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Los orígenes de esta disciplina se remontan a 1962 cuando John W. Tukey discutía el futuro de la estadística matemática como ciencia empírica, y a 1974 cuando Peter Naur puso énfasis en los datos y acuñó el término “Ciencia de Datos”. A partir de 1977 el término fue integrado en varias asociaciones y conferencias de ámbito estadístico y computacional.

Seguramente William S. Cleveland fue el primero en tratar la Ciencia de Datos como una disciplina independiente en 2001.

Y más recientemente, el ganador del premio Turing, Jim Gray, imaginó la Ciencia de Datos como un «cuarto paradigma» de la ciencia (empírico, teórico, computacional, y ahora basado en datos), y afirmó que «todo lo relacionado con la ciencia está cambiando debido al impacto de la tecnología de la información y el diluvio de datos”.

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La Ciencia de Datos tiene que ver más con personas que con datos

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La Ciencia de Datos tiene que ver más con personas que con datos | Ivo Giulietti | TEDxSantaTecla

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Autor, Salas Ojeda, María Isabel (2021)

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Libro de Data Science

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Ciencia de Datos: hacia la automatización de las decisiones

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Editorial

Ciencia de Datos: hacia la automatización de las decisiones

Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería en Computación e Informática, Universidad de Tarapacá. Arica, Chile. E-mail: mauricio.arriagada@academicos.uta.cl

Analizar datos hoy en día es una tarea sumamente relevante por cuanto es un activo de gran valor tanto para investigadores como para organizaciones. Gracias al avance en tecnologías de la información y comunicación, hoy en día existen muchas plataformas que permiten registrar datos. Por ejemplo, los sistemas de información que apoyan a las organizaciones en la gestión de sus procesos registran todos los eventos en bases de datos tales como compras, traspasos de dinero, visitas médicas, entrega de productos, trámites notariales, etc. El comercio electrónico mueve millones de dólares diariamente en transacciones y con ello todos el detalle de cada transacción. Las redes sociales generan petabytes de datos diarios. Solo la red social Facebook tiene más de 1 billón de usuarios activos quienes aportan con cientos de petabytes de datos.

A comienzos del 2000, el autor Doug Laney introduce el términos de las 'V' que caracterizan a Big Data y que son los desafíos a estudiar: Volumen, Velocidad y Variedad de los datos. Ya en la primera década del 2000 se proyectaba el aumento en datos que produciría como resultado de la incorporación de nuevas tecnologías de información. Al analizar los datos que se generan con estas tecnologías, permite a las organizaciones tener mayor conocimiento permitiendo una mejor tomar de decisiones. Extraer conocimiento de los datos no es una tarea sencilla, ya que requiere de un proceso que depende las 'V' antes mencionadas. El procesar los datos genera información con un valor agregado que es el insumo para el descubrimiento de conocimiento que se basa en la información, valores y también en experiencia y cómo se hacen la cosas. Esto es un ciclo que se repite ya información y conocimiento a su vez generan más datos.

Hoy en día el mayor obstáculo que presentan las organizaciones no son los datos sino la comprensión de éstos para aplicar, análisis y mejorar los negocios (LaValle, Lesser, Shockley, Hopkins y Kruschwitz, 2011), es por ello que en las últimas décadas han surgido áreas de investigación aportando con herramientas y técnicas de procesamiento y análisis de datos. Es así como Ciencia de Datos es una área interdisciplinaria que tiene como propósito transformar datos en valor para poder reportar, diagnosticar, predecir y también recomendar soluciones o mejoras en productos, servicios y/o procesos.

Enmarcado dentro de Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial y Machine Learning, desde que emergen como disciplina, han tenido un fluctuante impacto en desarrollo y conocimiento. Sin embargo, hoy en día, gracias a mayor madurez en tecnología y avances en la Ciencia de Datos, es posible avanzar con mayor firmeza mediante el cumplimiento de ciertas condiciones. Por ejemplo, mejoras en arquitectura de computadores que permiten mayor capacidad de almacenamiento y computo, librerías de código abierto de gran complejidad que permiten a los investigadores centrarse en análisis de procesar datos más que en la infraestructura y algo muy importante, la disponibilidad de datos abiertos que son la principal entrada de modelos matemáticos para comprender mejor la realidad.

