Salidas que ofrece la ciencia de datos
Para entender todas las posibilidades que ofrece la ciencia de los datos a las empresas, conviene examinar algunos de los objetivos y resultados más típicos de la ciencia de datos.
- Predicción (cuándo fallará un activo).
- Clasificación (de clientes nuevos o actuales).
- Recomendaciones (si le gusta esto, pruebe aquello).
- Detección de anomalías (compras fraudulentas).
- Reconocimiento (imagen, texto, audio, vídeo, etc.).
- Información procesable (dashboards, informes, visualizaciones).
- Procesos automatizados y toma de decisiones (aprobación de tarjetas de crédito).
- Puntuación y calificación (evaluar la solvencia).
- Segmentación (marketing personalizado).
- Optimización (mejoras en la producción).
- Predicciones (pronósticos de ventas e ingresos).
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AI compuesta
La mayoría de los proyectos de AI actuales utilizan múltiples tecnologías de ciencia de datos. Según Gartner, la combinación de diferentes técnicas de inteligencia artificial para lograr el mejor resultado se denomina «AI compuesta».
Con la AI compuesta, se empieza con el problema y luego se aplican los datos y las herramientas más apropiadas para resolverlo. Entre otras cosas, se utiliza una combinación de técnicas de ciencia de datos, como el aprendizaje automático, la estadística, la analítica avanzada, la minería de datos, la previsión, la optimización, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial.
La AI compuesta se está convirtiendo en un sinónimo de ciencia de datos. La razón es que escoger la tecnología de IA adecuada no es siempre tan sencillo. Hay que comprender a fondo el problema que la empresa está tratando de resolver y cuáles son los datos de los que dispone para resolverlo. Esta combinación de los conocimientos empresariales y tecnológicos es la esencia de la ciencia de datos.
Cómo funciona la ciencia de datos
La ciencia de datos consiste en aplicar múltiples herramientas y tecnologías para extraer información útil de los datos estructurados y desestructurados. Estas son algunas prácticas habituales que utilizan los científicos de datos para transformar la información bruta en una visión que revolucione el negocio.
La gestión de datos se refiere a la forma en que las empresas administran los datos para aprovechar al máximo su potencial. Para gestionar los datos con eficacia es necesario que exista una estrategia de datos, así como métodos fiables que permitan su acceso, integración, limpieza, gobierno, almacenamiento y preparación para su análisis.
El aprendizaje automático automatiza la construcción de modelos analíticos. Con el aprendizaje automático no supervisado, la tecnología utiliza mecanismos de las redes neuronales, la estadística, la investigación operativa y la física para hallar la información oculta en los datos sin necesidad de indicarle explícitamente dónde buscar o qué conclusiones sacar.
Una red neuronal es un tipo de aprendizaje automático que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Es un sistema informático formado por unidades interconectadas (como las neuronas) que procesa la información en respuesta a entradas externas y transmite la información a todas las unidades.
El Deep Learning, utiliza enormes redes neurales con muchas capas de unidades de procesamiento, aprovechando los avances de la potencia informática y las técnicas de entrenamiento mejoradas para identificar patrones complejos en grandes cantidades de datos. Algunas aplicaciones comunes incluyen el reconocimiento de imágenes y del habla.
El reconocimiento de imágenes, se basa en el reconocimiento de patrones y deep learning para identificar que hay en una imagen o video. Cuando las máquinas son capaces de procesar, analizar y comprender imágenes, pueden capturar imágenes o vídeos en tiempo real e interpretar sus alrededores.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es la capacidad de los ordenadores de analizar, entender y generar el lenguaje humano, incluyendo el habla. La etapa siguiente del NLP es la interacción en lenguaje natural, que permite a los humanos comunicarse con los ordenadores utilizando el lenguaje cotidiano para desempeñar tareas.
La visualización de datos consiste en presentarlos en un formato pictórico o gráfico para que puedan analizarse fácilmente. Es un aspecto fundamental para que las organizaciones puedan tomar decisiones de negocios apoyándose en los resultados obtenidos a partir de la ciencia de datos.
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Lenguajes de programación más usados en ciencia de datos
Al igual que los humanos utilizamos una amplia variedad de lenguajes, lo mismo ocurre con los científicos de datos. Actualmente existen cientos de lenguajes de programación, por lo que escoger el más apropiado depende de qué se quiera conseguir. A continuación, examinamos algunos de los principales lenguajes de programación utilizados en la ciencia de datos.
Python es un lenguaje de programación interpretado, orientado a objetos y de alto nivel con una semántica dinámica. Sus estructuras de datos integradas de alto nivel, en combinación con la tipificación dinámica y la vinculación dinámica, lo hacen muy atractivo para desarrollar aplicaciones con rapidez, además de como lenguaje «pegamento» o de scripting para conectar componentes existentes.
R es un entorno de software libre para la computación estadística y los gráficos respaldado por la fundación R Foundation for Statistical Computing. El lenguaje R se utiliza mucho en la estadística y minería de datos para desarrollar software estadístico y analizar datos.
SQL es un lenguaje de dominio específico utilizado en la programación y diseñado para gestionar los datos almacenados en un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) o para procesar flujos en un sistema de gestión de flujos de datos relacionales (RDSMS). Es muy útil para manejar datos estructurados, es decir, datos que incorporan relaciones entre entidades y variables.
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