Estudiar Ciencia de Datos

El mundo de hoy se ha mantenido inmerso en constantes cambios evolutivos que nos han llevado a modificar las diferentes actividades que realizamos en nuestro entorno. Sobre todo, la transformación digital ha cambiado por completo la manera como nos desempeñamos y en general en cómo vivimos.

Constantemente, oímos sobre lo importante que son los datos e invaden nuestras mentes con términos como por ejemplo, Data Science o Ciencia de Datos. Pero, ¿Qué es realmente la Ciencia de Datos? Y ¿será lo mismo que Big Data? Otro término bastante sonado estos días. Pues bien, aquí nos sumergiremos en este tema y te diremos por qué es tan importante estudiar ciencia de datos.

Qué es la Ciencia de Datos

Estudiar Ciencia de Datos o Data Science podría ser la oportunidad de tu vida. Sin embargo, primero deberíamos tener claro lo que es la ciencia de datos. Básicamente, la ciencia de datos es el estudio y el análisis de los diferentes procesos y métodos científicos que permiten comprender a los datos en cualquiera de sus formas.

En otras palabras, podría considerarse una evolución o una extensión de otros campos de estudios como los es la estadística, el análisis predictivo o la minería de datos. Ya sean datos estructurados o no estructurados, la ciencia de datos permite un mayor entendimiento de los fenómenos reales.

La ciencia de datos también puede verse desde la perspectiva de Josh Wills quien dijo “Un científico de datos es esa persona que sabe más de estadística que un programador y al mismo tiempo, sabe más de programación que cualquier estadista”. Es decir, se trata de un profesional especialista en el análisis de grandes cantidades de datos e información.

Utilizando la tecnología, la capacidad intelectual y la riqueza de la información se pueden descubrir patrones ocultos dentro de enormes paquetes de datos al igual que como se consiguen hermosos patrones en los diferentes trazos dentro de una obra de arte de cualquier pintor. Allí está la belleza de la ciencia de datos.

Qué es Big Data

Este es otro término muy parecido a Data Science que ha tomado mucha fuerza y se ha hecho escuchar. Ciertamente, está muy relacionado con la ciencia de datos, pero en sí, se trata de dos cosas muy diferentes.

Por tanto, si queremos estudiar ciencia de datos sería bueno saber lo que es Big Data, y las técnicas para analizar Big Data.

Big Data, se refiere al almacenamiento, procesamiento y ejecución de diferentes paquetes de datos lo cuales pueden ser estructurados o no estructurados. Entendiéndose por estructuración al ordenamiento definido de la información o de los datos en sí. Muy por encima pareciera que estuviésemos hablando de lo mismo por lo que resulta necesario que conozcamos las diferencias entre uno y otro.

Cuáles son las diferencias entre Big Data y Data Science

Esto es otra cosa que debemos saber antes elegir estudiar ciencia de datos. Aunque a ambos términos se les asocian una gran cantidad de datos, generalmente no se deja claro la diferencia que existe entre los dos. Ciertamente están relacionados pero no son para nada lo mismo. A continuación te decimos las diferencias que existen entre Big Data y Data Science:

Aspectos de Big Data

• Involucra cómputos distribuidos en muchos servidores.
• Entremezcla el procesamiento con la gestión de los datos.
• Otorga resultados más rápidos y precisos.

Aspectos de Data Science

• Involucra conocimientos de distintos campos de estudios.
• Toma en consideración todos los aspectos computacionales.
• Incluye técnicas científicas para el análisis de datos.
• Involucra teorías y análisis matemáticos y estadísticos.
• Involucra el Machine Learning o Aprendizaje Automatizado.
• Involucra la creación de prototipos para el desarrollo de software.
• Realiza análisis completos y detallados de enormes cantidades de datos en muy poco tiempo.

Por qué estudiar Ciencia de Datos

Hoy día el mundo está cambiando gracias a todas las innovaciones tecnológicas que surgen a raíz de la recopilación, análisis y almacenamiento de datos. Por ejemplo, aplicaciones como: Google Maps, Uber, además de todas las diferentes redes sociales como Snapchat, Instagram, Facebook y también las cuentas de correo electrónico, hacen uso de los datos.

Gracias a la ciencia de datos las aerolíneas pueden ofrecer tarifas más acertadas a sus clientes. Así como también le ha permitido a la ciencia médica analizar de manera automática toda clase de imágenes radiológicas de los distintos pacientes.

Estudiar ciencia de datos es dar un paso para convertirse no solo en un profesional con grandes habilidades en la informática, la programación, la computación y la estadística, sino también en un gran analista de datos que sabe comprender toda clase de problema comercial y abordarlo con soluciones rápidas, reales y eficaces.

En otras palabras, estudiar ciencias de datos es estudiar toda clase de técnicas y habilidades analíticas para la resolución de problemas en entornos reales. Además, te formarás también con habilidades en la comunicación, lo que te permitirá relacionarte eficaz y eficientemente no solo con equipos de tecnología sino también con clientes y grupos de trabajo.

Como científico de datos, estarás en medio de todo esto:

• Acceso a los consumidores en todo el mundo, gracias a los teléfonos inteligentes.
• Computadoras más rápidas y menor costo de almacenamiento.
• Algoritmos más inteligentes que permiten trabajar con datos no estructurados.

Cómo convertirse en científico de datos

Si decidiste estudiar ciencia de datos significa que sientes amor a las matemáticas. Es decir, debes ser bueno con ellas, así también debes sentir pasión por la estadística. Para convertirte en científico de datos necesitas adoptar un pensamiento algorítmico y saber lo que significa la visualización de datos.

Al estudiar ciencia de datos aprenderás sólidos conocimientos de negocios y adquirirás una mente analítica que necesitarás a toda hora al ser un científico de datos. Por último, necesitarás conocer herramientas como:

• Microsoft Excel
• SQL
• Python
• Lenguaje de programación R

Y herramientas de Big Data como:

• Hadoop
• NoSQL

Si ya te has sumergido en todas estas cosas, entonces sin duda estas preparado para convertirte en un científico de datos. Puedes dar ese gran salto al nuevo mundo digital y comenzar a estudiar ciencia de datos.