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Qué es Data Science y su importancia en el futuro

Ariel Iván Cipolla
  • Escrito por Ariel Iván Cipolla el 18 de Diciembre de 2020
  • 7 min de lectura Big Data
Qué es Data Science y su importancia en el futuro

Si te interesa la tecnología y sus aplicaciones a escala empresarial, tienes que saber qué es Data Science. También conocida como la ciencia de los datos, es conocimiento que se aplica sobre los grandes volúmenes de información que permiten las nuevas formas de recolección digitales.

A través de una combinación de métodos estadísticos, matemática, informática, relaciones interpersonales y conocimiento de los patrones de consumo de los usuarios, se podrán interpretar datos con fines comerciales. Básicamente, tomar decisiones para mejorar los parámetros de una compañía.

La ciencia de datos logra que una persona tenga la capacidad de analizar la información obtenida a través de distintos canales. Puede que a veces no seamos conscientes de la situación, pero toda vez que navegamos dejamos un rastro. Esta huella informativa puede captarse para sacar conclusiones interesantes.

Incluso, puede que no hayas sabido qué es la ciencia de datos, pero alguna vez hayas implementado una estrategia para interpretar la información. Es decir, si en algún momento llegaste a sacar conclusiones sobre las métricas de un servicio, te habrás dado cuenta de que has generado una especie de “perfil” de usuario sobre el cual basar tus decisiones.

Como bien mencionamos, el mundo digital permite que cada movimiento realizado por parte de los internautas genere un rastro. Esto se puede aplicar en las redes sociales, las tiendas e-commerce, las encuestas e incluso el uso del teléfono móvil o el ordenador en las páginas web. El problema es que, en ocasiones, la cantidad de datos puede ser abrumadora y difícil de interpretar.

De todas maneras, la Data Science no es un concepto nuevo. En realidad, el término de la ciencia de los datos comenzó aproximadamente en la década de los 70. Si bien la información no era idéntica a la que existe en la actualidad, el significado era el mismo: una persona encargada del procesamiento de los datos a través de distintas metodologías.

Uno de los principales errores es asociar el trabajo de un científico de los datos con el concepto de la Big Data. O sea, para entender qué es un Data Scientist también necesitaremos del segundo término, aunque no sean la misma cosa. Justamente, la Big Data implica el conjunto de datos a gran escala, que el profesional tendrá que interpretar. O sea, es la materia prima sobre la cual se realiza el trabajo.

No se trata de sinónimos, pero la aparición de la Big Data posibilita el trabajo de un científico de datos. Al descubrir los patrones de ese enorme volumen informativo, se puede lograr un procesamiento ideal para que el cliente descubra una nueva visión, aportando conocimiento y valores muy útiles a nivel empresarial.

De la misma forma, también hay que diferenciarlo de la Data Mining. Cuando hablamos de Data Mining, hacemos referencia al proceso para recolectar y almacenar los datos útiles. Si bien se segmenta la información de acuerdo con los intereses, eso no significa que se transforme en conocimiento aplicable para tomar decisiones, algo que sí puede hacer la Data Science a través de la interpretación analítica.

Qué es un Científico de Datos o Data Scientist y qué hace

Puede que, para este entonces, todavía no sepas qué es un científico de datos. Lo primero que hay que aclarar es que se trata de un perfil laboral ampliamente demandado por las empresas. Esto es así ya que se encarga de traducir un enorme volumen de información, la cual se encuentra disponible en la Big Data.

Para entender qué hace un científico de datos, hay que tener en cuenta que toda esta información proviene de distintas fuentes de información masivas. Por ende, tiene la difícil tarea de segmentar e interpretar cada uno de los elementos que puedan ser de relevancia para un negocio, aportando respuestas fiables para distintos problemas.

El perfil del Data Scientist implica tener grandes conocimientos matemáticos y estadísticos. Además, tienen que ser pioneros en el uso de las grandes tecnologías, que constantemente se están actualizando para ofrecer óptimos servicios. Asimismo, deben tener en cuenta los sistemas de análisis de datos masivos, como es el caso del Machine Learning.

Justamente, este último concepto hace referencia a una disciplina científica que permite generar sistemas que aprenden automáticamente. Esto implica reconocer distintos patrones complejos en millones de datos, algo especialmente relevante para las empresas grandes o que manejan distintas variables sobre las cuales se pueden aportar cambios y mejoras.

