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¿Qué es la ciencia de datos? Definición, ejemplos, herramientas y más
La ciencia de datos es un campo interdisciplinar que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimientos e ideas de datos estructurados y sin estructurar.
Actualizado abr 2024 · 15 min leer
La ciencia de los datos ha sido aclamada como "el trabajo más sexy del siglo XXI", y no se trata solo de una afirmación hiperbólica. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. predice que el número de puestos de científico de datos crecerá un 36 % entre 2021 y 2031, un claro testimonio de la creciente importancia de este campo.
Pero, ¿qué es exactamente la ciencia de datos y por qué es tan fundamental en la era digital actual? Este completo artículo te guiará por el mundo de la ciencia de datos. Desde el ciclo de vida de la ciencia de datos, sus aplicaciones en diferentes industrias, las habilidades necesarias para introducirse en la ciencia de datos y mucho más, ofreceremos un análisis detallado a por qué y cómo la ciencia de datos ha adquirido prominencia como una de las industrias más dinámicas de la actualidad.
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos es un campo interdisciplinar que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimientos e ideas de datos estructurados y sin estructurar. En términos más sencillos, la ciencia de datos consiste en obtener, procesar y analizar datos para obtener información con muchos fines.
El ciclo de vida de la ciencia de datos
El ciclo de vida de la ciencia de datos se refiere a las distintas etapas por las que suele pasar un proyecto de ciencia de datos, desde la concepción inicial y la recopilación de datos hasta la comunicación de resultados y perspectivas.
A pesar de que cada proyecto de ciencia de datos es único (en función del problema, del sector en el que se aplique y de los datos implicados), la mayoría de los proyectos siguen un ciclo de vida similar.
Este ciclo de vida proporciona un enfoque estructurado para manejar datos complejos, sacar conclusiones precisas y tomar decisiones basadas en datos.
El ciclo de vida de la ciencia de datos
He aquí las cinco fases principales que estructuran el ciclo de vida de la ciencia de datos:
Recopilación y almacenamiento de datos
Esta fase inicial implica recopilar datos de diversas fuentes, como bases de datos, archivos de Excel, archivos de texto, API, web scraping o incluso flujos de datos en tiempo real. El tipo y el volumen de los datos recopilados dependen en gran medida del problema que abordes.
Una vez recopilados, estos datos se almacenan en un formato adecuado, listos para su posterior procesamiento. Almacenar los datos de forma segura y eficiente es importante para poder recuperarlos y procesarlos con rapidez.
Preparación de datos
La preparación de datos, a menudo considerada la fase que más tiempo consume, implica limpiar y transformar los datos brutos en un formato adecuado para el análisis. Esta fase incluye la gestión de los datos que faltan o son incoherentes, la eliminación de duplicados, la normalización y las conversiones de tipos de datos. El objetivo es crear un conjunto de datos limpio y de alta calidad, que pueda producir resultados analíticos precisos y fiables.
Exploración y visualización
Durante esta fase, los científicos de datos exploran los datos preparados para comprender sus patrones, características y posibles anomalías. Técnicas como el análisis estadístico y la visualización de datos resumen las principales características de los datos, a menudo con métodos visuales.
Las herramientas de visualización, como tablas y gráficos, hacen que los datos sean más comprensibles y permiten a los interesados comprender mejor las tendencias y patrones de los datos.
Experimentación y predicción
En esta fase, los científicos de datos utilizan algoritmos de machine learning y modelos estadísticos para identificar patrones, hacer predicciones o descubrir información. El objetivo aquí es obtener algo significativo de los datos que se ajuste a los objetivos del proyecto, ya sea predecir resultados futuros, clasificar datos o descubrir patrones ocultos.
Narración y comunicación de datos
La fase final consiste en interpretar y comunicar los resultados derivados del análisis de los datos. No basta con obtener información, sino que debes comunicarlas con eficacia, mediante un lenguaje claro y conciso y elementos visuales convincentes. El objetivo es transmitir estas conclusiones a las partes interesadas sin formación técnica de forma que influyan en la toma de decisiones o impulsen iniciativas estratégicas.
