La ciencia de datos es una ciencia aplicada e interdisciplinaria. El objetivo de la ciencia de datos es generar conocimiento a partir de los datos, por ejemplo para optimizar la gestión corporativa o para apoyar la toma de decisiones. Se utilizan métodos y conocimientos de diversas áreas como matemáticas, estadística, estocástica, informática y know-how de la industria.
Es una ciencia aplicada e interdisciplinaria que utiliza métodos y conocimientos de numerosos campos diferentes, como las matemáticas, la estadística, el estocástico, la informática y el conocimiento de la industria. El término ciencia de datos ha estado en uso desde la década de 1960. En ese momento todavía se consideraba un sinónimo de informática. Desde el comienzo de este milenio, la ciencia de datos ha sido una disciplina por derecho propio.
Hay cursos separados para ciencia de datos. Las personas que trabajan en el campo de la ciencia de datos se conocen como científicos de datos . No es necesario que hayan completado un título de científico de datos, pero pueden ser matemáticos, informáticos, programadores, físicos, economistas de negocios o estadísticos que hayan adquirido sus conocimientos especializándose en tareas de ciencia de datos.
El objetivo de la ciencia de datos es generar conocimiento a partir de los datos, por ejemplo, para apoyar los procesos de toma de decisiones o para optimizar la gestión empresarial. En el entorno de big data , la ciencia de datos se utiliza para analizar grandes cantidades de datos con aprendizaje automático ( ML ) e inteligencia artificial ( IA ). La ciencia de datos se utiliza en diversas industrias y disciplinas.
Los objetivos de la ciencia de datos son:
- Generar conocimiento a partir de datos,
- Derivación de recomendaciones para la acción a partir de datos,
- apoyo a la toma de decisiones,
- Optimización y automatización de procesos de negocio,
- Apoyo al gobierno corporativo
- Hacer pronósticos y predecir eventos futuros.
Las disciplinas de la ciencia de datos
La ciencia de datos es una ciencia interdisciplinaria que utiliza y aplica conocimientos y métodos de diferentes áreas. Las matemáticas, la estadística y el estocástico forman un importante bloque de conocimiento. Representa la base para evaluar datos, interpretarlos, describir hechos o hacer pronósticos. Además de otros métodos estadísticos, las estadísticas inductivas, por ejemplo, se utilizan para prever eventos futuros en el marco del análisis predictivo .
Otro bloque de conocimiento de la ciencia de datos es la tecnología de la información y la informática. La tecnología de la información proporciona procesos y sistemas técnicos para recopilar y agregar datos, almacenarlos en bases de datos y analizarlos. Elementos importantes en esta área son las bases de datos relacionales, los lenguajes de consulta de bases de datos como el Lenguaje de consulta estructurado (SQL), los lenguajes de programación y secuencias de comandos como Python y Perl y algunos más.
Además del conocimiento científico concreto, la ciencia de datos accede al llamado conocimiento de la industria (conocimiento de dominio o conocimiento de la industria). Este conocimiento es necesario para comprender los procesos en una organización específica o una empresa en una industria específica. El conocimiento del dominio puede ser, por ejemplo, conocimiento comercial, conocimiento logístico o experiencia médica.
Big data y ciencia de datos
Debido al continuo aumento en la cantidad de datos que se generan y se procesan o analizan, se ha establecido el término Big Data. Big data se ocupa de métodos, procedimientos, soluciones técnicas y sistemas de TI que pueden manejar la avalancha de datos y procesar grandes cantidades de datos en la forma deseada. Big data es un área importante de la ciencia de datos. La ciencia de datos proporciona conocimientos y métodos para recopilar, recopilar y almacenar grandes cantidades de datos estructurados o no estructurados (por ejemplo, en un lago de datos ).), para procesarlos y analizarlos de manera eficiente mediante procesos paralelos. La ciencia de datos utiliza, entre otras cosas, la minería de datos, el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo (DL), las redes neuronales artificiales (ANN) y la inteligencia artificial (AI).
¿Qué hace un científico de datos?
Las personas que se dedican a la ciencia de datos se conocen como científicos de datos. Ha adquirido su conocimiento al completar un título en ciencia de datos o al especializarse en su conocimiento. Los científicos de datos suelen ser informáticos, matemáticos, estadísticos, economistas empresariales, programadores, expertos en bases de datos o físicos que se han formado en ciencia de datos.
Además del conocimiento específico del tema, un científico de datos debe ser capaz de presentar claramente el conocimiento generado a partir de los datos y acercarlo a diferentes grupos objetivo. Se requieren habilidades adecuadas de comunicación y presentación. Tienen una función consultiva ante el directorio ejecutivo o la dirección de una empresa. En el entorno corporativo, los términos científico de datos, analista de negocios o analista de datos suelen confundirse . Sus tareas y áreas de actividad a veces se superponen.
Mientras que el analista de datos lleva a cabo un análisis de datos práctico clásico, el científico de datos persigue un enfoque más científico con métodos sofisticados, como inteligencia artificial o aprendizaje automático y técnicas avanzadas de análisis y predicción. El científico de datos se diferencia del analista de negocios en que el enfoque de su actividad no se centra únicamente en el análisis de modelos y procesos comerciales. Los analistas de negocios usan los datos preparados por los científicos de datos y los modelos de datos y las herramientas que brindan, como paneles interactivos o KPI, para sus análisis.
Áreas de aplicación de la ciencia de datos
Casi no hay límites para las posibles aplicaciones de la ciencia de datos. Dondequiera que se generen grandes cantidades de datos y se deban tomar decisiones basadas en los datos, el uso de métodos de ciencia de datos tiene sentido. Las industrias y disciplinas típicas donde la ciencia de datos es de gran importancia son la atención médica, la logística, el comercio minorista en línea y físico, los seguros, las finanzas, la industria y la fabricación.
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