En el mundo actual, la Data Science tiene que ver con lo último en tecnología. También llamada ciencia de los datos, puede hacer realidad todas las cosas que ves en las películas de ciencia ficción, por ejemplo. El futuro cercano de la Inteligencia Artificial (IA) es Data Science en sí misma. Por lo tanto, resulta vital entender qué es y cómo puede ofrecer verdadero valor a tu empresa.
Cuando el mundo comenzó la era del Big Data, también se expandió la necesidad de almacenamiento. Este ha sido el mayor problema y preocupación para los sectores empresariales hasta el año 2010. De modo que las soluciones se han centrado en la creación de una arquitectura y soluciones de almacenamiento de datos propiamente dicha.
Ahora que el problema del almacenamiento se ha resuelto eficazmente con Hadoop y otros marcos, la atención se ha trasladado al procesamiento de estos datos.
¿Qué se entiende por Data Science?
La Data Science es una combinación de diversos instrumentos, algoritmos y conceptos del aprendizaje automático (machine learning) para encontrar modelos escondidos que se encuentran en los datos en bruto.
Como una de las vías de trabajo más prometedoras y exigentes para los expertos, la Data Science sigue creciendo. Hoy en día, los llamados científicos de datos que tienen éxito se dan cuenta de que necesitan mejorar sus habilidades de análisis tradicionales para una amplia gama de datos, extracción de datos y programación.
De esta manera, los profesionales de esta área deben dominar todo el espectro del ciclo de vida de esta ciencia, así como tener un grado de flexibilidad y conocimiento para maximizar los beneficios en cada etapa del proceso. Esto con el fin de desvelar información útil para las empresas.
¿En qué se diferencia la Data Science de la estadística?
Normalmente, un analista de datos describe lo que ocurre cuando se procesa el historial de datos. No obstante, el científico de datos no se limita a explorar los conocimientos que se obtienen de ellos, sino que también emplea varios algoritmos complejos para determinar si un acontecimiento se producirá o no en el futuro. Por ello, un científico de datos examina los datos desde varios aspectos, que a menudo no son reconocidos previamente.
Así pues, la Data Science se utiliza para la formulación de opciones y predicciones mediante el análisis causal predictivo, el análisis prescriptivo y el Machine Learning.
1. Análisis causal predictivo
Si quieres un modelo que pueda hacer predicciones acerca de la posibilidad de que ocurra una acción en el futuro. Entonces el análisis causal predictivo es el que necesitas aplicar. Por ejemplo, si estás prestando dinero a través de créditos, la probabilidad de que los clientes hagan los pagos a tiempo es una situación que te preocuparía.
En este caso, puedes construir un modelo que pueda realizar un análisis predictivo sobre el historial de pagos del cliente. Esto para predecir si los pagos de los clientes van a ser puntuales o todo lo contrario.
2. Análisis prescriptivo
Definitivamente, necesitas un análisis prescriptivo para crear un modelo que tenga la inteligencia de emitir sus propios juicios y la capacidad de cambiarlo utilizando parámetros dinámicos. Se trata de orientar en este sector relativamente joven. Es decir, no solo pronostica, sino que proporciona una serie de medidas y resultados asociados.
La mejor ilustración del análisis prescriptivo es el coche de autoconducción. Para entrenar a los coches de autoconducción, se pueden utilizar los datos recogidos por los automóviles comunes. De tal manera que estos datos pueden utilizarse para ejecutar algoritmos que proporcionen información. Así pues, podrán tomar decisiones como girar, frenar o acelerar de forma independiente.
3. Aprendizaje automático para hacer predicciones
Si tienes datos de transacciones asociados a una organización financiera y necesitas desarrollar un modelo para establecer una tendencia en el tiempo. Entonces los algoritmos de Machine Learning son los que mejor se adaptarán. Esto cabe de lleno en el concepto del aprendizaje supervisado.
Se llama así debido a que ya tienes los datos en los que puede entrenar a las computadoras. Por ejemplo, un modelo de detección de fraudes puede entrenarse utilizando un registro histórico de compras que han sido objeto de fraude.
4. Machine Learning para el descubrimiento de patrones
Si no conoces los parámetros que pueden pronosticar, entonces tienes que aprender los patrones ocultos en el conjunto de datos para predecir de forma significativa. Esto es sólo el modelo que no tiene supervisión, porque no tiene etiquetas de grupo especificadas. Para el descubrimiento de patrones, el algoritmo más común es el clustering.
