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¿Qué es la ciencia de datos?

Descubra lo que hace un científico de datos y cómo convertirse en un científico de datos de éxito

¿Qué es un científico de datos?

Un científico de datos dirige proyectos de investigación para extraer información valiosa de macrodatos y tiene aptitudes de tecnología, matemáticas, negocios y comunicaciones. Las organizaciones usan esta información para tomar mejores decisiones, resolver problemas complejos y mejorar sus operaciones. Al revelar conclusiones accionables ocultas en grandes conjuntos de datos, un científico de datos puede mejorar significativamente la capacidad de su empresa para alcanzar sus objetivos. Por eso los científicos de datos están en alta demanda e incluso se consideran "estrellas del rock" en el mundo empresarial.

Introducción a la ciencia de datos

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es el estudio científico de datos para obtener conocimientos. Este campo combina varias materias para extraer conocimientos de conjuntos de datos masivos con el fin de tomar decisiones y predicciones informadas. 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 ciencia de datos está creciendo rápidamente a medida que la cantidad de datos aumenta exponencialmente y las empresas dependen más de los análisis para impulsar los ingresos y la innovación. Por ejemplo, a medida que las interacciones empresariales se hacen más digitales, se crean más datos, presentando 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 más allá, 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 una mayor variedad, volumen y velocidad que lo que los métodos anteriores de administración de datos estaban equipados para manejar. 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 como nombres, fechas e información de tarjeta de crédito. Por ejemplo, un científico de datos del sector de la utilidad podría analizar tablas de datos de generación y uso de energía para ayudar a reducir los costos y detectar patrones que podrían provocar errores en el equipamiento.
  • Datos no estructurados, que no están organizados e incluyen texto en archivos de documentos, datos móviles y de 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 de centros de llamadas no estructurados, correos electrónicos, encuestas y publicaciones en redes sociales.

Además, las características del conjunto de datos se pueden describir como cuantitativos, datos numéricos estructurados o datos cualitativos o categóricos, que no se representan a través de valores numéricos y se pueden agrupar según categorías. Es importante que los científicos de datos conozcan el tipo de datos con el que trabajan, ya que afectan directamente al tipo de análisis que realizan y a los tipos de gráficos que pueden usar para visualizar los datos.

Para obtener conocimientos de todos estos tipos de datos, los científicos de datos usan sus aptitudes en:

  • Programación de equipos. Los científicos de datos escriben consultas con lenguajes como Julia, R o Python para extraer datos de la base de datos de su empresa. Python es el lenguaje elegido para muchos científicos de datos porque es fácil de aprender y usar, incluso para personas sin experiencia de 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 aptitudes para analizar datos, probar hipótesis y crear modelos de aprendizaje automático: archivos que los científicos de datos entrenan para reconocer ciertos tipos de patrones. Los científicos de datos usan modelos de aprendizaje automático entrenados para descubrir las relaciones en los datos, realizar predicciones sobre los datos y averiguar soluciones a los problemas. En lugar de crear y entrenar modelos desde cero, los científicos de datos también pueden aprovechar el aprendizaje automático automatizado para acceder a modelos de aprendizaje automático listos para producción.
  • Conocimientos del dominio. Para traducir datos en conclusiones relevantes y significativas que impulsen los resultados empresariales, los científicos de datos también necesitan conocimientos del dominio: una comprensión del sector y la empresa donde trabajan. Estos son algunos ejemplos de cómo los científicos de datos aplicarían su conocimiento del dominio para resolver problemas específicos del sector.
Sector Tipos de proyectos de ciencia de datos
Negocios Nuevas mejoras de producto y desarrollo de productos
Administración de cadenas de suministro e inventario
Mejoras en el servicio de atención al cliente
Recomendaciones de productos para clientes de comercio electrónico
Entretenimiento Comprensión de los patrones de uso de contenido multimedia
Desarrollo de contenido basado en datos de mercado de destino
Medición del rendimiento del contenido
Recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias del usuario
Finanzas y banca Prevención de fraude y otras infracciones de seguridad
Administración de riesgos de carteras de inversión
Asistentes virtuales para ayudar a los clientes con preguntas
Gobierno Decisiones de directiva
Supervisión de satisfacción de los constituyentes
Detección de fraude, como reclamaciones de discapacidad social
Atención sanitaria Terapia de drogas basada en evidencias y rentabilidad de las nuevas drogas
Seguimiento en tiempo real de brotes de enfermedad
Rastreadores ponibles para mejorar la atención del paciente
Telecomunicaciones Mejoras de servicio basadas en las preferencias y ubicaciones del usuario
Minimización de llamadas caídas y otros problemas de servicio
Servicios públicos Análisis de medidor inteligente para mejorar el uso de la utilidad y la satisfacción del cliente
Administración mejorada de recursos