Cuando entendemos qué hace un Data Scientist, nos damos cuenta de que no solamente se obtiene información de una única fuente, como ocurre con un analista de datos clásico. En realidad, convergen distintos sistemas para tener una visión global del problema. No se excluye ninguna posible solución, sino que todas pueden ser útiles para resolver inconvenientes.

Por eso, cabe destacar que un científico de datos no solamente extrae la información, sino que la interpreta y la valora. La metodología de trabajo es la siguiente:

  • Extrae los datos. Esto lo hace sin importar si son múltiples fuentes, enormes volúmenes o datos difíciles de procesar.
  • Genera una limpieza. En ocasiones, la información debe ser filtrada de acuerdo con los objetivos específicos solicitados.
  • Pone en marcha un procesamiento. O sea, aplica distintas metodologías basándose en la estadística.
  • Hace un rediseño de la información. Esto dependerá de a quién intentará presentárselos. Por eso, en ocasiones le da un “cambio de imagen” para que sean más fáciles de entender.

Aplicaciones de Data Science

La ciencia de datos y la Big Data tienen una gran variedad de aplicaciones. Las más grandes empresas están apostando por este perfil. Por eso, una buena forma de saber dónde estudiar Data Science es instruirte a través de los Cursos de Big Data en OpenWebinars.

Entonces, las aplicaciones de Data Science podrían ser las siguientes:

  • Extraer información de una manera eficaz. Esto puede implicar el desglose de fuentes de datos enormes, que a menudo pueden ser confusas de interpretar, para darles un valor agregado importante para una compañía.
  • Visualizar los problemas de una forma clara. A veces, el principal inconveniente que tienen las organizaciones es no saber leer sus propios datos. Por eso, tener una persona especializada en esta función será de enorme utilidad para tomar decisiones.
  • Entender por qué ocurren las cosas. Como muchos de estos trabajos se basan en patrones de información, pueden existir diversas tendencias que no conocías. Esto se aplica tanto en la resolución de problemas como en la posibilidad de optimizar tus recursos.
  • Obtener soluciones y mejorar constantemente. Si bien algunas compañías lo implementarán para evitar riesgos, la realidad es que se trata de una función esencial para crecer. Es decir, se pueden reducir los costos y aumentar los beneficios solamente con tener en cuenta cuáles son las variables que entran en juego en la empresa.
  • Tomas decisiones objetivas, fundamentadas y proyectadas. Uno de los puntos más relevantes de este trabajo. Al tener un científico de datos, estarás evaluando todos estos elementos para sacarles provecho, mejorando tu presente, pero también proyectando de cara al futuro.
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Futuro de Data Science

Entender para qué sirve la ciencia de datos significa comprender el futuro de esta disciplina. Hablamos de una forma de adquirir conocimiento que es revolucionaria, no solamente en términos tecnológicos, sino también en función de las posibilidades de maximizar ingresos para cualquier organización.

Una de las principales áreas que se nutre de esta metodología es el marketing. Al implementar campañas para maximizar los ingresos, siempre hará falta hacerlo en función de los datos. En ocasiones, una cantidad abrumadora de información podría exceder a un simple analista de marketing.

En cambio, la Data Science aporta un componente fundamental para poder tomar decisiones: la objetividad. Eso no quiere decir que las elecciones sobre el camino sean siempre objetivas, pero lo cierto es que existe un respaldo en función de haber analizado con exactitud cada una de las variables que entran en juego.

Aprovechar la ciencia de datos es fundamental para las empresas, especialmente en estos tiempos, donde la competencia es amplia. Un mismo rubro puede tener miles de compañías que estén luchando por conseguir al mismo segmento de público. Por lo tanto, ¿cómo se puede sacar ventaja?

Un Data Scientist podría responder a esa pregunta analizando cada uno de los comportamientos que los clientes y usuarios de tu sector tienen con tu marca y sus respectivos productos. Es decir, un comportamiento no es otra cosa que datos estructurados, los cuales pueden desmenuzarse para entender qué es lo que hay en el fondo.

De ahí a que cada vez más empresas estén valorando este tipo de profesionales. Los altos mandos jerárquicos entienden perfectamente que los datos existen, pero que también deben entenderse correctamente para tomar decisiones. Al fin y al cabo, lo que se busca es maximizar el lucro, algo que este perfil de trabajador puede lograr de formas increíbles.

Qué estudiar para ser Data Scientist

Llegados a este punto, probablemente te preguntarás cómo ser científico de datos. La realidad es que el boom tecnológico ha generado una brecha entre las necesidades de las empresas y la formación de los candidatos. Por eso, existe una enorme oferta para este sector, pero no hay tantos profesionales capacitados para ejercer.