No hay duda alguna que la pasada década se caracterizó por avances en Inteligencia Artificial. Entre los muchos proyectos que más relevancia han tenido en la comunidad destacan Zippedi, robot chileno que permite escanear pasillos de supermercados para reposición stock y ahora en proceso creación de una plataforma que permite realizar compras online, sistemas de navegación que usan GPS en optimización de rutas, asistentes de voz como Google Home o Amazon Echo, entre muchos otros.

Es de vital importancia que las organizaciones puedan dar respuesta oportuna a los requerimientos de sus clientes, ya sea en productos o servicios. A través de la implantación de modelos de análisis de datos, es posible reducir el esfuerzo cognitivo que implica recuperar y procesar información para luego tomar decisiones. El esfuerzo debe estar puesto en gestionar información de manera automatizada y generar modelos que permitan tomar decisiones automatizadas que entregan respuestas precisas y oportunas. En este sentido las líneas de investigaciones deben estar orientadas en la extracción de conocimiento de datos no estructurados (área de estudio conocida como Procesamiento del Lenguaje Natural) que permita tomar requerimientos de clientes, procesarlos automáticamente y dar respuesta inmediata, el procesamiento de imágenes que busca patrones usando redes neuronales como modelo computacional que permite encontrar patrones con un porcentaje de probabilidad logrando grandes avances en áreas como visión por computador y reconocimiento de voz.

Los desafíos que se presentan en decisiones automatizadas es saber el límite de usabilidad de los datos y poder responder preguntas como ¿quién es el dueño de los datos?, ¿se puede garantizar la integridad de los datos?, ¿cuál es límite en el uso de datos por parte de las organizaciones?, ¿qué datos son privados?. Son varias las preguntas que se podrían seguir planteando, sin embargo, la discusión central es cómo generar mejores servicios automatizados a través de aprendizaje automático y un análisis de datos tanto descriptivo, como predictivo donde las decisiones tengan un bajo costo y riesgo.

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Ciencia de Datos: hacia la automatización de las decisiones

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Editorial Ciencia de Datos: hacia la automatización de las decisiones Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería en Computación e Informática, Universidad de Tarapacá. Arica, Chile. E-mail: mauricio.arriagada@academicos.uta.cl Analizar datos hoy en día es una tarea sumamente relevante por cuanto es un activo de gran valor tanto para investigadores como para organizaciones.

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Aplicación de Data Science en la empresa Partners Technology S. A. C.

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Un resumen general de lo que es ciencia de datos

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CIENCIA DE DATOS en 7 Minutos ⚡️💻 ¿Qué es Data Science Español?

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Ciencia de datos en 2024

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Cómo trabajar en Ciencias de Datos en la era AI

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¿Qué es el Big Data? - La mejor explicación en español

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Guía temática UPC de Data science, que cubre los tópicos de data análisis, big data, data mining y business analytics.

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Articulo de Ciencia de Datos y Informacion

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Articulo de Ciencia de Datos y Informacion

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sCielo

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Editorial

Ciencia de Datos: hacia la automatización de las decisiones

Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería en Computación e Informática, Universidad de Tarapacá. Arica, Chile. E-mail: mauricio.arriagada@academicos.uta.cl

Analizar datos hoy en día es una tarea sumamente relevante por cuanto es un activo de gran valor tanto para investigadores como para organizaciones. Gracias al avance en tecnologías de la información y comunicación, hoy en día existen muchas plataformas que permiten registrar datos. Por ejemplo, los sistemas de información que apoyan a las organizaciones en la gestión de sus procesos registran todos los eventos en bases de datos tales como compras, traspasos de dinero, visitas médicas, entrega de productos, trámites notariales, etc. El comercio electrónico mueve millones de dólares diariamente en transacciones y con ello todos el detalle de cada transacción. Las redes sociales generan petabytes de datos diarios. Solo la red social Facebook tiene más de 1 billón de usuarios activos quienes aportan con cientos de petabytes de datos.