Comprender y aplicar este ciclo de vida permite un enfoque más sistemático y satisfactorio de los proyectos de ciencia de datos. Profundicemos ahora en por qué es tan importante la ciencia de datos.
¿Por qué es importante la ciencia de datos?
La ciencia de los datos ha surgido como un campo revolucionario que resulta crucial para generar ideas a partir de los datos y transformar las empresas. No es exagerado decir que la ciencia de datos es la columna vertebral de las industrias modernas. Pero, ¿por qué ha adquirido tanta importancia?
- Volumen de datos. En primer lugar, el auge de las tecnologías digitales ha provocado una explosión de datos. Cada transacción en línea, interacción en las redes sociales y proceso digital genera datos. Sin embargo, estos datos solo son valiosos si podemos extraer de ellos ideas significativas. Ahí es precisamente donde entra en juego la ciencia de datos.
- Creación de valor. En segundo lugar, la ciencia de datos no consiste solo en analizar datos, sino en interpretarlos y utilizarlos para tomar decisiones empresariales informadas, predecir tendencias futuras, comprender el comportamiento de los clientes e impulsar la eficiencia operativa. Esta capacidad de impulsar la toma de decisiones basada en datos es lo que hace que la ciencia de datos sea tan esencial para las organizaciones.
- Opciones profesionales. Por último, el campo de la ciencia de datos ofrece oportunidades profesionales lucrativas. Con la creciente demanda de profesionales que sepan trabajar con datos, los empleos en ciencia de datos se encuentran entre los mejor pagados del sector. Según Glassdoor, el salario medio de un científico de datos en Estados Unidos es de 137.984 dólares, lo que lo convierte en una opción profesional gratificante.
Salario medio de los científicos de datos en EE. UU.
¿Para qué se utiliza la ciencia de datos?
La ciencia de datos se utiliza para toda una serie de aplicaciones, desde predecir el comportamiento de los clientes hasta optimizar los procesos empresariales. El ámbito de la ciencia de datos es muy amplio y abarca varios tipos de análisis.
- Análisis descriptivo. Analiza datos anteriores para comprender el estado actual e identificar tendencias. Por ejemplo, una tienda minorista podría utilizarlo para analizar las ventas del último trimestre o identificar los productos más vendidos.
- Análisis de diagnóstico. Explora los datos para comprender por qué se han producido determinados acontecimientos e identifica pautas y anomalías. Si caen las ventas de una empresa, identificaría si la causa ha sido la mala calidad del producto, el aumento de la competencia u otros factores.
- Análisis predictivo. Utiliza modelos estadísticos para pronosticar resultados futuros en función de datos pasados, muy utilizados en finanzas, sanidad y marketing. Una empresa de tarjetas de crédito puede emplearlo para predecir los riesgos de impago de los clientes.
- Análisis prescriptivo. Sugiere acciones basadas en los resultados de otros tipos de análisis para mitigar futuros problemas o aprovechar tendencias prometedoras. Por ejemplo, una aplicación de navegación que aconseje la ruta más rápida en función de las condiciones actuales del tráfico.
La creciente sofisticación de los análisis, desde descriptivos a diagnósticos, incluidos predictivos y prescriptivos, puede proporcionar a las empresas información valiosa para orientar la toma de decisiones y la planificación estratégica. Puedes leer más sobre los cuatro tipos de análisis en otro artículo.
¿Cuáles son los beneficios de la ciencia de datos?