Por ejemplo, debes suponer que trabajas en una empresa telefónica y tienes que establecer una red en una región colocando torres. En ese caso, puedes utilizar el enfoque de clustering para localizar esos emplazamientos y garantizar una intensidad de señal óptima para todos los usuarios.
¿Por qué se debe tomar en cuenta la Data Science?
Tradicionalmente, los datos que se tenían antes eran en su mayoría estructurados y no de gran tamaño. Los cuales podían ser analizados mediante el uso de sencillas herramientas de Inteligencia de Negocios (Business Intelligence, BI, por sus siglas en inglés).
Por el contrario de los datos asociados a los sistemas habituales, que eran estructurados de forma mayoritaria, hoy una gran parte de los mismos son no estructurados o semiestructurados. Los datos se generan a partir de distintas fuentes, tales como: registros bursátiles, archivos de texto, multimedia y sensores.
De tal modo que las herramientas simples de Business Intelligence no son capaces de procesar una gran cantidad y variedad de datos. Por ello, necesitas herramientas analíticas, así como también, algoritmos más complejos para poder procesar dichos datos. Así como también, analizarlos y sacar conclusiones significativas.
Otras razones para creer en la Data Science
No es por lo anterior expuesto que la Data Science se ha extendido tan rápidamente. Es utilizada en diversos ámbitos de las tareas administrativas y de diversa índole, en la que se recopilan cantidades masivas de información.
¿Cómo puedes entender las necesidades casi exactas de tus clientes a partir de datos que ya existen? ¿Tales como su historial de navegación, su historial de compras, su edad y sus ingresos?
Antes tenías todos estos datos, pero ahora puedes entrenar modelos eficazmente y recomendar el producto que fabricas a tus clientes de forma más precisa, con la gran cantidad y diversidad de datos existentes. ¿No sería maravilloso, ya que tu empresa tendrá más oportunidades de negocio?
Para entender la importancia de la Data Science en la toma de decisiones, puedes generar una situación diferente. ¿Qué te parece que la inteligencia de tu automóvil te lleve a casa sin ningún inconveniente?
Los datos en directo de sensores como radares, cámaras y láseres se recogen en los coches de autoconducción para generar un mapa del entorno. Basándose en esta información, toma decisiones como cuándo debe acelerar, cuándo adelantar, dónde girar. Todo ello utilizando complejos algoritmos para el aprendizaje de la máquina (Machine Learning).
Puedes ver cómo se puede utilizar la Data Science en el análisis predictivo. Toma como ejemplo la previsión meteorológica. Los datos de barcos, aviones, radares y satélites pueden recogerse y analizarse para desarrollar modelos.
Estos modelos no solo pronosticarán el tiempo. También, van a ayudar a predecir cuándo puede ocurrir cualquier fenómeno natural. Del mismo modo, ayudarán a tomar las medidas adecuadas de antemano y a salvar muchas vidas.
Business Intelligence vs. Data Science
En primer lugar, la Business Intelligence (BI) analiza los datos para hallar una visión retrospectiva y describir las tendencias del negocio. En este caso, la BI permite recopilar datos de fuentes externas e internas. Así como también, prepararlos, ejecutar consultas sobre ellos y crear cuadros de mando para responder a preguntas como el análisis de los ingresos trimestrales o los problemas empresariales. De tal manera que puede evaluar la impresión de determinados acontecimientos en un futuro próximo.
En cambio, la Data Science es un enfoque de más prospección. Es una forma de explorar los datos pasados o actuales centrada en el análisis. Centrada también en la predicción de los resultados futuros para tomar decisiones asertivas. También, responde a las preguntas abiertas sobre «qué» y «cómo» ocurren los eventos que se dan en un contexto específico.
¿Qué hace un científico de datos?
Los científicos de datos son aquellos que descifran problemas de datos complejos con su gran experiencia en determinadas disciplinas científicas. En efecto, trabajan con varios elementos relacionados con las matemáticas, la estadística, la informática, entre otras disciplinas, aunque pueden no ser expertos en todas ellas.
También, utilizan las últimas tecnologías para hallar soluciones y llegar a conclusiones, las cuales son vitales para el desarrollo de una empresa. Por tal motivo, los científicos de datos presentan dichos datos de una manera útil. Todo ello comparando los datos en bruto de los que tienen disposición. Ya sean datos estructurados o no estructurados.
