¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos es un estudio científico multidisciplinar de los datos con el fin de extraer información y datos importantes para obtener conclusiones accionables.
¿Qué es un científico de datos?
Un científico de datos dirige proyectos de investigación para extraer información valiosa de macrodatos, y es experto en tecnología, matemáticas, negocios y comunicaciones. Las organizaciones usan esta información para tomar mejores decisiones, resolver problemas complejos y mejorar sus operaciones. Al revelar información accionable oculta en grandes conjuntos de datos, un científico de datos puede mejorar significativamente la capacidad de su empresa para lograr sus objetivos. Este es el motivo por el que los científicos de datos tienen una gran demanda y llegan a considerarse "estrellas del rock" en el mundo empresarial.
Definición de la ciencia de datos
La ciencia de datos es el estudio científico de los datos para obtener conocimientos. Este campo combina varias disciplinas para extraer conclusiones de conjuntos de datos masivos con el fin de tomar decisiones y realizar predicciones de manera informada. Los científicos de datos, los analistas de datos, los arquitectos de datos, los ingenieros de datos, los estadísticos, los administradores de bases de datos y los analistas de negocios trabajan en el campo de la ciencia de datos.
La necesidad de la ciencia de datos está creciendo rápidamente a medida que aumenta exponencialmente la cantidad de datos y las empresas dependen cada vez más del análisis para impulsar los ingresos y la innovación. Por ejemplo, a medida que las interacciones empresariales se vuelven más digitales, se crean más datos, lo que presenta nuevas oportunidades para obtener información sobre cómo personalizar mejor las experiencias; mejorar el servicio y la satisfacción del cliente; desarrollar productos nuevos y mejorados; y aumentar las ventas. Además, en el mundo empresarial y otros entornos, la ciencia de datos tiene el potencial de ayudar a resolver algunos de los desafíos más difíciles del mundo.
¿Qué hace un científico de datos?
Un científico de datos recopila, analiza e interpreta macrodatos para descubrir patrones e información, realizar predicciones y crear planes accionables. Los macrodatos se pueden definir como conjuntos de datos que tienen mayor variedad, volumen y velocidad de los que los métodos de administración de datos anteriores estaban equipados para controlar. Los científicos de datos trabajan con muchos tipos de macrodatos, entre los que se incluyen:
- Datos estructurados, que normalmente se organizan en filas y columnas, e incluyen palabras y números, por ejemplo, nombres, fechas e información de tarjetas de crédito. Por ejemplo, un científico de datos del sector de servicios públicos podría analizar las tablas de datos de uso y generación de energía para reducir los costes y detectar patrones que podrían provocar errores en los equipos.
- Datos no estructurados, que no están organizados e incluyen texto en archivos de documentos, datos de dispositivos móviles y redes sociales, contenido de sitios web y vídeos. Por ejemplo, un científico de datos del sector minorista podría responder a una pregunta sobre cómo mejorar la experiencia del cliente mediante el análisis de notas no estructuradas del centro de llamadas, correos electrónicos, encuestas y publicaciones en redes sociales.
Además, las características del conjunto de datos se pueden describir como cuantitativas, datos numéricos estructurados o datos cualitativos o categóricos, que no se representan mediante valores numéricos y se pueden agrupar en función de categorías. Es importante que los científicos de datos conozcan el tipo de datos con el que trabajan, ya que afecta directamente a la clase de análisis que realizan y a los tipos de grafos que pueden usar para visualizar los datos.
Para extraer información de todos estos tipos de datos, los científicos de datos usan sus habilidades en:
- Programación informática. Los científicos de datos escriben consultas utilizando lenguajes como Julia, R o Python para extraer datos de la base de datos de su empresa. Python es el lenguaje elegido por muchos científicos de datos porque es fácil de aprender y usar, incluso para personas sin experiencia en codificación, y ofrece módulos de ciencia de datos precompilados para el análisis de datos.
- Matemáticas, estadísticas y probabilidad. Los científicos de datos se basan en estas habilidades para analizar datos, probar hipótesis y crear modelos de aprendizaje automático, que son unos archivos que los científicos de datos entrenan para reconocer determinados tipos de patrones. Los científicos de datos usan modelos de aprendizaje automático entrenados para detectar las relaciones en los datos, realizar predicciones sobre ellos y encontrar soluciones a problemas. En lugar de crear y entrenar modelos desde cero, los científicos de datos también pueden aprovechar el aprendizaje automático para acceder a modelos de aprendizaje automático listos para producción.