La ciencia de datos puede añadir valor a cualquier empresa que utilice sus datos con eficacia. Desde las estadísticas a las predicciones, las prácticas eficaces basadas en datos pueden poner a una empresa en la vía rápida hacia el éxito. He aquí algunas formas en que se utiliza la ciencia de datos:
Optimizar los procesos empresariales
La ciencia de datos puede mejorar significativamente las operaciones de una empresa en varios departamentos, desde la logística y la cadena de suministro hasta los recursos humanos y más allá. Puede ayudar en la asignación de recursos, la evaluación del rendimiento y la automatización de procesos. Por ejemplo, una empresa de logística puede utilizar la ciencia de datos para optimizar las rutas, reducir los plazos de entrega, ahorrar costes de combustible y mejorar la satisfacción del cliente.
Descubrir nuevas perspectivas
La ciencia de datos puede descubrir patrones ocultos y perspectivas que podrían no ser evidentes a primera vista. Estos conocimientos pueden proporcionar a las empresas una ventaja competitiva y ayudarles a comprender mejor su negocio. Por ejemplo, una empresa puede utilizar los datos de los clientes para identificar tendencias y preferencias, lo que le permite adaptar sus productos o servicios en consecuencia.
Crear productos y soluciones innovadores
Las empresas pueden utilizar la ciencia de datos para innovar y crear nuevos productos o servicios basados en las necesidades y preferencias de los clientes. También permite a las empresas predecir las tendencias del mercado y adelantarse a la competencia. Por ejemplo, los servicios de streaming como Netflix utilizan la ciencia de datos para comprender las preferencias de los espectadores y crear recomendaciones personalizadas que mejoren la experiencia del usuario.
¿Qué industrias utilizan la ciencia de datos?
Las implicaciones de la ciencia de datos se extienden a todos los sectores y cambian fundamentalmente el modo en que las organizaciones operan y toman decisiones. Aunque todos los sectores pueden beneficiarse de la aplicación de la ciencia de datos, esta es especialmente influyente en los sectores que manejan gran cantidad de datos.
Profundicemos en cómo la ciencia de datos está revolucionando estas industrias clave:
Aplicaciones de la ciencia de datos a las finanzas
El sector financiero ha aprovechado rápidamente el poder de la ciencia de datos. Desde la detección del fraude y la negociación algorítmica hasta la gestión de carteras y la evaluación del riesgo, la ciencia de los datos ha hecho que las complejas operaciones financieras sean más eficientes y precisas. Por ejemplo, las empresas de tarjetas de crédito utilizan técnicas de ciencia de datos para detectar y evitar transacciones fraudulentas, lo cual ahorra miles de millones de dólares al año.
Aprende más sobre los fundamentos de las finanzas en Python y cómo puedes tomar decisiones financieras basadas en datos con nuestro programa de habilidades.
Aplicaciones de la ciencia de datos en la sanidad
La sanidad es otro sector en el que la ciencia de datos tiene un profundo impacto. Las aplicaciones van desde la predicción de brotes de enfermedades y la mejora de la calidad de la atención al paciente hasta la mejora de la gestión hospitalaria y el descubrimiento de fármacos. Los modelos predictivos ayudan a los médicos a diagnosticar precozmente las enfermedades, y los planes de tratamiento pueden personalizarse según las necesidades específicas del paciente, lo que conduce a una mejora de los resultados de los pacientes.
Puedes descubrir más sobre cómo la ciencia de datos transforma la asistencia sanitaria en un episodio del podcast DataFramed.
Aplicaciones de la ciencia de datos en marketing
El marketing es un campo que se ha transformado significativamente con la llegada de la ciencia de datos. Las aplicaciones en esta industria son diversas, desde la segmentación de clientes y la publicidad dirigida hasta la previsión de ventas y el análisis de sentimientos. La ciencia de los datos permite a los profesionales del marketing comprender el comportamiento de los consumidores con un detalle sin precedentes, lo que les permite crear campañas más eficaces. El análisis predictivo también puede ayudar a las empresas a identificar posibles tendencias del mercado y darles una ventaja competitiva. Los algoritmos de personalización pueden adaptar las recomendaciones de productos a cada cliente y aumentar así las ventas y la satisfacción del cliente.
