¿Qué es Data Science y por qué es una de las carreras del futuro?

Saber qué carrera estudiar en estos tiempos implica tener que actualizarse y saber de qué tratan las nuevas carreras del futuro. ¿Te has fijado que la oferta se ha ampliado? Por eso, hoy te vamos a contar qué es Data Science y por qué podría interesarte como opción profesional.

En el pasado ya te hemos hablado de otras carreras STEM como Business Intelligence, programación web o UX Design. Así que si tu vocación va por el lado informático, esto te interesa.

Primero conocerás la definición de Data Science y algunos de sus conceptos clave. Ya en la segunda parte del artículo te contaremos qué hace un Data Scientist y descubrirás si esta profesión es para ti. ¡Vamos!

¿Qué es Data Science?

Data Science es la ciencia que se encarga de estudiar, analizar y extraer información de grandes cantidades de datos. Se trata de una profesión multidisciplinaria, ya que combina la informática con la estadística y las matemáticas para interpretar datos en enormes cantidades.

El término ‘Data Science’ se empezó a usar para definir los métodos de procesamiento de datos. Pero es a partir de la llegada de la internet, en la década de los 90, que la ciencia de datos se introdujo como una disciplina independiente.

Los datos de los que hablamos se obtienen de diferentes fuentes: redes sociales, encuestas, aparatos electrónicos y todo lo que muestre y mida nuestro comportamiento. Esto genera información valiosa para conocer a los consumidores.

Tener una gran cantidad de datos no serviría de nada si no están clasificados, estructurados e interpretados. Ahí es donde surge la importancia del Data Science, puesto que las empresas necesitan conocer a sus clientes y sus comportamientos antes de tomar decisiones. 

Conceptos clave en Data Science

La era digital trajo consigo un sinnúmero de términos con los que te debes familiarizar. Dentro de la ciencia de datos, el abanico se abre aún más y es bueno conocerlos antes de continuar.

Te explicamos los términos más usados en Data Science, porque seguramente te vas a topar con ellos más de una vez. ¡Líbrate de las confusiones!

Big Data

Big Data (o macrodatos) se refiere a conjuntos de datos de gran volumen. Es el almacenaje, gestión, procesamiento y análisis de dichos datos mediante tecnologías y herramientas convencionales.

Data Science, en cambio, se centra en las herramientas que transforman los datos en información de valor.

Existen técnicas Big Data para extraer información de valor:

• Aprendizaje de reglas de asociación: usado para detectar relaciones entre variables de datos en cantidades masivas.
• Clasificación Estadística: identifica y clasifica, por categorías, los diferentes tipos de datos.
• Algoritmos Genéticos: ¡Ah, los algoritmos! Aquí están organizados los datos con base en la teoría de la evolución de Darwin: por mecanismos como la herencia, la mutación y la selección natural.

Algo que vincula estrechamente Data Science y Big Data es la utilización de estadística y matemáticas para realizar sus procesos. En realidad, el mundo de la informática se caracteriza por esto.

Data Mining

Podemos definir Data Mining como la metodología de recolección y procesamiento de datos útiles. El objetivo es generar modelos que ayuden a encontrar patrones para clasificar y segmentar productos.

Para conseguirlo, hay que examinar dichos patrones de Big Data, segmentados con ayuda de programas especializados que utilizan algoritmos matemáticos.

Proceso del Data Mining

Para graficarte mejor cómo es el proceso de Data Mining, aquí te contamos cuáles son los pasos a seguir:

• Recolección de datos: primero se recogen los datos de diversas fuentes.
• Selección de datos: aquí nos quedamos solo con los datos que nos van a ser útiles.
• Limpieza de datos: de los datos útiles hay que realizar corrección de errores o anomalías que puedan presentar.
• Transformación de datos: una vez «limpios», hay que convertir los datos en formatos adecuados para la minería.
• Minería de datos: aquí es donde se descubre los patrones de interés. Para ello, se aplica técnicas como el agrupamiento y el análisis de asociación.
• Evaluación de patrones y presentación: consiste en la visualización y depuración de agrupaciones repetidas o superfluas de los patrones generados.
• Toma de decisiones: una vez analizados los datos, viene el momento de decidir.