A comienzos del 2000, el autor Doug Laney introduce el términos de las 'V' que caracterizan a Big Data y que son los desafíos a estudiar: Volumen, Velocidad y Variedad de los datos. Ya en la primera década del 2000 se proyectaba el aumento en datos que produciría como resultado de la incorporación de nuevas tecnologías de información. Al analizar los datos que se generan con estas tecnologías, permite a las organizaciones tener mayor conocimiento permitiendo una mejor tomar de decisiones. Extraer conocimiento de los datos no es una tarea sencilla, ya que requiere de un proceso que depende las 'V' antes mencionadas. El procesar los datos genera información con un valor agregado que es el insumo para el descubrimiento de conocimiento que se basa en la información, valores y también en experiencia y cómo se hacen la cosas. Esto es un ciclo que se repite ya información y conocimiento a su vez generan más datos.

Hoy en día el mayor obstáculo que presentan las organizaciones no son los datos sino la comprensión de éstos para aplicar, análisis y mejorar los negocios (LaValle, Lesser, Shockley, Hopkins y Kruschwitz, 2011), es por ello que en las últimas décadas han surgido áreas de investigación aportando con herramientas y técnicas de procesamiento y análisis de datos. Es así como Ciencia de Datos es una área interdisciplinaria que tiene como propósito transformar datos en valor para poder reportar, diagnosticar, predecir y también recomendar soluciones o mejoras en productos, servicios y/o procesos.

Enmarcado dentro de Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial y Machine Learning, desde que emergen como disciplina, han tenido un fluctuante impacto en desarrollo y conocimiento. Sin embargo, hoy en día, gracias a mayor madurez en tecnología y avances en la Ciencia de Datos, es posible avanzar con mayor firmeza mediante el cumplimiento de ciertas condiciones. Por ejemplo, mejoras en arquitectura de computadores que permiten mayor capacidad de almacenamiento y computo, librerías de código abierto de gran complejidad que permiten a los investigadores centrarse en análisis de procesar datos más que en la infraestructura y algo muy importante, la disponibilidad de datos abiertos que son la principal entrada de modelos matemáticos para comprender mejor la realidad.

No hay duda alguna que la pasada década se caracterizó por avances en Inteligencia Artificial. Entre los muchos proyectos que más relevancia han tenido en la comunidad destacan Zippedi, robot chileno que permite escanear pasillos de supermercados para reposición stock y ahora en proceso creación de una plataforma que permite realizar compras online, sistemas de navegación que usan GPS en optimización de rutas, asistentes de voz como Google Home o Amazon Echo, entre muchos otros.

Es de vital importancia que las organizaciones puedan dar respuesta oportuna a los requerimientos de sus clientes, ya sea en productos o servicios. A través de la implantación de modelos de análisis de datos, es posible reducir el esfuerzo cognitivo que implica recuperar y procesar información para luego tomar decisiones. El esfuerzo debe estar puesto en gestionar información de manera automatizada y generar modelos que permitan tomar decisiones automatizadas que entregan respuestas precisas y oportunas. En este sentido las líneas de investigaciones deben estar orientadas en la extracción de conocimiento de datos no estructurados (área de estudio conocida como Procesamiento del Lenguaje Natural) que permita tomar requerimientos de clientes, procesarlos automáticamente y dar respuesta inmediata, el procesamiento de imágenes que busca patrones usando redes neuronales como modelo computacional que permite encontrar patrones con un porcentaje de probabilidad logrando grandes avances en áreas como visión por computador y reconocimiento de voz.