En los últimos años, los científicos de datos se han convertido en trabajadores demandados y están trabajando en casi la totalidad de las compañías. Estos profesionales son muy completos, orientados a los datos y con conocimientos técnicos de alto nivel. Además, son capaces de crear complejos algoritmos cuantitativos para organizar y simplificar enormes volúmenes de información. Las cuales se utilizan para responder a preguntas e impulsar las estrategias planteadas en la organización.
Esto se une a la experiencia en comunicación y liderazgo necesaria para ofrecer resultados tangibles a las distintas partes interesadas de dichas compañías. Por ello, los científicos de datos deben ser curiosos y estar orientados a los resultados. Con un conocimiento excepcional de la industria y también, con habilidades de comunicación. Esto les permite explicar resultados técnicos a sus colegas que no son tan técnicos en sí.
Por último, los científicos de datos tienen una sólida formación en estadística y álgebra lineal. Así como también, poseen conocimientos de programación enfocados en el almacenamiento, la Data Mining y el modelado de datos. Todo ello para construir y analizar algoritmos de mediana y alta complejidad.
¿Por qué convertirse en un científico de datos?
Según varias organizaciones especializadas, han catalogado a los científicos de datos como el mejor trabajo en los últimos años de manera consecutiva. A medida que se hace más accesible una mayor cantidad de datos, las grandes empresas tecnológicas ya no son las únicas que necesitan científicos de datos.
Es por ello que la constante y cada vez más elevada demanda de profesionales de la Data Science en todas las organizaciones. Ya sean grandes y pequeñas, se enfrentan a la escasez de candidatos cualificados disponibles para cubrir los puestos vacantes.
La necesidad de científicos de datos pareciera que no se va a detener en los próximos años. Plataformas como LinkedIn los han incluido como uno de los empleos con más proyección en el futuro. Además, lo han incluido junto con múltiples habilidades relacionadas con la Data Science como las más demandadas por las empresas actualmente.
Algunas especialidades de la Data Science
Los datos están en todos lados y también se expanden. A menudo se utilizan indistintamente diversos términos relacionados con la extracción, la limpieza, el análisis y la interpretación de los mismos. Generalmente, implican diversos conjuntos de habilidades y cierta complejidad para el tratamiento de los datos.
Científico de datos
Los científicos de datos examinan qué preguntas necesitan respuesta oportuna y dónde encontrar los datos relacionados. Además, tienen perspicacia empresarial y habilidades analíticas. Así como también, poseen la capacidad de extraer, limpiar y presentar datos de diversas fuentes.
Por esta razón, las organizaciones emplean a los científicos de datos para recopilar, administrar y analizar volúmenes masivos de datos no estructurados. Acto seguido, los resultados se simplifican y se envían a los interesados. Esto se hace para ayudar al impulso de la toma de decisiones de una organización.
Los conocimientos de programación (SAS, R, Python), conocimientos estadísticos y matemáticos, narración y visualización de datos, Hadoop, SQL y Machine Learning, son algunas de las habilidades que debe tener un científico de datos.
Analista de datos
Los analistas de datos son una especie de enlace entre los científicos de datos y los analistas de negocios. Reciben las preguntas que necesitan respuesta de una empresa y después, organizan y analizan los datos. Hacen esto para hallar resultados comunes con la estrategia organizacional de primer orden.
De igual manera, los analistas de datos son responsables de traducir el análisis técnico en elementos de acción cualitativos y de comunicar sus conclusiones a las diversas partes interesadas en obtener información. Algunos conocimientos estadísticos y matemáticos, manejo de datos y visualización de datos son algunas habilidades que se requieren para este trabajo.
Ingeniero de datos
Los ingenieros de datos gestionan grandes cantidades de datos e información que van cambiando de forma rápida. Se centran en el desarrollo, el despliegue, la gestión y la optimización de los flujos de datos. Así como también, de la infraestructura para transformar y transferirlos a los científicos de datos para su consulta.
Los ingenieros de datos deben manejar algunos lenguajes de programación como Java, Scala. Del mismo modo, deben tener habilidades en bases de datos NoSQL tales como: MongoDB, Cassandra DB y en frameworks como Apache Hadoop. Si lo que deseas es especializarte en este ámbito nada mejor que un Máster en Data Science y con ello expandirte como profesional.