- Conocimientos de dominio. Para traducir los datos en información relevante y significativa que impulse los resultados empresariales, los científicos de datos también necesitan conocimientos de dominio, para comprender el sector y la empresa donde trabajan. Estos son algunos ejemplos de cómo los científicos de datos pueden aplicar sus conocimientos de dominio para resolver problemas específicos del sector.
Tipos de proyectos de ciencia de datos
| Sector | Tipos de proyectos de ciencia de datos |
|---|---|
| Empresa | Desarrollo de nuevos productos y mejoras Administración de la cadena de suministro y el inventario Mejoras en el servicio al cliente Recomendaciones de productos para clientes de comercio electrónico |
| Entretenimiento | Información sobre los patrones de uso de contenido multimedia Desarrollo de contenido basado en datos de mercado de destino Medida de rendimiento del contenido Recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias del usuario |
| Finanzas y banca | Prevención de fraudes y otras vulneraciones de seguridad Administración de riesgos de carteras de inversión Asistentes virtuales para ayudar a los clientes con preguntas |
| Administración pública | Decisiones políticas Supervisión de la satisfacción de los electores Detección de fraudes, por ejemplo, reclamaciones de discapacidad social |
| Sector sanitario | Tratamientos farmacológicos basados en evidencias y rentabilidad de nuevos medicamentos Seguimiento en tiempo real de brotes de enfermedades Rastreadores ponibles para mejorar la atención al paciente |
| Telecomunicaciones | Mejoras de servicio basadas en las preferencias y ubicaciones del usuario Minimización de llamadas interrumpidas y otros problemas de servicio |
| Servicios públicos | Análisis de medidores inteligentes para mejorar el uso de servicios públicos y la satisfacción del cliente Administración mejorada de recursos y plantillas |
Hay otra habilidad que es fundamental para la pregunta "¿Qué hace un científico de datos?" Comunicar eficazmente los resultados de los análisis a los administradores, ejecutivos y otras partes interesadas es una de las partes más importantes del trabajo. Los científicos de datos necesitan facilitar la comprensión de sus hallazgos para un público no técnico, de modo que puedan usar la información para tomar decisiones informadas. Por lo tanto, los científicos de datos deben ser expertos en:
- Comunicaciones, hablar en público y visualización de datos. Los grandes científicos de datos tienen habilidades de comunicación verbal sólidas, por ejemplo, saben contar historias y hablar en público. En el campo de la ciencia de datos, una imagen vale realmente más que mil palabras. Presentar los resultados de la ciencia de datos mediante gráficos y diagramas permite al público comprender rápidamente los datos en cinco segundos o menos. Por ese motivo, los científicos de datos de éxito se toman sus visualizaciones de datos tan en serio como los análisis.
Procesos de la ciencia de los datos
Los científicos de datos siguen un proceso similar para completar sus proyectos:
1. Definir el problema empresarial
Los científicos de datos trabajan con las partes interesadas para definir claramente el problema que quieren resolver o la pregunta que necesitan responder, junto con los objetivos y los requisitos de la solución del proyecto.
2. Definir el enfoque analítico
En función del problema empresarial, el científico de datos decide qué enfoque analítico debe seguir:
- Descriptivo, más obtener más información sobre el estado actual.
- Diagnóstico, para comprender lo que sucede y por qué.
- Predictivo, para predecir lo que ocurrirá.
- Prescriptivo, para comprender cómo resolver el problema.
3. Obtener los datos
El científico de datos identifica y adquiere los datos necesarios para lograr el resultado deseado. Esto puede implicar la consulta de bases de datos, la extracción de información de sitios web (extracción web) o la obtención de datos de archivos. Es posible que los datos estén disponibles internamente o que el equipo tenga que comprar datos. En algunos casos, es posible que las organizaciones necesiten recopilar datos nuevos para poder ejecutar correctamente un proyecto.
4. Limpiar los datos
Normalmente, este paso es el más lento. Para crear el conjunto de datos para el modelado, el científico de datos convierte todos los datos al mismo formato, los organiza, elimina los que no son necesarios y reemplaza los que faltan.
