Glosario de tecnología: ¿Qué es la ciencia de datos?

La tecnología es parte fundamental de nuestras vidas y que en los próximos años seguirá aumentando su influencia en las actividades que realizamos a diario, por lo que todos tendremos que seguir creciendo a su par.

La pandemia de COVID-19 dejó en claro que había personas que no estaban preparadas para el internet de las cosas, ya que a muchas les parecían ajenas. Rápidamente tuvieron que ponerse al corriente para no quedar atrás y mantener el contacto con las actividades y personas que tuvieron que dejar de ver físicamente.

La tecnología seguirá influenciando nuestra rutina, por lo que es importante no bajar la guardia y seguir ampliando nuestro conocimiento en términos como espacio en la nube, metaverso, USB, criptomonedas, entre otros.

La Ciencia de Datos es una disciplina que estudia la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y la representación de datos para comprender mejor los patrones ocultos dentro de ellos, con el objetivo final de tomar decisiones informadas y mejorar los resultados.

La Ciencia de Datos se ha convertido en una pieza clave para el desarrollo tecnológico y empresarial actual, nos proporciona herramientas para hacer avanzar la investigación y la toma de decisiones.

La historia de la ciencia de datos se remonta a finales del siglo XIX. Durante el siglo XX, esta disciplina evolucionó para convertirse en una forma esencial de análisis y toma de decisiones. La ciencia de datos se ha convertido en una herramienta invaluable para las empresas, las organizaciones gubernamentales y otros grupos que buscan obtener información valiosa sobre sus clientes o usuarios.

Durante los últimos años, la ciencia de datos ha experimentado un gran crecimiento debido al desarrollo de tecnologías como los sistemas de información y la computación en la nube. Estas tecnologías han permitido a los profesionales reunir grandes cantidades de datos y procesarlos con rapidez para tomar mejores decisiones.

Los principales componentes que forman la ciencia de datos son:

• Bases de Datos: Se refiere al conjunto completo de registros organizados que contienen información relevante sobre un tema específico.
• Análisis Estadístico: El análisis estadístico se utiliza para extraer conocimiento útil a partir del conjunto completo de datos disponibles. Esto incluye tareas como encontrar tendencias, identificar patrones, predecir resultados y realizar comparaciones entre diferentes grupos o individuos.
• Aprendizaje Automático: El aprendizaje automático es un subconjunto del análisis estadístico que se utiliza para entrenar modelos con los datos existentes. Esto le permite a las computadoras «aprender» por sí mismas, sin necesidad de programación humana explícita.
• Visualización: La visualización es el proceso mediante el cual los usuarios pueden ver fácilmente patrones e información significativa en grandes conjuntos de datos mediante el uso del lenguaje visual (gráficos, diagramas, etc.).

Y llegados a este punto puede que te estés preguntando: ¿Para qué sirve la ciencia de datos?. Aquí hay algunas formas en las que la ciencia de datos puede ayudar.

Análisis predictivo . El análisis predictivo utiliza herramientas matemáticas para predecir el futuro. Por ejemplo, una empresa puede utilizar el análisis predictivo para predecir cuáles serán sus próximos productos más exitosos o cuáles clientes son más propensos a comprar sus productos. Minería de datos . La minería de datos es un proceso para descubrir patrones interesantes en grandes conjuntos de datos. Esta técnica se utiliza ampliamente para descubrir nuevas oportunidades comerciales y predecir el comportamiento futuro del mercado. Visualización de datos . La visualización de datos es una técnica para representar gráficamente los datos con el fin de identificar tendencias, patrones y relaciones entre los diferentes conjuntos de información. Esto permite a las empresas ver fácilmente qué estrategias están funcionando mejor y cuáles no están logrando sus expectativas. Analítica avanzada . La analítica avanzada incluye herramientas como machine learning (aprendizaje automatizado) e inteligencia artificial (IA). Las redes neuronales profundas, por ejemplo, son capaces aprender automáticamente patrones complejos en los datos en base a experiencias pasadas y utilizarlas para tomar decisiones inteligentes sobre lo que viene después.

La ciencia de datos y el análisis de datos son dos conceptos que a menudo se confunden o se usan indistintamente. Ambos tienen un objetivo común. comprender los datos para ganar conocimiento y tomar decisiones mejor informadas. Sin embargo, hay diferencias clave entre ellas.

En primer lugar, la ciencia de datos es una disciplina más amplia que abarca desde la recopilación y preparación de datos hasta el análisis y la visualización. El objetivo es encontrar patrones, descubrir relaciones e identificar tendencias en los conjuntos de datos para extraer conclusiones acerca de los mismos.

Por otro lado, el análisis de datos se centra en el uso de herramientas estadísticas para analizar los conjuntos de datos existentes con el fin de predecir resultados futuros, mejorar la calidad del producto o servicio y optimizar procesos internos. Esto implica realizar pruebas estadísticas para validar hipótesis e identificar relaciones entre variables.

A continuación se muestran las principales diferencias entre la ciencia de datos y el análisis de datos.

La ciencia de datos abarca todas las etapas del procesamiento y análisis de los conjuntos de datos, desde su recopilación hasta su visualización. El análisis de datos, por su parte, se enfoca en el uso de herramientas estadísticas para predecir resultados futuros o optimizar procesos internos. La ciencia de datos busca encontrar patrones, identificar relaciones y descubrir tendencias en los conjuntos de datos, con el objetivo de extraer conclusiones. Por otro lado, el análisis de datos se centra en validar hipótesis e identificar relaciones entre variables. Los profesionales en la ciencia de datos deben tener un amplio conocimiento del campo que van a analizar y ser capaces de programar en lenguajes como Python u otros similares. Por otro lado, los profesionales en el área del análisis de datos sólo necesitan tener conocimientos básicos en estadística.

La información de MuyTecnológicos deja en claro cómo estos términos influyen en las labores diarias y por qué es importante conocerlos en este mundo que avanza vertiginosamente.

Aunque unos términos son familiares, o por el contrario, extraños, lo cierto es que conocer su significado permite estar un paso adelante a la hora de convivir en el extenso mundo de la tecnología.