Gracias a la minería de datos, las empresas pueden obtener información sobre sus clientes y aplicar estrategias más efectivas para tomar mejores decisiones basadas en la información obtenida.

Deep Learning

Deep Learning es la técnica cuya función es resolver problemas a través de redes que imitan el comportamiento del cerebro humano. Estas redes de neuronas artificiales están estructuradas en tres capas:

• Primera capa: aquí es donde se capta la información.
• Segunda capa: en donde se realiza los cálculos y procesos.
• Tercera capa: aquí se proyecta la información recopilada y procesada

Para ponerlo en el mundo «terrenal», el Deep Learning es aplicado en softwares como reconocimiento de voz, huellas digitales, procesamiento de texto, etc.

Inteligencia artificial (IA)

Se trata de la combinación de algoritmos, con el objetivo de crear máquinas que imitan las capacidades y el comportamiento humanos. Los avances de la IA impulsan el desarrollo y la importancia del Data Science.

Algunos tipos de inteligencia artificial, aplicados a nuestro día a día, son:

• Sistemas que piensan como humanos: automatizan actividades de autoaprendizaje, toma de decisiones o resolución de problemas.
• Sistemas que actúan como humanos: máquinas que realizan tareas igual que las personas (a.k.a. robots).

La inteligencia artificial se aplica actualmente en el reconocimiento facial en dispositivos móviles, creación de chatbots, asistentes virtuales como Siri o Alexa, etc.

Data Science y Machine Learning

Tenemos que hacer una mención aparte para aclarar que Machine Learning no es sinónimo de inteligencia artificial. Es más bien un concepto dentro de ella y, por tanto, dentro de lo que es Data Science.

Machine Learning se encarga de educar a la tecnología para que los sistemas aprendan de los datos, identifiquen patrones y tomen decisiones con una intervención humana mínima. La idea es procesar grandes cantidades de datos en cuestión de segundos.

Entre sus usos más prácticos podemos mencionar:

• Aprender las preferencias del usuario y, con ello, hacer recomendaciones. ¿Te suena la publicidad de Instagram?
• Determinar contenido segmentado para atraer clientes potenciales.
• Detectar correo electrónico deseado y no deseado. La famosa carpeta de spam.

En el campo del Data Science, el Machine Learning se aplica para el reconocimiento de imágenes, de voz y hasta para tu teclado predictivo.

¿Para qué sirve el Data Science?

Ahora, pasamos de la teoría y te hablaremos de los usos prácticos del Data Science. Verás por qué es tan importante para las empresas hoy en día.

Recuerda que la principal ventaja del Data Science en una empresa es la facilidad que brinda para tomar decisiones acertadas. Pero ¿qué decisiones? Pues, principalmente, de índole comercial.

Las organizaciones que confían en los Data Scientists basan sus decisiones comerciales en evidencia cuantificable. Estas decisiones, tomadas a partir del procesamiento de datos, prevén una mayor rentabilidad, rendimiento y eficiencia a futuro.

Por ejemplo, algunas ventajas de aplicar el Data Science en las empresas son:

• Segmentación de potenciales clientes para influir en su decisión de compra.
• Análisis de viabilidad y rentabilidad de nuevos productos a desarrollar.
• Anticipación ante crisis por pérdida de clientes.
• Ampliación de conocimientos de los clientes y sus preferencias
• Mejores campañas de marketing (uno a uno, experiencial, etc.)
• Mejores estrategias en redes sociales, e-commerce, etc.
• Detección de posibles riesgos.

Otros usos de Data Science

Pero las decisiones comerciales no son las únicas en las que la ciencia de datos es de gran utilidad. Los Data Scientists también procesan datos para otras áreas en organizaciones y vida cotidiana como:

• Saber cuál es el mejor momento para comprar un billete de avión.
• Descubrir si una persona puede tener riesgo de padecer una enfermedad.
• Crear pruebas de aptitud basadas en datos para reclutar personal.
• Mejorar la detección de fraudes en instituciones bancarias.
• Encontrar las mejores rutas, horarios y transporte en empresas de correo.

A pesar de que aún es un campo emergente dentro del mundo empresarial, no se puede negar la importancia del Data Science. Esto es por el inminente avance de la informática y las crecientes bases de datos que hay por analizar.