Tenemos una entrada de blog aparte sobre cinco formas de utilizar la ciencia de datos en marketing, que explora algunos de los métodos utilizados en el sector. También puedes aprender más en nuestro programa de conocimientos de Análisis de marketing con Python.
Aplicaciones de la ciencia de datos en la tecnología
Las empresas tecnológicas son quizá las que más se benefician de la ciencia de datos. Desde potenciar motores de recomendación hasta mejorar el reconocimiento de imágenes y del habla, la ciencia de datos encuentra aplicaciones en diversas áreas. Las plataformas de transporte en coche, por ejemplo, se basan en la ciencia de datos para conectar a los conductores con los usuarios y optimizar la oferta de conductores en función de la hora del día.
¿En qué se diferencia la ciencia de datos de otros campos relacionados con los datos?
Aunque la ciencia de datos se solapa con muchos campos que también trabajan con datos, conlleva una mezcla única de principios, herramientas y técnicas diseñadas para extraer patrones reveladores de los datos.
Distinguir entre la ciencia de datos y estos campos relacionados puede proporcionar una mejor comprensión del panorama y ayudar a establecer la trayectoria profesional adecuada. Desmitifiquemos estas diferencias.
Ciencia de datos frente a análisis de datos
Tanto la ciencia de datos como los análisis de datos desempeñan papeles cruciales en la extracción de valor de los datos, pero sus enfoques difieren. La ciencia de los datos es un campo global que utiliza métodos como el machine learning y el análisis predictivo para extraer información de los datos. En cambio, el análisis de datos se centra en procesar y realizar análisis estadísticos de conjuntos de datos existentes para responder a preguntas concretas.
Ciencia de datos frente a análisis empresarial
Aunque el análisis empresarial también se ocupa del análisis de datos, se centra más en aprovechar los datos para tomar decisiones empresariales estratégicas. Suele ser menos técnica y más centrada en el negocio que la ciencia de datos. La ciencia de los datos, aunque puede informar las estrategias empresariales, a menudo profundiza en los aspectos técnicos, como la programación y el machine learning.
Ciencia de datos frente a ingeniería de datos
La ingeniería de datos se centra en construir y mantener la infraestructura de recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos, a la vez que garantiza que los datos estén limpios y sean accesibles. La ciencia de los datos, por otra parte, analiza estos datos mediante modelos estadísticos y de machine learning para extraer valiosos conocimientos que influyan en las decisiones empresariales. En esencia, los ingenieros de datos crean las "carreteras" de los datos, mientras que los científicos de datos "conducen" por ellas para obtener perspectivas significativas. Ambas funciones son vitales en una organización basada en datos.
Ciencia de datos vs machine learning
El machine learning es un subconjunto de la ciencia de datos, que se centra en la creación y aplicación de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y tomar decisiones basadas en ellos. La ciencia de datos, sin embargo, es más amplia e incorpora muchas técnicas, incluido el machine learning, para extraer información significativa de los datos.
Ciencia de datos frente a estadística
La estadística, una disciplina matemática que se ocupa de la recopilación, el análisis, la interpretación y la organización de datos, es un componente clave de la ciencia de datos. Sin embargo, la ciencia de datos integra la estadística con otros métodos para extraer ideas de los datos, lo que la convierte en un campo más multidisciplinar.
|
Industria |
Enfoque |
Énfasis técnico |
|
Ciencia de datos |
Impulsar el valor de los datos en los 4 niveles de la analítica |
Programación, ML, estadística |
|
Análisis de datos |
Realizar análisis estadísticos de los conjuntos de datos existentes |
Análisis estadístico |
|
Análisis empresarial |
Aprovecha los datos para tomar decisiones empresariales estratégicas |
Estrategias empresariales, análisis de datos |
|
Ingeniería de datos |
Construir y mantener la infraestructura de datos |
Recopilación, almacenamiento y tratamiento de datos |
|
Machine Learning |
Creación y aplicación de algoritmos para machine learning |
Desarrollo de algoritmos, aplicación de modelos |
|
Estadísticas |
Recogida, análisis, interpretación y organización de datos |
Análisis estadístico, principios matemáticos |
Una vez comprendidas estas distinciones, podemos adentrarnos en los conceptos clave que todo científico de datos debe dominar.