Los desafíos que se presentan en decisiones automatizadas es saber el límite de usabilidad de los datos y poder responder preguntas como ¿quién es el dueño de los datos?, ¿se puede garantizar la integridad de los datos?, ¿cuál es límite en el uso de datos por parte de las organizaciones?, ¿qué datos son privados?. Son varias las preguntas que se podrían seguir planteando, sin embargo, la discusión central es cómo generar mejores servicios automatizados a través de aprendizaje automático y un análisis de datos tanto descriptivo, como predictivo donde las decisiones tengan un bajo costo y riesgo.

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Ciencia de Datos: hacia la automatización de las decisiones

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Editorial Ciencia de Datos: hacia la automatización de las decisiones Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería en Computación e Informática, Universidad de Tarapacá. Arica, Chile. E-mail: mauricio.arriagada@academicos.uta.cl Analizar datos hoy en día es una tarea sumamente relevante por cuanto es un activo de gran valor tanto para investigadores como para organizaciones.

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Historial completo de la ciencia de datos

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¿Para qué se utiliza la ciencia de datos?

La ciencia de datos se utiliza para estudiar los datos de cuatro maneras principales:

1. Análisis descriptivo

El análisis descriptivo examina los datos para obtener información sobre lo que ha ocurrido u ocurre en el entorno de datos. Se caracteriza por las visualizaciones de datos, como los gráficos circulares, de barras o líneas, las tablas o las narraciones generadas. Por ejemplo, un servicio de reserva de vuelos registra datos como el número de billetes reservados cada día. El análisis descriptivo revelará los picos y las caídas de las reservas, así como los meses de alto rendimiento del servicio.

2. Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico es un examen profundo o detallado de datos para entender por qué ha ocurrido algo. Se caracteriza por técnicas como el análisis detallado, el descubrimiento y la minería de datos o las correlaciones. Se pueden llevar a cabo varias operaciones y transformaciones de datos en un determinado conjunto con el fin de descubrir patrones únicos en cada una de estas técnicas. Por ejemplo, el servicio de vuelos podría hacer el análisis detallado de un mes con un rendimiento particularmente alto para entender mejor el pico de reservas. Esto puede revelar que muchos clientes visitan una determinada ciudad para asistir a un evento deportivo mensual.

3. Análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza los datos históricos para hacer previsiones precisas sobre los patrones de datos que pueden producirse en el futuro. Se caracteriza por técnicas como el machine learning, la previsión, la coincidencia de patrones y el modelado predictivo. En cada una de estas técnicas, se entrena a las computadoras para aplicar ingeniería inversa a las conexiones de causalidad en los datos. Por ejemplo, el equipo de servicios de vuelo podría utilizar la ciencia de datos para predecir los patrones de reserva de vuelos del año siguiente al inicio de cada año. El programa o algoritmo de la computadora pueden examinar datos anteriores y predecir picos de reservas de determinados destinos en mayo. Al anticiparse a las futuras necesidades de viaje de los clientes, la empresa podría empezar desde febrero a hacer publicidad específica para esas ciudades.

4. Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo lleva los datos predictivos al siguiente nivel. No solo predice lo que es probable que ocurra, sino que sugiere una respuesta óptima para ese resultado. Puede analizar las posibles implicaciones de las diferentes alternativas y recomendar el mejor curso de acción. Utiliza el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales y los motores de recomendación del machine learning.

De vuelta al ejemplo de la reserva de vuelos, el análisis prescriptivo podría examinar las campañas de marketing históricas para maximizar la ventaja del próximo pico de reservas. Un científico de datos podría proyectar los resultados de las reservas de diferentes niveles de gasto en varios canales de marketing. Estas previsiones de datos dan a la empresa de reserva de vuelos una mayor confianza en sus decisiones de marketing.

¿Cuáles son los beneficios de la ciencia de datos para las empresas?