Para que te hagas una idea de qué tan rodeados estamos de la ciencia de datos, he aquí algunas de las empresas que usan Data Science y con las que interactuamos prácticamente de manera cotidiana:

• Netflix
• Coca-Cola
• Amazon
• Apple
• Zara
• Pepsi
• Starbucks
• Uber

¿Qué hace un Data Scientist?

Un Científico de Datos o Data Scientist es un profesional cuya función es clasificar, procesar y traducir grandes volúmenes de información (Big Data) en soluciones.

Sus principales tareas son:

• Extraer datos de diversas fuentes y volumen: formularios, redes sociales, aplicaciones, encuestas, etc.
• Limpieza de los datos.
• Procesar los datos utilizando métodos estadísticos y matemáticos.
• Rediseñar y transformar los datos, si es necesario.
• Establecer soluciones para la empresa a partir de los resultados del proceso de data science.

Sin embargo, la tarea de un Data Scientist no solo consiste en extraer y procesar datos, sino también en saber valorarlos. Además, se encarga de explorar constantemente nuevas fuentes de información y buscar nuevas soluciones a través de la Big Data.

Perfil de un Data Scientist

Además de contar con interés, pasión y aptitud por la informática, la estadística y las matemáticas, hay otras capacidades que un/a Data Scientist debe tener.

• Gran capacidad de aprendizaje y adaptación para sobrevivir en un campo que cambia en cuestión de segundos.
• Debes ser creativo/a y contar con grandes habilidades comunicativas para persuadir a sus clientes (directorio de organizaciones) sobre la viabilidad de las soluciones que plantea.
• La capacidad de previsión también suma en el perfil del Data Scientist. Esto le ayudará a prevenir posibles crisis y contar con plan B, de modo que la operatividad de su cliente no se vea afectada.
• Por supuesto, el conocimiento y dominio de la tecnología es vital. Los profesionales en Data Science dominan el software estadístico, la programación y los sistemas de análisis de datos masivos como el Machine Learning.

Desde luego, estas habilidades las puedes desarrollar conforme te desenvuelves en el campo. Nadie llega a una entrevista de trabajo con todas sus capacidades al 100%. ¡No te estreses y enfócate en tus fortalezas!

¿Cuánto gana un Data Scientist?

La pregunta del millón.

No queda duda de que el Data Science es una de las carreras del futuro, o mejor dicho, del presente. Una cifra genérica, de acuerdo a varios portales especializados como Glassdoor, establece un salario de 113.000 dólares al año en Estados Unidos.

Por supuesto, esto depende de varios factores como: experiencia (senior o junior), estudios, empresa, país, etc.

En algunos de nuestros países, los salarios mensuales de un Data Scientist son, aproximadamente:

• Argentina: ARS$ 133.000
• Colombia: COP$ 5.346.000
• Perú: S/ 2,269
• Chile: CLP$ 926.323
• México: MXN$ 324.000
• España: $ 2.900 €

Las cifras van variando conforme avanza la tecnología y la necesidad de aplicar Data Science para mejorar la inteligencia empresarial. Por eso, el Data Scientist es considerado como uno de los trabajos mejores remunerados actualmente.

¿Dónde estudiar Data Science?

A la par que avanza la informática y los nuevos conceptos relacionados con Data Science, también los centros de estudios se ponen las pilas para brindar formación en el área y profesionalizar a sus estudiantes con conocimientos sólidos.

Las opciones más populares para satisfacer la demanda actual de científicos de datos son:

• Data Camp. Plataforma con decenas de cursos gratuitos para aprender y practicar en Data Science.
• MOOC (Massive Open Online Course). Cursos online masivos y abiertos, ofrecidos incluso por universidades para actualizarse rápidamente en los avances tecnológicos.
• Títulos técnicos y de nivel universitario. Otorgados por instituciones especializadas en informática como universidades, escuelas, etc.

Ahora que conoces un poco más sobre qué es Data Science, ¿crees que tu vocación se ha despertado? ❤️

La oferta educativa actual es muy amplia: diseño gráfico, UX/UI, Marketing Digital, todas ligadas al avance tecnológico. Quedarse atrás no es una opción, así que nada mejor que actualizarse estudiando en el extranjero.

Coméntanos si te interesa estudiar Data Science y comparte este artículo a quien le pueda interesar. ¡Nos leemos!