Conceptos clave de la ciencia de datos
Un científico de datos de éxito no solo necesita habilidades técnicas, sino también una comprensión de los conceptos básicos que forman la base del campo. He aquí algunos conceptos clave que debes comprender:
Estadística y probabilidad
Estos son los cimientos de la ciencia de datos. La estadística se utiliza para obtener información significativa a partir de los datos, mientras que la probabilidad nos permite hacer predicciones sobre acontecimientos futuros con base en los datos disponibles. Comprender las distribuciones, las pruebas estadísticas y las teorías de la probabilidad es esencial para cualquier científico de datos.
Recursos para empezar
- Curso Introducción a la estadística
- Programa de fundamentos de estadística con Python
- Hoja de trucos de estadística descriptiva
Programación
La programación es la herramienta que permite a los científicos de datos trabajar con los datos. Lenguajes como Python y R son especialmente populares por su facilidad de uso y sus potentes bibliotecas de tratamiento de datos. La familiaridad con estos lenguajes permite a un científico de datos limpiar, procesar y analizar los datos con eficacia.
Recursos para empezar
- Programa sobre habilidades de programación en Python
- Programa de carrera Programador de Python
- Programa sobre habilidades de programación en R
- Programa de carrera Programador de R
- Cómo ser programador en 2023: guía paso a paso
Visualización de datos
La visualización de datos es el arte de representar datos complejos en un formato visual y fácilmente comprensible. Ayuda a comunicar los resultados y facilita la comprensión de conjuntos de datos complejos. Herramientas como Tableau, Matplotlib y Seaborn se utilizan habitualmente en este campo.
Recursos para empezar
- Curso Comprender la visualización de datos
- Programa sobre habilidades de visualización de datos con Python
- Programa sobre habilidades de visualización de datos con R
- Hoja de trucos de visualización de datos
Machine learning
El machine learning, un subconjunto de la inteligencia artificial, consiste en entrenar un modelo con datos para que haga predicciones o tome decisiones sin estar explícitamente programado. Es el núcleo de muchas aplicaciones modernas de la ciencia de datos, desde los sistemas de recomendación hasta el análisis predictivo.
Recursos para empezar
- Curso Comprender el machine learning
- Programa de habilidades Fundamentos de machine learning con Python
- Programa de carrera Científico de machine learning con Python
- ¿Qué es el machine learning?
Ingeniería de datos
La ingeniería de datos se ocupa del diseño y la construcción de sistemas de recogida, almacenamiento y tratamiento de datos. Constituye la base sobre la que se construyen los modelos de análisis de datos y machine learning.
Recursos para empezar
- Curso Ingeniería de datos para todos
- Curso Introducción a la ingeniería de datos
- ¿Qué es la ingeniería de datos?
- Cómo convertirse en ingeniero de datos en 2023: 5 pasos para el éxito profesional
- Curso Construir canalizaciones de ingeniería de datos en Python
Herramientas clave de la ciencia de datos
Los científicos de datos necesitan un conjunto de herramientas para llevar a cabo sus tareas con eficacia. Estas herramientas pueden ser desde lenguajes de programación hasta software para la visualización de datos. Aquí tienes algunas herramientas esenciales de la ciencia de datos.
Lenguajes de programación
En el ámbito de la ciencia de datos, los lenguajes de programación son las herramientas del oficio. Proporcionan un marco para ordenar a un ordenador que realice tareas específicas, como la manipulación de datos, el análisis estadístico y el machine learning. He aquí algunos lenguajes clave que todo científico de datos debería considerar dominar:
- Python. Conocido por su sencillez y sus potentes bibliotecas como Pandas y NumPy.