La ciencia de datos revoluciona el modo en que operan las empresas. Muchas empresas, independientemente de su tamaño, necesitan una sólida estrategia de ciencia de datos para impulsar el crecimiento y mantener una ventaja competitiva. Algunos beneficios clave son:

Descubrir patrones desconocidos de transformación

La ciencia de datos permite a las empresas descubrir nuevos patrones y relaciones con el potencial de transformar la organización. Puede revelar cambios de bajo coste en la administración de recursos para obtener el máximo impacto en los márgenes de beneficio. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico utiliza la ciencia de datos para descubrir que se generan demasiadas consultas de clientes fuera del horario comercial. Las investigaciones revelan que es más probable que los clientes compren si reciben una respuesta rápida en lugar de una respuesta al día siguiente. Al implementar un servicio de atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, la empresa aumenta sus ingresos en un 30 %.

Innovar con nuevos productos y soluciones

La ciencia de datos puede revelar lagunas y problemas que de otro modo pasarían desapercibidos. Mejor información sobre las decisiones de compra, los comentarios de los clientes y los procesos empresariales puede impulsar la innovación en las operaciones internas y las soluciones externas. Por ejemplo, una solución de pago en línea utiliza la ciencia de datos para cotejar y analizar los comentarios que hacen los clientes sobre la empresa en redes sociales. Los análisis revelan que los clientes olvidan las contraseñas durante los periodos de pico de compra y que no están satisfechos con el actual sistema de recuperación de contraseñas. La empresa puede innovar para obtener una mejor solución y ver un aumento significativo en la satisfacción del cliente.

Optimización en tiempo real

Para las empresas, en especial las grandes, es un gran reto responder en tiempo real a las condiciones cambiantes. Esto puede causar importantes pérdidas o interrupciones en la actividad empresarial. La ciencia de datos puede ayudar a las empresas a predecir los cambios y reaccionar de forma óptima ante las distintas circunstancias. Por ejemplo, una compañía de envíos que use camiones utiliza la ciencia de datos para reducir el tiempo de inactividad si los camiones se rompen. Identifican las rutas y los patrones de turnos que propician averías más rápidas y ajustan los horarios de los camiones. Además, crean un inventario de piezas de repuesto comunes que se necesitan sustituir con frecuencia para que los camiones se puedan reparar con mayor rapidez.

¿Qué es el proceso de la ciencia de datos?

Un problema empresarial suele iniciar el proceso de la ciencia de datos. Un científico de datos trabajará con las partes interesadas del negocio para entender las necesidades del mismo. Una vez definido el problema, el científico de datos puede resolverlo con el proceso que consiste en obtener, depurar, explorar y modelar datos e interpretar los resultados (OSEMN):

Obtener datos

Los datos pueden ser preexistentes, recién adquiridos o un repositorio descargable de Internet. Los científicos de datos pueden extraerlos de las bases de datos internas o externas, del software CRM de la empresa, de los registros del servidor web, de las redes sociales o adquirirlos de terceros de confianza.

Depurar datos

La depuración o limpieza de datos consiste en el proceso de normalizarlos según un formato predeterminado. Incluye la gestión de los datos que faltan, la corrección de errores en estos y la eliminación de datos atípicos. Algunos ejemplos de la depuración de datos son:

Cambiar todos los valores de fecha a un formato estándar común.

Corregir las faltas de ortografía o los espacios adicionales.

Corregir inexactitudes matemáticas o eliminar comas de números grandes.

Explorar datos

La exploración de datos es un análisis preliminar de estos que se utiliza para planificar otras estrategias para su modelado. Los científicos de datos obtienen una comprensión inicial de los datos mediante estadísticas descriptivas y herramientas de visualización de los mismos. A continuación, exploran los datos para identificar patrones interesantes que se puedan estudiar o utilizar.

Modelar datos

El software y los algoritmos de machine learning se utilizan para obtener información más profunda, predecir resultados y prescribir el mejor curso de acción. Las técnicas de machine learning, como la asociación, clasificación y agrupación, se aplican al conjunto de datos de entrenamiento. El modelo podría probarse con datos de prueba predeterminados para evaluar la precisión de los resultados. El modelo de datos se puede ajustar muchas veces para mejorar los resultados.