5. Explorar los datos
Una vez que se limpian los datos, un científico de datos los explora y aplica técnicas analíticas estadísticas para revelar las relaciones entre sus características, las relaciones estadísticas entre ellos y los valores que predicen (lo que se conoce como la etiqueta). La etiqueta predicha puede ser un valor cuantitativo, por ejemplo, el valor financiero de algo en el futuro o la duración en minutos del retraso de un vuelo.
La preparación y la exploración suelen implicar una gran cantidad de análisis y visualización de datos interactivos, normalmente utilizando lenguajes como Python y R en herramientas y entornos interactivos que están especialmente diseñados para esta tarea. Los scripts que se usan para explorar los datos suelen hospedarse en entornos especializados como Jupyter Notebooks. Estas herramientas permiten a los científicos de datos explorar los datos mediante programación mientras documentan y comparten la información que encuentran.
6. Modelar los datos
El científico de datos crea y entrena modelos prescriptivos o descriptivos y, a continuación, los prueba y evalúa para asegurarse de que responden a la pregunta o abordan el problema empresarial. En su forma más simple, un modelo es un fragmento de código que utiliza una entrada y genera una salida. El hecho de crear un modelo de Machine Learning implica seleccionar un algoritmo, proporcionarle datos y ajustar los hiperparámetros. Los hiperparámetros son parámetros ajustables que permiten a los científicos de datos controlar el proceso de entrenamiento de un modelo. Por ejemplo, con las redes neuronales, el científico de datos decide el número de capas ocultas y el número de nodos de cada capa. El ajuste de hiperparámetros, también denominado optimización de hiperparámetros es el proceso de encontrar la configuración de hiperparámetros que produzcan el mejor rendimiento.
Una pregunta habitual es "¿Qué algoritmo de Machine Learning debo usar?" Un algoritmo de Machine Learning convierte un conjunto de datos en un modelo. El algoritmo que el científico de datos selecciona depende principalmente de dos aspectos diferentes del escenario de ciencia de datos:
- ¿Cuál es la cuestión empresarial a la que desea dar respuesta el científico de datos aprendiendo de datos anteriores?
- ¿Cuáles son los requisitos del escenario de ciencia de datos, incluida la precisión, el tiempo de entrenamiento, la linealidad, el número de parámetros y el número de características?
Para responder a estas preguntas, Azure Machine Learning proporciona una completa gama de algoritmos, como bosque de decisión multiclase, sistemas de recomendación, regresión de red neuronal, red neuronal multiclase y agrupación en clústeres k-means. Cada algoritmo está diseñado para solucionar un tipo distinto de problema de Machine Learning. Además, la Hoja de características de los algoritmos de Azure Machine Learning ayuda a los científicos de datos a elegir el algoritmo adecuado para responder a la pregunta empresarial.
7. Implementar el modelo
El científico de datos entrega el modelo final con documentación e implementa el nuevo conjunto de datos en producción después de las pruebas, para que pueda desempeñar un papel activo en una empresa. Las predicciones a partir de un modelo implementado pueden usarse en las decisiones empresariales.
8. Visualizar y comunicar los resultados
Las herramientas de visualización como Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset y Metabase facilitan a los científicos de datos la exploración de los datos y la generación de visualizaciones atractivas, que muestran los resultados de una manera que facilita la comprensión a audiencias no técnicas.
Los científicos de datos también pueden usar cuadernos de ciencia de datos basados en web, como Zeppelin Notebooks, durante gran parte del proceso de ingesta, detección, análisis, visualización y colaboración de datos.
Métodos de ciencia de datos
Los científicos de datos usan métodos estadísticos como las pruebas de hipótesis, el análisis de factores, el análisis de regresión y la agrupación en clústeres para extraer información estadísticamente sólida.
Documentación de ciencia de datos
Aunque la documentación de ciencia de datos varía según el proyecto y el sector, por lo general incluye documentación que muestra de dónde proceden los datos y cómo se han modificado. Esto ayuda a otros miembros del equipo de datos a usar los datos de forma eficaz en el futuro. Por ejemplo, la documentación ayuda a los analistas de negocios a usar herramientas de visualización para interpretar el conjunto de datos.
Los tipos de documentación de ciencia de datos incluyen:
- Planes de proyecto, para definir los objetivos empresariales, las métricas de evaluación, los recursos, la escala de tiempo y el presupuesto del proyecto.