- R. Excelente para el análisis estadístico y la visualización.
- Julia. Reconocido por su alto rendimiento y velocidad, ideal para la informática numérica y científica.
Recursos para empezar
- Programa de habilidades Fundamentos de Python
- Curso de Introducción a la programación en R
- Curso de Introducción a Julia
- Python frente a R para ciencia de datos: ¿cuál deberías aprender?
- Hoja de trucos de Python para principiantes
Herramientas de inteligencia empresarial
Las herramientas de inteligencia empresarial (BI) son aplicaciones de software utilizadas para analizar los datos brutos de una organización. Ayudan a visualizar, informar y compartir los datos, a la vez que permiten a las empresas tomar decisiones basadas en datos. He aquí algunas herramientas de BI esenciales para la ciencia de datos:
- Tableau. Para crear visualizaciones interactivas de datos.
- Power BI. Conjunto de herramientas de análisis empresarial de Microsoft.
- QlikView. Combina ETL, almacenamiento de datos y visualización.
Recursos para empezar
- Programa de habilidades Fundamentos de Tableau
- Curso Introducción a Power BI
- Power BI frente a Tableau: ¿cuál deberías elegir en 2023?
- Hoja de trucos de Power BI
- Hoja de trucos de Tableau
Bibliotecas de machine learning
Las bibliotecas de machine learning son una colección de código preescrito que los científicos de datos pueden utilizar para ahorrar tiempo. Proporcionan algoritmos preempaquetados y rutinas de aprendizaje que pueden integrarse en los programas. He aquí algunas bibliotecas clave que agilizan las tareas de machine learning:
- Scikit-learn. Ofrece varios algoritmos de clasificación, regresión, agrupación, etc.
- TensorFlow. Desarrollado por Google para construir redes neuronales.
- PyTorch. Conocido por su gráfico de cálculo dinámico.
Recursos para empezar
- Fundamentos del machine learning con Python
- ¿Qué es el machine learning? Entrada del blog
- Tutorial Introducción al machine learning en Python
- Curso Machine learning con Scikit-Learn
- Curso Introducción a TensorFlow en Python
Sistemas de gestión de bases de datos
Los sistemas de gestión de bases de datos (SGBD) son aplicaciones informáticas que interactúan con el usuario, otras aplicaciones y la base de datos para capturar y analizar datos. Un SGBD permite crear, recuperar, actualizar y gestionar datos de forma sistemática. He aquí algunos SGBD populares utilizados en la ciencia de datos:
- MySQL. Un sistema de base de datos relacional de código abierto.
- PostgreSQL. Ofrece funciones avanzadas como el control de concurrencia multiversión.
- MongoDB. Una popular base de datos NoSQL.
Recursos para empezar
- Curso Diseño de bases de datos
- Curso Introducción a SQL
- Tutorial Descripción general de bases de datos SQL
- Guía de PostgreSQL para principiantes
Los mejores empleos en ciencia de datos
La ciencia de datos es un campo muy amplio con muchas funciones especializadas, cada una de las cuales conlleva sus propias responsabilidades, requisitos de habilidades y expectativas salariales. Estos son algunos de los puestos de trabajo más solicitados en el ámbito de la ciencia de datos:
Analista de datos
Los analistas de datos desempeñan un papel crucial en la interpretación de los datos de una organización. Poseen experiencia en análisis matemático y estadístico, lo que les permite transformar conjuntos de datos complejos en perspectivas procesables que impulsen las decisiones empresariales. Mediante herramientas de visualización de datos, comunican eficazmente sus conclusiones a las partes interesadas, tanto técnicas como no técnicas.