Interpretar los resultados

Los científicos de datos trabajan junto a los analistas y las empresas para convertir la información de datos en acción. Hacen diagramas, gráficos y tablas para representar tendencias y predicciones. La síntesis de datos ayuda a las partes interesadas a comprender y aplicar con eficacia los resultados.

¿Cuáles son las técnicas de la ciencia de datos?

Los profesionales de la ciencia de datos utilizan sistemas de computación para seguir el proceso de la ciencia de datos. Las principales técnicas que utilizan los científicos de datos son:

Clasificación

La clasificación consiste en ordenar los datos en grupos o categorías específicas. Las computadoras están entrenadas para identificar y ordenar datos. Los conjuntos de datos conocidos se utilizan para crear algoritmos de decisión en una computadora que procesa y categoriza rápidamente los datos. Por ejemplo:

Ordenar los productos como populares o no populares.

Ordenar las solicitudes de seguro como de alto o bajo riesgo

Ordenar los comentarios en redes sociales como positivos, negativos o neutros.

Los profesionales de la ciencia de datos utilizan sistemas de computación para seguir el proceso de la ciencia de datos.

Regresión

La regresión es el método para encontrar una relación entre dos puntos de datos que aparentemente no se relacionan. La conexión se suele modelar en torno a una fórmula matemática y se representa en forma de gráfico o curvas. Cuando se conoce el valor de un punto de datos, se utiliza la regresión para predecir el otro punto de datos. Por ejemplo:

La tasa de propagación de enfermedades transmitidas por aire.

La relación entre la satisfacción del cliente y el número de empleados.

La relación entre el número de estaciones de bomberos y el número de heridos por un incendio en un lugar determinado.

Clústeres

El método de clústeres consiste en agrupar datos estrechamente relacionados para buscar patrones y anomalías. El método de clústeres se diferencia del ordenamiento porque los datos no se pueden clasificar con precisión en categorías fijas. De ahí que los datos se agrupen en relaciones más probables. Con los clústeres se pueden descubrir nuevos patrones y relaciones. Por ejemplo:

Agrupe clientes con un comportamiento de compra similar para mejorar el servicio.

Agrupe el tráfico de red para identificar los patrones de uso diario o un ataque a la red de forma más rápida.

Forme un clúster al agrupar los artículos en varias categorías de noticias diferentes y utilice esta información para encontrar contenidos de noticias falsas.

El principio básico de las técnicas de la ciencia de datos

Aunque los detalles varían, los principios subyacentes a estas técnicas son:

Enseñar a una máquina a ordenar los datos a partir de un conjunto de datos conocido. Por ejemplo, las palabras clave de muestra se dan al ordenador con su valor de ordenación. "Feliz" es positivo, mientras que "odio" es negativo.

Dar datos desconocidos a la máquina y permitir que el dispositivo ordene el conjunto de datos de forma independiente.

Permitir inexactitudes en los resultados y manejar el factor de probabilidad de los mismos.

¿Cuáles son las diferentes tecnologías de la ciencia de datos?

Los profesionales de la ciencia de datos trabajan con tecnologías complejas como:

1. Inteligencia artificial: los modelos de machine learning y el software relacionado con este se utilizan para los análisis predictivos y prescriptivos.

2. Computación en la nube: las tecnologías en la nube ofrecen a los científicos de datos la flexibilidad y la capacidad de procesamiento necesarias para el análisis avanzado de datos.

3. Internet de las cosas: IoT se refiere a varios dispositivos que se pueden conectar de forma automática a Internet. Estos dispositivos recogen datos para iniciativas de la ciencia de datos. Generan datos masivos que se pueden utilizar para la minería y extracción de datos.

4. Computación cuántica: las computadoras cuánticas pueden realizar cálculos complejos a alta velocidad. Científicos de datos cualificados las utilizan para crear algoritmos cuantitativos complejos.