Hay otra aptitud crítica para la pregunta "¿Qué hace un científico de datos?". Comunicar eficazmente los resultados de sus 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 conclusiones a un público no técnico para que puedan usar las conclusiones para tomar decisiones informadas. Por lo tanto, los científicos de datos deben estar cualificados en:

  • Comunicaciones, hablar en público y visualización de datos. Los grandes científicos de datos tienen habilidades de comunicación verbal sólidas, como contar historias y hablar en público. En el campo de la ciencia de datos, una imagen vale realmente mil palabras. Presentar los resultados de la ciencia de datos mediante gráficos permite al público comprender rápidamente los datos, en tan solo cinco segundos o menos. Por ese motivo, los científicos de datos de éxito se toman sus visualizaciones de datos tan en serio como sus análisis.

Procesos y resultados de ciencia de datos

Procesos de ciencia de datos

Los científicos de datos siguen un proceso similar para completar sus proyectos:

  • El científico de datos trabaja con las partes interesadas para definir claramente el problema que desean resolver o la pregunta que necesitan responder, junto con los objetivos y los requisitos de la solución del proyecto.
  • En función del problema empresarial, el científico de datos decide qué enfoque analítico debe seguirse, ya sea 1) descriptivo para obtener más información sobre el estado actual, 2) diagnóstico para comprender lo que sucede y por qué 3) predictivo para predecir lo que ocurrirá o 4) crítico para comprender cómo resolver el problema.
  • El científico de datos identifica y adquiere los datos necesarios para lograr el resultado deseado. Esto podría implicar la consulta de bases de datos, la extracción de información de sitios web (extracción de web) o la obtención de datos de archivos. Es posible que los datos estén disponibles internamente o que el equipo tenga que comprar los datos. En algunos casos, es posible que las organizaciones necesiten recopilar datos nuevos para poder ejecutar correctamente un proyecto.
  • Normalmente, este paso es el que consume más tiempo. Para crear el conjunto de datos para el modelado, el científico de datos convierte todos los datos en el mismo formato, organiza los datos, quita lo que no es necesario y reemplaza los datos que faltan.
  • Una vez limpiados los datos, un científico de datos explora los datos y aplica técnicas analíticas estadísticas para mostrar las relaciones entre las características de los datos y las relaciones estadísticas entre ellos y los valores que predicen (conocidos como etiqueta). La etiqueta prevista puede ser un valor cuantitativo, como el valor financiero de algo en el futuro o la duración de un retraso de vuelo en minutos.

    La exploración y preparación suelen implicar una gran cantidad de análisis y visualización de datos interactivos, normalmente usando lenguajes como Python y R en entornos y herramientas interactivos diseñados específicamente para esta tarea. Los scripts usados 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 las conclusiones que encuentran.

  • El científico de datos crea y entrena modelos matemáticos o descriptivos, luego prueba y evalúa el modelo para asegurarse de que responde a la pregunta o resuelve el problema empresarial. En su forma más sencilla, un modelo es un fragmento de código que toma una entrada y genera un resultado. La creación de un modelo de aprendizaje automático implica seleccionar un algoritmo, proporcionarle datos y optimizar los hiperparámetros. Los hiperparámetros son parámetros ajustables que permiten a los científicos de datos controlar el proceso de entrenamiento del 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 para encontrar la configuración de los hiperparámetros que dan como resultado el mejor rendimiento.

