Data Science: ¿Qué es y cómo estudiarlo?
ORIENTACIÓN VOCACIONAL / DATA SCIENCE.
El mundo actual se basa, para casi todo, en los datos. Cada vez somos capaces de recoger, almacenar y analizar más cantidad de datos, de múltiples fuentes. Gracias a lo que podemos extraer de los datos, somos capaces de desarrollar tecnologías muy avanzadas, desde la inteligencia artificial al coche autónomo.
En un escenario en el que el dominio de los datos es clave para diferenciarse de la competencia, es necesario disponer de herramientas, metodologías y, en pocas palabras, de una ciencia que dicte cómo se deben tratar los datos para obtener la máxima cantidad de información útil de ellos.
Hasta 2010, aproximadamente, la principal preocupación y el gran reto de las empresas era el de poder almacenar cada vez cantidades mayores de datos; una vez superado este escollo, teniendo ya un marco y soluciones para almacenar los datos, el enfoque se ha desplazado al procesamiento de estos datos. Y aquí es donde entra Data Science.
¿Qué es el Data Science?
Data Science, o la ciencia de los datos, es el futuro de la inteligencia artificial. Data Science es una disciplina científica que se especializa en el análisis de grandes fuentes de datos, en teoría muy diferentes, para extraer información de ellos. Así, se busca entender mejor la realidad y descubrir patrones entre esos datos aparentemente inconexos con los que se pueden tomar decisiones.
El Data Science es una mezcla de varias herramientas, algoritmos y principios de aprendizaje automático con el objetivo de descubrir patrones ocultos a partir de los datos brutos. Podríamos decir que es algo así como lo que se hace en estadística, pero con nuevas herramientas entre las que destaca la inteligencia artificial.
Puede que te suene el término Big Data y no sepas diferenciarlo bien de Data Science. Big Data se refiere a datos o combinaciones de conjuntos de datos que no se pueden almacenar en un sistema tradicional; son datos de diferente tipo y fuente; y su volumen crece a gran velocidad, lo que obliga a procesar esos datos con rapidez. Hay más características en lo que se suele llamar las 7 «V» del Big Data: Volumen, Variedad, Velocidad, Veracidad, Valor, Visualización, Variabilidad.
Ahora que ya sabes qué es Data Science, veremos qué hace un Científico de Datos.
¿Qué hace un Data Scientist?
El Data Scientist, o científico de datos, es el profesional que se encarga de descifrar los problemas, encontrar patrones y, en pocas palabras, de sacar información útil procedente del aparente caos que son los datos recopilados y almacenados.
Su trabajo se basa en utilizar herramientas y elementos relacionados con las matemáticas, la estadística y la informática, principalmente, y en especial utilizan herramientas de machine learning (aprendizaje automático, un subconjunto de la inteligencia artificial).
No tienen por qué ser expertos en todos estos campos, ni mucho menos, pero sí tienen que disponer del bagaje de conocimientos y habilidades suficiente como para poder sacar partido a esas herramientas, así que, por decirlo así, tienen una buena formación en aquellas disciplinas.
Utilizan tecnología puntera para encontrar soluciones y llegar a conclusiones que son cruciales para el crecimiento y el desarrollo de una organización o una empresa. Los científicos de datos también se encargan de la presentación de los datos de una forma mucho más útil, una vez procesados, en contraposición con los datos en bruto de los que disponen tanto de forma estructurada como no estructurada.
¿Cómo estudiar Data Science?
Como ya te imaginas, los conocimientos que debe manejar un data scientist son vastos y complejos. Estos incluyen saber manejar un gran número de plataformas de big data y herramientas de todo tipo como, por ejemplo, Hadoop. Es importante tener conocimientos sólidos de lenguajes de programación como SQL, Python, Scala y Perl, y también necesitará saber lenguajes estadísticos, como R.
Además, es deseable y necesario saber acerca de data mining, machine learning, deep learning, y tener la habilidad de integrar datos estructurados y no estructurados. Otros conocimientos que entran en el bagaje del científico de datos incluyen las técnicas de investigación estadística, el modelado de datos, el clustering, las técnicas de visualización de datos, análisis predictivo, y muchos otros más.
En esta completa infografía tienes mucho más detalle acerca de las habilidades de un data scientist.
Por lo tanto, para estudiar Data Science, debes tener una buena base científica, y por eso los estadísticos, matemáticos y programadores son los perfiles profesionales perfectos para optar a posgrados y másteres y especializarse en el tratamiento de datos.
Cabe decir que existen muchas opciones para la formación autodidacta, y de hecho así se han formado muchos de los profesionales actuales en Data Science. No existen carreras universitarias específicas para ello, así que, como sucede con muchas nuevas profesiones tecnológicas, una buena base de partida es estudiar un grado como Matemáticas, Estadística o Ingeniería Informática.
Sitio Fuente: Universia México