La ciencia de datos es un término que engloba otras funciones y campos relacionados con los datos. Veamos algunos ejemplos:

¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y el análisis de datos?

Aunque los términos se pueden usar de manera indistinta, el análisis de datos es un subconjunto de la ciencia de datos. La ciencia de datos es un término que engloba todos los aspectos del procesamiento de datos, desde la recopilación hasta el modelado y la información. Por otro lado, el análisis de datos se ocupa principalmente de la estadística, las matemáticas y el análisis estadístico. Solo se centra en el análisis de datos, mientras que la ciencia de datos está relacionada con el panorama general de los datos de la organización. En la mayoría de los lugares de trabajo, los científicos y analistas de datos trabajan juntos para alcanzar objetivos empresariales comunes. Un analista de datos puede dedicar más tiempo a los análisis rutinarios y proporcionar informes periódicos. Un científico de datos puede diseñar la forma de almacenar, manipular y analizar los datos. En pocas palabras, un analista da sentido a los datos existentes, mientras que un científico crea nuevos métodos y herramientas para procesarlos y que los usen los analistas.

¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y el análisis empresarial?

Aunque ambos se superpongan entre sí, la diferencia clave consiste en el uso de la tecnología en cada campo. Los científicos de datos trabajan de manera más estrecha con la tecnología de datos que los analistas empresariales. Definen casos empresariales, recopilan información de las partes interesadas o validan soluciones. Por su parte, los científicos de datos usan la tecnología para trabajar con datos empresariales. Pueden escribir programas, aplicar técnicas de machine learning para crear modelos y desarrollar nuevos algoritmos. Los científicos de datos no solo entienden el problema, sino que también pueden crear una herramienta para solucionarlo. No es raro encontrar que los analistas empresariales y científicos de datos trabajan en el mismo equipo. Los analistas empresariales toman resultados de los científicos de datos y los utilizan para contar una historia que la empresa, en general, pueda entender.

¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y la ingeniería de datos?

Los ingenieros de datos crean y mantienen los sistemas que permiten a los científicos de datos acceder e interpretar los datos. Trabajan de manera más estrecha con la tecnología subyacente que un científico de datos. Por lo general, el rol implica la creación de modelos y canalizaciones de datos, así como la supervisión del servicio ETL (extracción, transformación y carga). Según la configuración y el tamaño de la organización, el ingeniero de datos también puede administrar la infraestructura relacionada, como el almacenamiento de macrodatos, el streaming y las plataformas de procesamiento como Simple Storage Service (Amazon S3). Los científicos utilizan los datos que los ingenieros han procesado para crear y entrenar modelos predictivos. A continuación, los científicos de datos pueden entregar los resultados a los analistas con vistas a la toma de decisiones.

¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y el machine learning?

El machine learning es la ciencia de entrenamiento de máquinas para que puedan analizar y aprender mediante datos, como lo hacen los humanos. Es uno de los métodos que se utilizan en los proyectos de ciencia de datos con el fin de obtener información automatizada de estos. Los ingenieros de machine learning se especializan en computación, algoritmos y habilidades de codificación específicas de los métodos de machine learning. Los científicos de datos pueden utilizar métodos de machine learning como herramientas o trabajar con otros ingenieros de machine learning para procesar los datos.

¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y la estadística?

La estadística es un campo con bases matemáticas que busca recopilar e interpretar datos cuantitativos. En cambio, la ciencia de datos es un campo multidisciplinario que utiliza métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos a partir de los datos de maneras diversas. Los científicos de datos utilizan métodos de muchas disciplinas, incluida la estadística. Sin embargo, los campos difieren en sus procesos y los problemas que estudian.

¿Cuáles son las diferentes herramientas de la ciencia de datos?

AWS dispone de una serie de herramientas para apoyar a los científicos de datos de todo el mundo:

Almacenamiento de datos

Para el almacenamiento de datos, Amazon Redshift puede ejecutar consultas complejas de datos estructurados o no estructurados. Los analistas y científicos de datos pueden utilizar AWS Glue para administrar y buscar datos. AWS Glue crea automáticamente un catálogo unificado de todos los datos del lago de datos, con metadatos asociados de modo que se puedan detectar.

