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NoticiasBig Data¿Qué es el Data Science?

¿Qué es el Data Science?

El Data Science es el encargado de analizar y estudiar la información que arrojan los grupos de datos adquiridos, los cuales pasarán al procesamiento.

¿Qué es el Data Science? Podría decirse que el Data Science es uno de los términos usados en las áreas referentes a la colecta, manejo y análisis de los datos dentro de la nueva era digital. Esta área se encarga de analizar y estudiar la información que arrojan los grupos de datos adquiridos. 

Los cuales se hacen a través de diversos medios como bases de datos, encuestas, aplicaciones, redes sociales. Así como, mecanismos detectores que existen en los distintos dispositivos electrónicos. 

El manejo de los datos en Big Data depende en gran medida de la Data Science, para obtener de forma óptima todo el conocimiento posible. Sobre todo, de la información obtenida en la base de datos de la compañía. Esto ocurre a partir del uso de recursos y técnicas aplicadas por profesionales en el análisis de datos. 

Esta disciplina se encuentra basada en el método científico combinado con una gran visión de negocios. Lo cual permite realizar proyecciones a partir del conocimiento adquirido y crear estrategias para el crecimiento de la compañía. 

Los términos Data Science y Big Data suelen confundirse, por lo cual es necesario señalar que el primero se encarga primordialmente del manejo e interpretación de los datos, que pueden provenir de una gran base de información (es decir, Big Data) o ser un pequeño agrupamiento de datos. 

Conceptos importantes para la Data Science

Para comprender mejor qué es el Data Science y su papel en el Big Data,​ es necesario comprender algunos términos y conceptos relacionados también con el mundo digital. Entre los conceptos básicos que deben estudiarse se encuentran:  

Data Mining 

Dentro de la ciencia de los datos, la minería de los mismos ocupa un papel primordial. Esta área se encarga de extraer la información realmente importante, siendo capaz de identificar lo relevante, Desechando aquellos datos que no aportan ningún valor a la investigación. 

En vista de que la detección de datos útiles se hace generalmente a partir de un Big Data, es necesario emplear recursos como software que faciliten la identificación de patrones de datos. Además de logaritmos matemáticos que permitan ordenar y clasificar los datos según sus fuentes y características. 

Deep Learning 

En este proceso se diseñan programas que actúen como una red de neuronas, donde los datos puedan transitar a través de diversos estratos. En cada uno de los cuales son procesados a diversos niveles. Generalmente, los primeros estratos de esta red, permiten seleccionar y agrupar la información según sus características comunes. Para luego ser procesados y finalmente arrojar el conocimiento recopilado. 

Estos procesos son muy útiles para procesar grupos de datos que provienen de fuentes no cuantificables. Como plataformas streaming, videos, audios, fotos, entre otros. 

Machine Learning 

El aprendizaje automático se refiere a la adaptación que se realiza a determinadas tecnologías. Mediante la programación de ciertos algoritmos para que tengan diversas respuestas de acuerdo a la naturaleza de los datos que ingresan en su sistema. 

Estos procedimientos hacen parte de las ciencias informáticas empleadas en el mundo digital y se utilizan para clasificar grupos de datos y hacer predicciones sencillas sobre los mismos. 

Inteligencia Artificial en la Data Science

La Inteligencia Artificial o IA en el Big Data se trata de la creación de software y máquinas capaces de reproducir algunos comportamientos humanos. Esto se logra mediante la programación y combinación de algoritmos. Así como de códigos que le permiten a la máquina tomar decisiones, Con base en predicciones realizadas con los agrupamientos de datos suministrados en su sistema de información. 

Aunque el significado y la aplicación de estos conceptos puede resultar confusa, es necesario entender a que se refiere cada uno de ellos si se pretende iniciar en el mundo digital y los negocios online. Debido a que tanto el Big Data como la ciencia de los datos resultan primordiales en el crecimiento de las compañías en la actualidad

Profesionales de Data Science y Big Data 

Al contar con un Big Data y a través de la Data Science,​ las organizaciones son capaces de realizar proyecciones y adelantarse a los hechos. Para tomar decisiones más precisas y acertadas para el futuro exitoso de la empresa. 

Para que estas tareas sean llevadas a cabo de manera eficaz, es necesario contar con profesionales en el área de manejo e interpretación de datos. Como lo son los Data Scientist y Data engineer. 

El ingeniero de datos se encarga principalmente de desarrollar una plataforma para recolectar y almacenar los datos, así como, la programación de los códigos para manejarlos. Por otro lado, el Data Scientist se enfoca más en el manejo de los datos, desde un punto de vista matemático y estadístico. La Data Science se encarga además de interpretar la información y exponer dicha interpretación a los demás de una forma sencilla y concisa. 

Procesos de la Data Science 

El procesamiento de la Big Data es una de las competencias de una Data Scientist y a través de este proceso son capaces de relacionar la información. Obtenida con la realidad del mercado para plantear estrategias exitosas dentro de las organizaciones. 

La Data Science se desarrolla a través de los siguientes procesos: 

  • Obtención de los datos desde las diversas fuentes y la transformación de los mismos a un solo formato, para poder procesarlos todos de la misma manera. 
  • Identificar y seleccionar los datos que serán de utilidad, eliminando aquellos que no son de interés. Esto permite también mantener el orden en la base de datos. 
  • Aplicar diversos procedimientos y análisis estadísticos para darle significado a los datos y conocer cuáles son sus tendencias. Se deben aplicar pruebas como modelos de regresión, pruebas de hipótesis y pruebas de tendencia. 
  • Diseñar y aplicar pruebas con base en la información obtenida. 
  • Presentar el análisis de los datos y su interpretación. 
  • Proponer planes y estrategias que puedan ser aplicables en la organización. 

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