- Casos de usuarios de ciencia de datos, para generar ideas para proyectos de ciencia de datos. El científico de datos escribe la historia desde el punto de vista de la parte interesada, que describe lo que le gustaría lograr a la parte interesada y el motivo por el que la parte interesada solicita el proyecto.
- Documentación del modelo de ciencia de datos, para documentar el conjunto de datos, el diseño del experimento y los algoritmos.
- Documentación de sistemas auxiliares, por ejemplo, guías de usuario, documentación de infraestructura para el mantenimiento del sistema, y documentación de código.
Cómo convertirte en un científico de datos
Hay varias formas de convertirse en un científico de datos. Los requisitos suelen incluir un título en tecnología de la información o informática. Sin embargo, algunos profesionales de TI aprenden la ciencia de datos realizando talleres y cursos online, y otros obtienen un título o certificación en ciencia de datos.
Para descubrir cómo convertirte un científico de datos, aprovecha estos recursos de formación de Microsoft diseñados para ayudarte a:
- Ponte en marcha con rapidez. Lee el e-book gratuito de Packt Principios de la ciencia de datos, una guía para principiantes de las técnicas estadísticas y la teoría. Aprenderás los conceptos básicos del análisis estadístico y el aprendizaje automático, los términos clave y los procesos de ciencia de datos.
- Desarrolla tus conocimientos de aprendizaje automático con Azure, la plataforma en la nube de Microsoft. Explora los recursos de Azure Machine Learning para científicos de datos, incluidos vídeos de formación gratuitos, arquitecturas de soluciones de ejemplo e casos de clientes.
- Consigue experiencia de aprendizaje automático en Azure de forma gratuita, en solo 4 semanas. Dedica una hora al día a aprender a crear soluciones innovadoras a problemas complejos. Aprenderás los conceptos básicos para escalar los proyectos de aprendizaje automático con las herramientas y los marcos más recientes. La ruta de aprendizaje automático de cero a avanzado autodirigida también te prepara para el certificado de Científico de datos asociado de Azure.
- Obtén una formación completa. Sigue la ruta de aprendizaje de científicos de datos de Microsoft y elige entre una amplia variedad de cursos con instructor y autodirigidos. Aprende a crear modelos de aprendizaje automático, usar herramientas visuales, ejecutar cargas de trabajo de ciencia de datos en la nube y crear aplicaciones que admitan el procesamiento de lenguaje natural.
Certificaciones de científicos de datos
Las certificaciones son una excelente manera de demostrar tus calificaciones de ciencia de datos e impulsar tu carrera profesional. Actualmente, hay una gran demanda de profesionales certificados de Microsoft y hay trabajos disponibles para los científicos de datos de Azure. Explora las certificaciones de científicos de datos más solicitadas por las empresas:
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate. Aplica tus conocimientos de ciencia de datos y aprendizaje automático para implementar y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Azure mediante Azure Machine Learning Service.
- Microsoft Certified: Customer Data Platform Specialty. Implementa soluciones que proporcionen información sobre los perfiles de los clientes y realicen un seguimiento de las actividades de participación, para ayudar a mejorar las experiencias de los clientes y aumentar su retención.
Diferencias entre analistas de datos y científicos de datos
Al igual que los científicos de datos, los analistas de datos trabajan con grandes conjuntos de datos para descubrir tendencias en los datos. Sin embargo, los científicos de datos suelen ser miembros más técnicos del equipo con más experiencia y responsabilidad como, por ejemplo, iniciar y dirigir proyectos de ciencia de datos, crear y entrenar modelos de aprendizaje automático, y presentar sus conclusiones a ejecutivos y en conferencias. Algunos científicos de datos realizan todas estas tareas y otros se centran en otras más específicas, como algoritmos de entrenamiento o creación de modelos. Muchos científicos de datos han iniciado sus carreras como analistas de datos y los analistas de datos se pueden promocionar a puestos de científicos de datos en unos años.
Comparación de un científico de datos y un analista de datos
| Analista de datos | Científico de datos | |
|---|---|---|
| Rol | Análisis de datos estadísticos | Desarrollar soluciones a necesidades empresariales complejas mediante macrodatos |
| Herramientas típicas | Microsoft Excel, SQL, Tableau Power BI | SQL, Python, R, Julia, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, Machine Learning, Apache Superset, Power BI, Data Science Notebooks |
| Análisis de tipos de datos | Datos estructurados | Datos estructurados y no estructurados |
| Tareas y obligaciones |
|
|
Recursos adicionales
Preguntas más frecuentes sobre la ciencia de datos
-
Un científico de datos es responsable de la minería de macrodatos para extraer información valiosa. Las organizaciones usan esta información para mejorar la toma de decisiones, resolver problemas y optimizar sus operaciones.
