¿Qué es el Data Science y para qué sirve?

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Data Science es una de las profesiones más demandadas en los últimos años, dado que el manejo de datos, su interpretación y su visualización tienen una gran importancia para las empresas y negocios. Conoce todo lo relacionado con esta profesión para que te formes en ella con el mejor curso del mercado.
Tabla de contenidos

¿Qué es el Data Science?

Se trata de un campo multidisciplinario que combina el análisis de datos, la estadística y la inteligencia artificial para extraer información valiosa de conjuntos de datos. Los científicos de datos utilizan técnicas y herramientas avanzadas para limpiar, procesar y analizar grandes cantidades de información, con el objetivo de descubrir patrones, relaciones y tendencias que pueden ser utilizadas para tomar decisiones informadas.

Además, combina las disciplinas de las matemáticas, estadística y las ciencias de la computación, así como también se apoya en técnicas como el machine learning, análisis de grupos, extracción de datos y la visualización para procesar y analizar grandes cantidades de datos con el objetivo de extraer información valiosa.

Funciones como científico de datos

Las funciones de un científico de datos pueden variar dependiendo de la organización, pero en general comprenden las siguientes tareas: recopilación de datos de diversas fuentes, limpieza y preparación de los datos para su procesamiento, aplicación de técnicas estadísticas y analíticas para obtener información útil, y representación visual de los datos para facilitar su comprensión.

¿Cómo ser un científico de datos?

Para ser un científico de datos, se necesita una base sólida en matemáticas y estadística, así como una comprensión profunda de las técnicas y herramientas utilizadas en el análisis de datos. También es importante tener habilidades en programación, especialmente en lenguajes como Python o R, para poder manipular y analizar grandes conjuntos.

Incluso es necesario contar con habilidades en comunicación y presentación para poder explicar los hallazgos y las recomendaciones a los miembros del equipo y a los tomadores de decisiones. Es un campo en constante evolución por lo que es importante estar actualizado en las últimas tendencias y técnicas.

Diferencia entre el Data Science y el Big Data

Big Data se refiere a la gran cantidad de datos generados y recolectados, y se caracteriza por las 7 V (volumen, velocidad, variedad, veracidad, valor, visualización y variabilidad). Por otro lado, el Data Science es el campo encargado de analizar estos volúmenes de datos y extraer información valiosa.

La inteligencia de datos proporciona un gran potencial de rendimiento, pero es el Data Science quien proporciona la teoría y experimentación necesaria, así como un proceso lógico para llegar a conclusiones más satisfactorias. También utiliza modelos de aprendizaje automático y métodos estadísticos para entrenar a los ordenadores, mientras que el Big Data se enfoca en la extracción de información útil de grandes fuentes de datos.

¿Cuáles son las ventajas?

Son muchas las Ventajas Data Science, una de las más importantes es la capacidad de tomar decisiones informadas, gracias a las diferentes técnicas y herramientas que permiten analizar, comprender y descubrir tendencias en los datos. También se mejora la eficiencia al poder identificar problemas y oportunidades que las empresas o negocios pueden aprovechar para mejorar sus procesos.

Además, puede ayudar a las empresas a obtener una ventaja competitiva. Los científicos de datos pueden utilizar el análisis de datos para identificar oportunidades de mercado y desarrollar nuevos productos o servicios. Incluso puede ser útil en el proceso de selección de personal. El análisis de datos en las aplicaciones y las pruebas basadas en datos y juegos pueden ayudar al equipo de recursos humanos de una organización a tomar decisiones de contratación más precisas y rápidas.

¿Cuáles son las salidas profesionales Data Science?

Hay varias salidas profesionales Data Science a las que puedes postularte al finalizar la formación. Como científico de datos puedes ocupar puestos como analista de datos, científico de datos o Data Scientist, ingeniero de datos o Data Engineer, investigador o Data Architect, por ejemplo. Además, estas salidas profesionales las encuentras en diferentes sectores, como la banca, la seguridad, la salud, la fabricación, la industria, el retail, la energía, el transporte y los medios de comunicación.

Gracias al curso de EIG Business School, tienes la oportunidad de estudiar de forma online todo sobre el Business Intelligence & Big Data para que seas un experto en este campo.

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