¿Qué es la Ciencia de Datos y por qué está transformando el mundo?

Existe una gran discusión sobre qué es la Ciencia de Datos, pero podemos resumirla en la siguiente frase: “La Ciencia de Datos (o Data Science) es la disciplina que convierte los datos en conocimiento útil”.

¿QUÉ ES LA CIENCIA DE DATOS?

Como comentábamos al inicio:

“La Ciencia de Datos (o Data Science) es la disciplina que convierte los datos en conocimiento útil”.

La Ciencia de Datos es una disciplina que combina estadística, programación y conocimiento del dominio para extraer información valiosa a partir de grandes volúmenes de datos. Su objetivo es convertir los datos en conocimiento útil que permita tomar mejores decisiones.

Vivimos en una era donde los datos están en todas partes: en nuestras búsquedas, compras, redes sociales o sensores. La Ciencia de Datos nos ayuda a dar sentido a esa información.

¿CÓMO FUNCIONA LA CIENCIA DE DATOS?

Es decir, la Ciencia de Datos domina el espectro completo del ciclo de vida de los datos:

• La captura de los datos (recepción de señales y adquisición de datos),
• su gestión y procesamiento (ordenación, limpieza, transformación e ingeniería de datos),
• su exploración (minería de datos, agrupación / clasificación, modelado de datos, resumen de datos),
• su análisis (exploratorio / confirmatorio, análisis predictivo, regresión, minería de texto, análisis cualitativo),
• y su comunicación (informes reproducibles, visualización interactiva y apoyo a la toma de decisiones).

Si quieres saber más sobre las funciones que realiza un Data Scientist, lee nuestro post: Qué es y qué hace un Data Scientist

CÓMO NACE LA CIENCIA DE DATOS

Los orígenes de la Ciencia de Datos se remontan a 1962, cuando John W. Tukey propuso una visión más empírica de la estadística. En 1974, Peter Naur acuñó el término “Ciencia de Datos”, y desde 1977 comenzó a aparecer en conferencias especializadas.

En 2001, William S. Cleveland propuso formalmente la Ciencia de Datos como una disciplina independiente. Más adelante, el científico Jim Gray la definió como el cuarto paradigma de la ciencia, destacando su papel frente al auge de los datos y la tecnología.

Hoy, la Ciencia de Datos se entiende como un campo interdisciplinario que combina programación, estadística/matemáticas y conocimiento del área de aplicación, según el famoso diagrama de Venn de Drew Conway (2010).

Cuáles son las aplicaciones de la Ciencia de Datos

La Ciencia de Datos es una de las profesiones que actualmente tiene más demanda de profesionales cualificados de todo el mundo. Puede aplicarse prácticamente a cualquier campo:

• Los sistemas de recomendación de productos utilizan habitualmente la Ciencia de Datos para extraen información de los buscadores y las redes sociales (e.g. historial de navegación, de compras e información sociodemográfica asociada) para entrenar modelos de aprendizaje automático que realicen recomendaciones más precisas basada en el perfil del usuario.
• En sectores de innovación tecnológica, como los coches autónomos, la Ciencia de Datos utiliza datos en tiempo real (de varios tipos de sensores) para crear un mapa visual de su entorno y tomar decisiones de conducción cruciales como girar, detenerse, acelerar, etc.
• En el mundo científico, tanto en previsión meteorológica como en agricultura, los Científicos de Datos recopilan información de satélites, radares, barcos y aviones para construir modelos que puedan pronosticar el tiempo y también predecir calamidades naturales inminentes con gran precisión. Esto ayuda a tomar las medidas adecuadas en el momento adecuado y evitar el máximo daño posible.

En este sentido, es interesante la discusión que plantea Kirk Borne, PhD, científico de datos principal de Booz Allen Hamilton, sobre cómo los científicos de datos pueden ayudar en la nueva era de datos más grandes y complejos.

¿POR QUÉ ESTUDIAR CIENCIA DE DATOS?

Porque es una de las carreras con mayor proyección. Las empresas buscan cada vez más profesionales capaces de interpretar datos y generar valor.

Además, permite trabajar en sectores diversos, resolver problemas reales y contribuir a la innovación. Comenzar una carrera en ciencia de datos es prometedor.

¿Por dónde empezar?

Puedes comenzar con lenguajes como R o Python, y profundizar en estadística, bases de datos y visualización. Existen numerosos recursos online y programas formativos.

📌 Te recomendamos leer nuestro artículo: Cómo convertirse en un Data Scientist para dar tus primeros pasos.