-
La ciencia de datos es el estudio de los datos para obtener conocimientos. Combina una amplia variedad de disciplinas científicas para extraer información de conjuntos de datos masivos, con el fin de ayudar a tomar decisiones y realizar predicciones más informadas.
-
Los científicos de datos dirigen proyectos de investigación para extraer información valiosa e conclusiones accionables de los macrodatos. Esto incluye definir el problema que se va a resolver; escribir consultas para extraer los datos correctos de las bases de datos; limpiar y ordenar los datos; crear y entrenar modelos de aprendizaje automático; y usar técnicas de visualización de datos para comunicar eficazmente los resultados a las partes interesadas.
Descubrir cómo los científicos de datos extraen conocimientos de los datos
-
Aunque la documentación de ciencia de datos varía según el proyecto y el sector, en general incluye planes de proyecto, casos de usuario, documentación de modelos y documentación de sistemas auxiliares como, por ejemplo, guías de usuario.
-
Algunos profesionales de TI aprenden la ciencia de datos obteniendo un título o una certificación en ciencia de datos o realizando talleres y cursos online. Las certificaciones son una excelente manera de demostrar tus calificaciones de ciencia de datos e impulsar tu carrera profesional. Actualmente, hay una gran demanda de profesionales certificados de Microsoft y hay trabajos disponibles para los científicos de datos de Azure.
Explorar los recursos y las certificaciones de formación de ciencia de datos
-
Los analistas de datos y los científicos de datos trabajan con grandes conjuntos de datos para descubrir tendencias en los datos. Sin embargo, los científicos de datos suelen tener más conocimientos técnicos y responsabilidad a la hora de iniciar sus proyectos de investigación. Por ejemplo, se le puede pedir a un analista de datos que complete el análisis de datos estadísticos. Por otro lado, se le puede pedir a un científico de datos que desarrolle soluciones a necesidades empresariales complejas mediante la minería de macrodatos.
Ver una comparación de las responsabilidades de los científicos de datos y los analistas de datos
-
Los proyectos de ciencia de datos varían según las necesidades del sector y la organización. Por ejemplo, en un entorno empresarial, un científico de datos puede dirigir un proyecto de investigación sobre cómo mejorar las experiencias de servicio al cliente. Los datos necesarios no solo incluyen datos estructurados, como métricas de transacciones y sitios web, sino también datos no estructurados, como revisiones de usuario y notas de los equipos de servicio al cliente. El análisis detallado de todos estos distintos orígenes de datos proporcionará información que puede ayudar a informar de los cambios recomendados en los procedimientos actuales.
-
En los negocios, el objetivo más común de la ciencia de datos es mejorar el funcionamiento de las organizaciones. La información obtenida al analizar conjuntamente una gran cantidad de datos de la organización puede ayudar a resolver los desafíos existentes o generar ideas para nuevas formas de hacer negocios.
-
Sí, aunque es posible que los científicos de datos no necesiten la misma competencia con la codificación que los programadores. Los científicos de datos pueden usar lenguajes de programación como Julia, R o Python para escribir consultas. Python también es popular porque es relativamente fácil de aprender y usar.
-
Los requisitos de los roles de ciencia de datos pueden variar, pero normalmente incluyen al menos uno de los siguientes:
- Un título en tecnología de la información o informática.
- Realización de un taller de ciencia de datos o un curso online.
- Una licenciatura o certificación en ciencia de datos.
Microsoft ofrece una amplia variedad de recursos y rutas de formación para ayudarte a empezar a convertirte en un científico de datos.
Empezar a utilizar una cuenta gratuita de Azure
Disfruta gratis de servicios de Azure populares durante 12 meses, más de 55 servicios que siempre son gratuitos y un crédito de 200 USD para usarlo durante los primeros 30 días.
Ponerse en contacto con un especialista en ventas de Azure AI
Obtén consejos sobre cómo empezar a trabajar con Azure AI. Formula preguntas, conoce los precios y los procedimientos recomendados, y obtén ayuda para diseñar una solución que satisfaga tus necesidades.