Los analistas de datos se sumergen en los datos y proporcionan informes y visualizaciones para revelar perspectivas ocultas. Aunque no participan necesariamente en el desarrollo de algoritmos avanzados, utilizan una serie de herramientas para dar sentido a los datos. Sus responsabilidades también pueden abarcar consultas SQL, limpieza de datos y gestión de datos. Lee más sobre cómo convertirse en analista de datos en otro artículo.
Habilidades clave:
- Dominio de SQL, Python o R
- Conocimientos sólidos de análisis estadístico
- Capacidad para crear visualizaciones de datos e informes convincentes
- Competente en limpieza y gestión de datos
- Habilidades de comunicación eficaces
Herramientas imprescindibles:
- SQL para consulta de bases de datos
- Lenguajes de programación como Python o R para la manipulación de datos
- Herramientas de visualización de datos como Tableau o PowerBI
- Herramientas de hoja de cálculo como MS Excel o Google Sheets
- Software estadístico como SPSS o SAS
Científico de datos
Los científicos de datos profundizan en los datos de una organización para extraer y comunicar perspectivas significativas. Poseen un profundo conocimiento de los flujos de trabajo del machine learning y de cómo aplicarlos a las aplicaciones empresariales del mundo real. Los científicos de datos trabajan sobre todo con herramientas de codificación, realizan análisis exhaustivos y utilizan con frecuencia herramientas de big data.
Los científicos de datos son como detectives en el ámbito de los datos. Son responsables de desenterrar e interpretar grandes fuentes de datos, gestionar grandes conjuntos de datos e identificar tendencias fusionando puntos de datos. Al aprovechar sus conocimientos analíticos, estadísticos y de programación, recopilan, analizan e interpretan amplios conjuntos de datos. Estos conocimientos impulsan el desarrollo de soluciones basadas en datos para problemas empresariales complejos, que a menudo implican la creación de algoritmos de machine learning para generar nuevos conocimientos, automatizar procesos u ofrecer un mayor valor a los clientes.
Disponemos de una guía completa sobre cómo convertirse en un científico de datos, que describe algunos de los pasos clave que debes dar para iniciarte en este papel.
Habilidades clave:
- Dominio de Python, R y SQL
- Comprensión de los conceptos de machine learning e IA
- Competencia en análisis estadístico, análisis cuantitativo y modelización predictiva
- Capacidad para visualizar e informar eficazmente sobre los datos
- Habilidades de comunicación y presentación eficaces
Herramientas imprescindibles:
- Herramientas de análisis de datos como Pandas y NumPy
- Bibliotecas de machine learning como Scikit-Learn
- Herramientas de visualización de datos como Matplotlib y Tableau
- Marcos de big data como Airflow y Spark
- Herramientas de línea de comandos como Git y Bash
Ingeniero de datos
Los ingenieros de datos son los arquitectos del ámbito de la ciencia de datos. Diseñan, construyen y gestionan la infraestructura de datos, lo cual permite a los científicos de datos analizar los datos con eficacia. Los ingenieros de datos se centran en la recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos, por lo que establecen conductos de datos que agilizan el proceso analítico.
Los ingenieros de datos suelen abordar el diseño de algoritmos para la extracción de información y crear sistemas de bases de datos. Garantizan un rendimiento óptimo al gestionar la arquitectura de datos, las bases de datos y los sistemas de procesamiento. Este puesto requiere un conocimiento exhaustivo de los lenguajes de programación y experiencia con bases de datos relacionales y no relacionales. Lee más sobre cómo convertirse en ingeniero de datos en otro artículo.