Este horizonte profesional optimista ha permitido que muchas personas se pregunten qué estudiar para ser científico de datos. Si bien no existe una carrera que enseñe exclusivamente esta tarea, la realidad es que existen una serie de habilidades o conocimientos que deben aprenderse. Las más habituales son:

  • Habilidades científicas. Entre ellas, la posibilidad de usar diferentes métodos estadísticos, pero eso no es todo. También se necesita contar con estructuras para extraer, limpiar y procesar datos. En una primera instancia, este trabajo requiere una meticulosidad metodológica, por lo que es fundamental que el candidato esté acostumbrado a trabajar con grandes bases de datos.
  • Habilidades matemáticas e informáticas. Si bien no se trata de un requisito excluyente, los conocimientos matemáticos son muy importantes para un científico de datos, como el modelado estadístico o los test A/B. Todo esto debe complementarse con formación en bases de datos informáticas, como SQL y NoSQL, además de otras, como Pig, Hive, Mapreduce o Hadoop.
  • Habilidades de diseño, comunicación y marketing. Una vez que hayas interpretado todos estos datos, vas a tener que presentarlos de una forma agradable. Por eso, los conocimientos del paquete de Adobe (Photoshop, Premiere o After Effects) podrían ser necesarios, además de otros sistemas de presentación, como Excel o PowerPoint. Muchos quieren saber cómo convertirse en Data Scientist, pero creen que la comunicación no es importante. Todo lo contrario: será fundamental hacer una lectura comunicacional del público al que se dirigen esos datos, de forma tal que sepas cuáles son sus necesidades, sus gustos y el posible impacto de las decisiones que se tomarán.

Herramientas de Data Science

Ya has visto qué estudiar para ser Data Scientist. No obstante, también existen algunas herramientas de Data Science que puedes ir conociendo y que serán de enorme utilidad en tus futuros proyectos dentro de una empresa. Las más importantes pueden ser:

  • Scikit-learn. En este caso, hablamos de un módulo de Python, un popular lenguaje de programación. Se trata de una librería de software basado en el Machine Learning, que implica un método de aprendizaje automático. Allí podrás descubrir distintos algoritmos para clasificar, analizar e interpretar grupos. Al mismo tiempo, se incluyen distintos paquetes de software, tales como Pandas, SymPy, ScyPy, entre otros.
  • Tensorflow. Nuevamente, tenemos una librería de código abierto, pensada particularmente para el terreno de la Inteligencia Artificial. A través de un relacionamiento de los datos, se puede generar patrones y razonamientos, tal y como lo haría un ser humano. Puede ser una buena idea entenderlo, para emular cuáles son las estructuras lógicas subyacentes a la interpretación de la información.
  • R. Otro lenguaje de programación, aunque más enfocado en la estadística. Ideal para poder visualizar, analizar y comprender los datos, calculando y analizando estadísticamente los grupos que sean de interés para tus objetivos. Básicamente, una función pensada particularmente para la Data Mining, aunque también para la Data Science.

Cuánto cobra un Data Scientist

Por último, existen muchas dudas sobre cuánto gana un científico de datos. En realidad, como ocurre con todo trabajo, el salario dependerá de la empresa, la carga laboral, el sector específico en el que se desenvuelva y la experiencia que tenga el empleado.

En términos generales, podría decirse que un científico de datos junior no suele tener un sueldo diferenciado de cualquier junior que se maneje en analítica. En teoría, la franja mínima en la que se mueven es de unos 23.000 o 32.000 euros anuales. Si quieres empezar a desarrollarte en esta disciplina, ya sabes cuánto gana un Data Scientist.

No obstante, si te interesa proyectar de cara al futuro y saber cuánto cobra un Data Scientist senior, la cantidad suele aumentar entre los 35.000 y los 80.000 euros anuales. Por supuesto, va a depender de los conocimientos, la trayectoria y la compañía en la que trabaje, pero se trata de puestos laborales muy bien remunerados.

Por ende, pudimos ver que la Data Science implica enormes oportunidades laborales. Se trata de un área de trabajo que todas las empresas necesitan para hacer la diferencia, a través de un análisis cuantitativo y cualitativo de todas las variables que les resulten de interés. ¡Gestiona los recursos de una compañía y toma decisiones inteligentes basadas en la ciencia de datos!

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