Machine learning

Amazon SageMaker es un servicio de machine learning completamente administrado que se ejecuta en Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). Permite a los usuarios organizar los datos, crear, entrenar y desplegar modelos de machine learning, así como escalar las operaciones.

Análisis

Amazon Athena es un servicio de consultas interactivo que facilita el análisis de datos en Amazon S3 o Glacier. Es rápido, sin servidor y funciona con consultas SQL estándar.

Amazon Elastic MapReduce (EMR) procesa macrodatos mediante servidores, como Spark y Hadoop.

Amazon Kinesis permite la agregación y el procesamiento de datos de streaming en tiempo real. Utiliza secuencias de clics de sitios web, registros de aplicaciones y datos de telemetría de dispositivos del Internet de las cosas.

Amazon OpenSearch permite buscar, analizar y visualizar petabytes de datos.

¿Qué hace un científico de datos?

Un científico de datos puede utilizar una serie de técnicas, herramientas y tecnologías diferentes como parte del proceso de la ciencia de datos. En función del problema, eligen las mejores combinaciones para obtener resultados más rápidos y precisos.

El rol y trabajo diario de un científico de datos varían en función del tamaño y las necesidades de la organización. Aunque suelen seguir el proceso de la ciencia de datos, los detalles pueden variar. En los equipos de ciencia de datos más grandes, un científico puede trabajar con otros analistas, ingenieros, expertos en machine learning y estadísticos para garantizar que el proceso de la ciencia de datos se siga de principio a fin y se alcancen los objetivos empresariales.

Sin embargo, en equipos más pequeños, un científico de datos puede cumplir varias funciones. En función de la experiencia, las aptitudes y la formación, pueden desempeñar varios roles que se superpongan entre sí. En este caso, sus responsabilidades diarias podrían incluir la ingeniería, el análisis y el machine learning, además de las metodologías básicas de la ciencia de datos.

¿A qué retos se enfrentan los científicos de datos?

Varios orígenes de datos

Los diferentes tipos de aplicaciones y herramientas generan datos en varios formatos. Los científicos tienen que limpiar y preparar los datos para que sean coherentes. Esto puede resultar tedioso y llevar mucho tiempo.

Entender el problema de la empresa

Los científicos de datos tienen que trabajar con varias partes interesadas y con administradores empresariales para definir el problema que se debe resolver. Esto puede suponer un reto, particularmente en empresas grandes que cuentan con múltiples equipos de trabajo con necesidades diferentes.

Eliminación del sesgo

Las herramientas de machine learning no son completamente precisas, por lo que puede existir cierta incertidumbre o sesgo. Los sesgos son desajustes en el comportamiento de las predicciones o los datos de entrenamiento del modelo entre diferentes grupos, como la edad o el nivel de ingresos. Por ejemplo, si una herramienta se entrena principalmente con datos de personas de mediana edad, puede ser menos preciso cuando se hagan predicciones que impliquen a personas más jóvenes o mayores. El ámbito del machine learning ofrece la oportunidad de abordar los sesgos detectándolos y midiéndolos en los datos y el modelo.

Próximos pasos de la ciencia de datos

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¿Qué es la ciencia de datos? - Explicación de la ciencia de datos - AWS

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Descubra qué es la ciencia de datos, por qué es importante y cómo utilizar las herramientas de AWS para las necesidades derivadas de ella.

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Ciencia de datos como herramienta de soporte en la gestion

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Ciencia de datos como herramienta de soporte en la gestion

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Ciencia de datos como herramienta de soporte en la gestion

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Pizarro, G. ; Rodriguez, R. ; Rodriguez, Z. y Calzada, T. (September 2020). Ciencia de los Datos. Propuestas y casos de uso. Universidad Pedagógica de Durango. Instituto Tecnológico de Durango.