    Una pregunta común es "¿Qué algoritmo de aprendizaje automático debo usar?" Un algoritmo de aprendizaje automático convierte un conjunto de datos en un modelo. El algoritmo que selecciona el científico de datos depende principalmente de dos aspectos diferentes del escenario de ciencia de datos:

    • ¿Cuál es la pregunta empresarial que el científico de datos quiere responder al aprender 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 ayudar a responder a estas preguntas, Azure Machine Learning proporciona una cartera completa de algoritmos, como el Bosque de decisión multiclase, Sistemas de recomendación, Regresión de red neuronal, Red neuronal multiclase y la Agrupación en clústeres k-means. Cada algoritmo está diseñado para abordar un tipo diferente de problema de aprendizaje automático. Además, la hoja de referencia de algoritmos de Azure Machine Learning ayuda a los científicos de datos a elegir el algoritmo adecuado para responder a la pregunta empresarial.

  • El científico de datos proporciona el modelo final con documentación e implementa el nuevo conjunto de datos en producción después de las pruebas, para que pueda jugar un rol activo en una empresa. Las predicciones de un modelo implementado se pueden usar para decisiones empresariales.
  • Las herramientas de visualización, como Microsoft Power BI, Tableau, Apache wSuperset y Metabase, facilitan que el científico de datos explore los datos y genere visualizaciones atractivas que muestren los resultados de una forma que permita que el público no técnico lo entienda fácilmente.

Los científicos de datos también pueden usar cuadernos de ciencia de datos basados en Web, como Zeppelin Notebooks, durante toda la totalidad del proceso para la ingesta, detección, análisis, visualización y colaboración de datos.

Métodos de ciencia de datos

Los científicos de datos usan métodos estadísticos como pruebas de hipótesis, análisis de factores, análisis de regresión y agrupación en clústeres para desvelar información con estadísticas.

Documentación de ciencia de datos

Aunque la documentación de ciencia de datos varía según el proyecto y el sector, suele incluir documentación que muestra de dónde proceden los datos y cómo se modificaron. Esto ayuda a otros miembros del equipo de datos a usar los datos de forma eficaz para avanzar. Por ejemplo, la documentación ayuda a los analistas de negocios a usar herramientas de visualización para interpretar el conjunto de datos.

Entre los tipos de documentación de ciencia de datos se incluyen:

  • Planes del proyecto para definir los objetivos empresariales, las métricas de evaluación, los recursos, la escala de tiempo y el presupuesto del proyecto.
  • Historias 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 la razón por la 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 incluidas las guías de usuario, la documentación de infraestructura para el mantenimiento del sistema y la documentación de código.

Cómo convertirse en científico de datos

Hay varias rutas para convertirse en científico de datos. Los requisitos suelen incluir un grado en tecnología de la información o informática. Sin embargo, algunos profesionales de TI aprenden la ciencia de datos mediante talleres y cursos en línea, y otros obtienen una certificación o un título de ciencia de datos.

Para aprender a ser científico de datos, aproveche estos recursos de aprendizaje de Microsoft diseñados para ayudarle:

  • Introducción rápida. Lea el libro electrónico de Packt gratuito Principios de la ciencia de datos, una guía para principiantes de técnicas estadísticas. Aprenderá los conceptos básicos del análisis estadístico y el aprendizaje automático, términos clave y procesos de ciencia de datos.
  • Desarrolle sus aptitudes de aprendizaje automático con Azure, la plataforma en la nube de Microsoft. Explore Recursos de aprendizaje automático de Azure para científicos de datos, incluidos vídeos de aprendizaje gratuitos, arquitecturas de soluciones de ejemplo e historias de clientes.
  • Consiga experiencia de aprendizaje automático en Azure de forma gratuita, en solo 4 semanas. Tómese una hora al día para aprender a crear soluciones innovadoras para problemas complejos. Aprenderá los conceptos básicos para escalar sus proyectos de aprendizaje automático con las herramientas y marcos más recientes. La Ruta de aprendizaje automático de cero a héroe también le prepara para el certificado de Asociado científico de datos de Azure.
  • Obtener entrenamiento completo. Tome la ruta de aprendizaje de científico de datos de Microsoft y elija entre cursos dirigidos por un instructor o a su ritmo. Obtenga información sobre cómo crear modelos de aprendizaje automático, usar herramientas visuales, ejecutar cargas de trabajo de ciencia de datos en la nube y compilar aplicaciones que admitan el procesamiento de lenguaje natural.