Habilidades clave:
- Experiencia en SQL y diseño de bases de datos
- Dominio de lenguajes de programación como Python o Java
- Conocimiento de tecnologías de big data como Hadoop o Spark
- Familiaridad con los principios del modelado de datos y el almacenamiento de datos
- Gran capacidad de comunicación y resolución de problemas
Herramientas:
- SQL para la gestión de bases de datos
- Lenguajes de programación para construir canalizaciones de datos (por ejemplo, Python, Java)
- Plataformas de big data como Hadoop y Spark
- Herramientas ETL (extraer, transformar, cargar) como Informatica o Talend
- Bases de datos NoSQL como MongoDB o Cassandra
Ingeniero de machine learning
Los ingenieros de machine learning son los arquitectos del mundo de la IA. Diseñan e implementan sistemas de machine learning que aprovechan los datos organizativos para hacer predicciones. Sus responsabilidades también incluyen abordar retos como la predicción de la pérdida de clientes y la estimación del valor vitalicio, aí como implementar modelos para uso organizativo. Los ingenieros de machine learning trabajan principalmente con herramientas basadas en la codificación.
Consulta nuestra guía completa sobre cómo convertirse en ingeniero de machine learning en otro artículo.
Habilidades clave:
- Profundos conocimientos de Python, Java y Scala
- Familiaridad con marcos de machine learning (como Scikit-Learn, Keras o PyTorch)
- Comprensión de estructuras de datos, modelado de datos y arquitectura de software
- Conocimientos matemáticos avanzados que abarquen álgebra lineal, cálculo y estadística
- Gran capacidad de trabajo en equipo y excepcional capacidad de resolución de problemas
Herramientas:
- Bibliotecas y algoritmos de machine learning (por ejemplo, Scikit-learn, TensorFlow)
- Bibliotecas de ciencia de datos como Pandas y NumPy
- Plataformas en la nube como AWS o Google Cloud Platform
- Sistemas de control de versiones como Git
|
Puesto |
Responsabilidades |
Habilidades clave |
Herramientas imprescindibles |
|
Analista de datos |
Extraer e informar sobre las perspectivas de los datos para la resolución de problemas empresariales |
SQL, Python o R |
SQL, Python o R, herramientas de visualización de datos (p. ej., Tableau, PowerBI), software estadístico (p. ej., SPSS, SAS), herramientas de hoja de cálculo |
|
Científico de datos |
Desenterrar ideas significativas, desarrollar soluciones basadas en datos con machine learning, comunicar los resultados |
Python, R, SQL, conceptos de machine learning e IA, análisis estadístico, visualización de datos, habilidades de comunicación y presentación |
Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Tableau, Airflow, Spark, Git, Bash |
|
Ingeniero de datos |
Diseñar, construir y gestionar la infraestructura de datos, crear canalizaciones de datos, garantizar un rendimiento óptimo |
SQL, Python, Java, diseño de bases de datos, tecnologías de big data, modelado de datos, resolución de problemas, habilidades de comunicación |
SQL, Python, Java, Hadoop, Spark, herramientas ETL, bases de datos NoSQL |
|
Ingeniero de machine learning |
Diseñar e implementar sistemas de machine learning, resolver problemas complejos mediante ML, colaborar con equipos |
Python, Java, Scala, estructuras de machine learning, estructuras de datos, arquitectura de software, matemáticas, trabajo en equipo, capacidad de resolución de problemas |
Scikit-Learn, TensorFlow, Pandas, NumPy, plataformas en la nube (por ejemplo, AWS, Google Cloud Platform), sistemas de control de versiones (por ejemplo, Git) |
Cómo iniciarse en la ciencia de datos
La ciencia de los datos es un campo interdisciplinar, y para empezar, necesitarás adquirir una mezcla de conocimientos de matemáticas, estadística, informática y conocimientos específicos del dominio. Veamos una posible hoja de ruta para iniciar tu andadura en la ciencia de datos.
La ciencia de datos es un campo fascinante, es donde la curiosidad se encuentra con la tecnología. El primer paso puede parecer intimidatorio, pero recuerda que no se trata de conocer todos los algoritmos, sino de hacer las preguntas adecuadas y aprender a descifrar las percepciones significativas de los datos. Sumérgete, empieza a explorar y el resto vendrá solo.
Richie Cotton, Data Evangelist at DataCamp
¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos, análisis de datos y machine learning?
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