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Los científicos de datos combinan técnicas de ciencia de la computación y la estadística, como el aprendizaje automático (machine learning), la inteligencia artificial, el reconocimiento de patrones, el aprendizaje estadístico, los modelos de probabilidad y la visualización, para administrar, analizar e interpretar

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La tecnología de la información (TI) es el proceso de creación, almacenamiento, transmisión y percepción de la información y los métodos de aplicación de dichos procesos. Muchos equiparan el concepto con la tecnología informática porque ésta se ha desarrollado más rápidamente junto con ella.

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Existen múltiples ejemplos de TIC como el teléfono, los celulares, la imprenta, el correo y las computadoras, pero, sin duda, el que ha causado más impacto en el desarrollo de las sociedades es el internet.

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El/la graduado/a en Ciencia de Datos posee una sólida formación en áreas diversas, como matemática, informática y estadística, desde la obtención de datos, evaluación y preparación, hasta la implementación de los modelos, producción y puesta en funcionamiento de una herramienta o solución adaptada.

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Identifica comportamientos clave, patrones que se pasan por alto, de los consumidores que todavía no son parte de la estrategia del negocio. Ayuda a tomar mejores decisiones porque utiliza la estadística y las matemáticas para interpretar los datos, así que no hay espacio para especulaciones o adivinanzas.

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La ciencia de datos proporciona sugerencias, consejos. Por lo general, no es un papel de toma de decisiones. Y muchos científicos de datos se frustran cuando los tomadores de decisiones siguen sus instintos ignorando los hechos. Para defender a los tomadores de decisiones: saben que el futuro no está escrito en datos históricos y deben ser creativos a pesar de lo que digan los científicos de datos. Entenderá esto completamente solo en el rol de toma de decisiones con una alta responsabilidad.

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El rendimiento depende en gran medida de la calidad del líder.

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El rendimiento depende en gran medida de la calidad del líder.

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Entonces, muy a menudo, los científicos de datos necesitan convertirse en líderes en su organización. Pocas personas pueden liderar equipos de ciencia de datos y establecer las expectativas correctas. Los gerentes sobreestiman el poder de la ciencia de datos (me dan las respuestas finales a mis preguntas) o subestiman (solo denme los informes). Especialmente junior necesita orientación y orientación para brindar grandeza, independientemente de la calidad de las especificaciones iniciales de la gerencia.

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Los mejores científicos de datos saben mucho sobre negocios, datos, tecnología, son grandes líderes y excelentes en comunicación. No es un conjunto fácil de requisitos para los candidatos junior.

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Cuando un desarrollador escribe software de la manera correcta, funciona bien. Pero el científico de datos puede ejecutar todo bien y, a veces, simplemente no funciona. La estadística es una perra. Y necesitas aprender a vivir con eso.

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En pocas palabras y resumiendo mucho, Data Science sirve para dar sentido a una gran masa de datos. Se puede decir que el Big Data aporta la materia prima de la que, a posteriori, la ciencia de datos se encarga de dar forma, interpretar, gestionar y tomar decisiones acordes a esos datos.

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Estas personas tienen grandes conocimientos matemáticos y estadísticos y, además, dominan el sofware estadístico y la programación y los sistemas de análisis de datos masivos como el machine learning . También es necesario que controlen la tecnología y las bases de datos para poder aportar cambios y mejoras.

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La ciencia de datos incorpora varias disciplinas —por ejemplo, ingeniería de datos, preparación de datos, minería de datos, análisis predictivo, aprendizaje automático (machine learning, ML) y visualización de datos, así como estadísticas, matemáticas y programación de software.