Obtener la certificación de científico de datos

Las certificaciones son una forma excelente de demostrar sus cualificaciones de ciencia de datos y de iniciar su carrera profesional. Los profesionales certificados de Microsoft están en alta demanda y hay trabajos disponibles para los científicos de datos de Azure en este momento. Explore las certificaciones de expertos en datos más solicitadas por las empresas:

  • Certificado por Microsoft: asociado Científico de datos de Azure. Aplique su conocimiento de ciencia de datos y aprendizaje automático para implementar y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Azure mediante Azure Machine Learning Service.
  • Certificado por Microsoft: especialidad de plataforma de datos del cliente. Implemente soluciones que proporcionen información sobre los perfiles de los clientes y realicen un seguimiento de las actividades de interacción para ayudar a mejorar las experiencias de los clientes y aumentar la retención de los clientes.

Diferencias entre analistas de datos y científicos de datos

Como 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 iniciar y dirigir proyectos de ciencia de datos, crear y entrenar modelos de aprendizaje automático, y presentar sus conclusiones a los ejecutivos y en conferencias. Algunos científicos de datos realizan todas estas tareas y otros se centran en tareas específicas, como algoritmos de entrenamiento o modelos de creación. Muchos científicos de datos iniciaron sus carreras como analistas de datos y los analistas de datos pueden ascender a puestos de científicos de datos en unos años.

No disponible Analista de datos Científico de datos
Rol Análisis de datos estadísticos Desarrollar soluciones para 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
  • Trabaje con las partes interesadas para definir los proyectos asignados por la administración.
  • Use SQL para consultar orígenes de datos y recopilar el conjunto de datos correcto.
  • Identifique, limpie y analice datos.
  • Interprete, visualice y presente sus conclusiones a las partes interesadas mediante informes de resumen.
  • Inicie proyectos por su cuenta basándose en sus conocimientos de dominio.
  • Use técnicas más avanzadas para estadísticas, minería de datos, análisis y modelado, incluido el aprendizaje automático.
  • Traduzca los resultados en recomendaciones que impulsarán los resultados empresariales.
  • Visualice eficazmente sus conclusiones y preséntelas a las partes interesadas.
  • Un científico de datos dirige proyectos de investigación para extraer información valiosa de macrodatos y tiene aptitudes de tecnología, matemáticas, negocios y comunicaciones. Las organizaciones usan esta información para tomar mejores decisiones, resolver problemas complejos y mejorar sus operaciones. Al revelar conclusiones accionables ocultas en grandes conjuntos de datos, un científico de datos puede mejorar significativamente la capacidad de su empresa para alcanzar sus objetivos. Por eso los científicos de datos están en alta demanda e incluso se consideran "estrellas del rock" en el mundo empresarial.

    Obtener información sobre el rol de científico de datos

  • La ciencia de datos es el estudio científico de datos para obtener conocimientos. Este campo combina varias materias para extraer conocimientos de conjuntos de datos masivos con el fin de tomar decisiones y predicciones informadas.

    Obtener una introducción a la ciencia de datos

  • Los científicos de datos dirigen proyectos de investigación para extraer información valiosa y conclusiones útiles de macrodatos. Esto incluye definir el problema que se va a resolver, escribir consultas para extraer los datos adecuados 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.

    Descubra cómo los científicos de datos extraen el conocimiento de los datos

  • Aunque la documentación de ciencia de datos varía según el proyecto y el sector, suele incluir planes de proyectos, casos de usuario, documentación de modelos y documentación de sistemas complementarios, como guías de usuario.

    Obtenga información sobre la documentación de ciencia de datos

  • Algunos profesionales de TI aprenden ciencia de datos mediante cursos en línea y talleres, otros obtienen una certificación o un título de ciencia de datos. Las certificaciones son una forma excelente de demostrar sus cualificaciones de ciencia de datos y de iniciar su carrera profesional. Los profesionales certificados de Microsoft están en alta demanda y hay trabajos disponibles para los científicos de datos de Azure en este momento.

    Explorar los recursos de aprendizaje y las certificaciones de ciencia de datos

  • Como 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 son miembros más técnicos del equipo con más experiencia y responsabilidades, como iniciar y dirigir proyectos de ciencia de datos, crear y entrenar modelos de aprendizaje automático, y presentar los resultados de sus proyectos a ejecutivos y en conferencias. Algunos científicos de datos realizan todas estas tareas y otros se centran en tareas específicas, como algoritmos de entrenamiento o creación de modelos.

    Ver una comparación de las responsabilidades del científico de datos y los analistas de datos

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