Qué es Data Science y por qué es tan importante en la actualidad

Haz la prueba. Abre tu navegador, entra en Google y busca el término ‘data science’. Hoy, esa búsqueda arroja 3.410.000.000 resultados en el buscador por antonomasia. ¿Está el data science de moda? Realmente no es algo tan novedoso como cabría esperar, pero sí parece que quienes se dedican a la ciencia de datos viven un momento dulce. De hecho, todo indica que la situación, lejos de normalizarse o perder fuelle, irá a más durante los próximos años. Pero ¿por qué goza de tan buena salud todo lo que esté relacionados con ‘el dato’? Para saberlo, en primer lugar, habría que entender el motivo por el que las grandes corporaciones lo han convertido en uno de los pilares básicos de su estrategia, o el motivo por el cual las startups emergentes nacen con el objetivo de explotarlo. Quizás habría que considerar por qué buena parte de los productos y servicios que consumimos son tan dependientes de esta tendencia. O, quizás… simplemente habría que empezar preguntándose qué es data science; qué es REALMENTE data science.

Entonces, ¿qué es Data Science?

Qué es Data ScienceResulta muy fácil perderse entre todo un glosario de términos cuando queremos saber qué es data science. Sería muy sencillo (y tentador) conformarse solo con el concepto general: data science es la ciencia que estudia los datos. Obviamente, y aunque sea estrictamente correcto, sería simplificar las cosas en exceso.

Data Science no es un único concepto o una única disciplina que lo comprende todo. Data Science es un conjunto de subdisciplinas que abarcan un proceso formado por distintas fases: obtención de datos, tratamiento, entrenamiento mediante Machine Learning, testeo y visualización. Cada área se nutre de unas tecnologías y metodologías únicas, así como de un tipo de perfil profesional adaptado y cualificado.

Para definir lo que es Data Science, hay que tener muy claro que todo empieza con el estudio del origen de la información, lo que representa y cómo se puede transformar en un recurso tan valioso que resulte decisivo en la toma de decisiones de cualquier empresa. A través de la localización de modelos y patrones en grandes volúmenes de datos, se pueden sacar conclusiones esclarecedoras sobre cuestiones como los costes, las nuevas oportunidades de negocio o el comportamiento y la reacción de los clientes ante un nuevo producto.

Para saber lo que es Data Science, primero conoce sus fases

La primera, la recogida de la información, se realiza a través de todos aquellos procesos y sistemas ideados para obtener datos: sensores IoT, dispositivos móviles, aplicaciones, scrapeo, formularios, etc. En bruto no sirven de mucho, pero debidamente ordenados y filtrados, están listos para la siguiente fase de la cadena. La recogida de datos es la parte en la que el Big Data cobra relevancia, por supuesto, pero existe otro término que es igual de importante y que suele obviarse: el data mining, que no es más que el proceso de identifiación de toda la información que es relevante y extraída de esas grandes cantidades de datos (Big Data). Se estima que, para hablar de Big Data, la cantidad mínima de datos se correspondería con 1 Terabyte.

El siguiente paso es el tratamiento de datos o preprocesado, que se encarga de presentar la información en un formato adecuado para que los algoritmos puedan trabajar con ella de forma más eficiente. Esta fase incluye diferentes técnicas como son las de normalización, cuantificación, saneamiento, anonimización y balanceo de clases, y suele considerarse como una de las más relevantes. De hecho, dentro de un proyecto de Data Science, se invierte entre un 50% y un 60% del tiempo en el preprocesado de los datos, y sus resultados a menudo son críticos, determinado su éxito o fracaso.

En la posterior fase de entrenamiento, se utilizarán algoritmos de Machine Learning que predicen y clasifican la nueva información utilizando aprendizaje supervisado o aprendizaje no supervisado. En el primer caso, los algoritmos hallan respuestas en función de casos y respuestas pasadas ya conocidas. En el segundo, intentan aprender sin depender de ningún tipo de respuesta previa.

La fase de testing servirá para probar diferentes configuraciones de algoritmos con una metodología pura de prueba y error. El objetivo es saber qué algoritmo funcionará mejor con un determinado set de datos.

Por último, la visualización de datos, que servirá para encontrar la forma más sencilla, limpia e intuitiva de representar los resultados obtenidos. Lo mejor en cualquier caso es mostrar la información de forma visual ayudándose de diferentes herramientas de software especialmente diseñadas para ello. La importancia de esta parte se deriva del propio paradigma que vivimos en la actualidad. Tenemos mucha información a nuestro alcance y muy poco tiempo para analizarla y procesarla, por lo que requerimos que dicha información sea lo más clara y concisa posible, y eso se consigue plasmándola visualmente. Uno de los mejores ejemplos se ha visto impulsado por la actual crisis sanitaria provocada por la COVID-19. A raíz de esta, se han creado decenas de dashboards que muestran de forma muy visual todos los datos importantes sobre la pandemia y su expansión. Solo con un rápido vistazo se puede entender la magnitud del problema, aunque siempre será necesario entrar en detalles para comprender sus verdaderas implicaciones, por lo que se debe encontrar un equilibrio entre lo que resulta visualmente atractivo, y la información útil que arroja.

Dashboard sobre la situación de la pandemia elaborado por la Universidad Johns Hopkins

Los alumnos de MIOTI que opten por formarse en Data Science, serán capaces de elaborar su propio dashboard funcional básico tras solo unas semanas de clase.

Perfiles profesionales implicados en Data Science

Casi a cada una de las fases anteriormente mencionadas se le podría asignar un perfil específico. En el ámbito del Data Science se pueden encontrar numerosos tipos de profesionales, pero hemos querido destacar los siguientes:

  • Científico de Datos

Aúna, o al menos debería, conocimientos en programación, matemáticas y estadística. Especialista en la minería de datos, dedicará buena parte de su trabajo a identificar patrones. Creará algoritmos que faciliten la obtención y organización de los datos.

  • Arquitecto Big Data

Dentro de la complejidad intrínseca de un proceso que implique el uso de un gran volumen de datos, existe un área que es especialmente importante. Para que estos datos puedan ser procesados, almacenados y tratados de una forma eficiente, deben existir estructuras virtuales específicas para ello. El arquitecto Big Data es el encargado de diseñar y poner en marcha estas estructuras. Hay que tener en cuenta que, cuando hablamos de cantidades ingentes de datos, las plataformas convencionales están muy limitadas respecto a lo que puede ofrecer una solución a medida, por lo que la existencia de este perfil es fundamental.

  • Analista de datos

Sus tareas más comunes incluyen la extracción, la limpieza, el análisis y la visualización de datos. Realiza, además, análisis estadísticos e investiga cómo pueden utilizarse para sacar conclusiones y resolver problemas.

Data Science y su estrecha relación con IoT

Si hablamos de recolección de datos, es inevitable hablar de Internet de las Cosas y relacionarlo con Big Data. Esta tecnología, en pleno auge, conecta literalmente millones de dispositivos ideados para obtener datos en tiempo real a Internet. Ya en la actualidad, una importante cantidad de objetos inteligentes están preparados para ser ‘conscientes’ del entorno en que se encuentran y para interactuar tanto con personas como con otros objetos, con o sin supervisión humana. Los datos obtenidos pasan a formar parte de lo que comienza a ser el mayor flujo de información que haya existido y, en consecuencia, el principal pilar sobre el que se asentarán los sistemas de Big Data.

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