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Qué es el Data Science y por qué está tan demandado

En los tiempos de los algoritmos y las recopilaciones masivas de datos para vender productos y tomar decisiones, es necesario sacar de los enormes cúmulos de datos e información. El Data Science es el arte y la ciencia de sacar conclusiones y datos más certeros.

Muy seguramente lo hayas visto en webs de búsqueda de empleo para empleos relacionados con la informática avanzada. Muchas empresas tecnológicas piden expertos en Data Science, ¿pero en qué consiste y por qué se pide esta disciplina informática?

Una breve historia del Data Science

En realidad, este término empezó a usarse en los años 70 para referirse a los métodos de procesamiento de datos, ya sea introducidos por usuarios o por las máquinas. De ahí se pueden sacar patrones de conducta ideales para ingenieros, expertos en marketing digital y más. En 2011 se reconoció el concepto como una disciplina independiente de otros campos y hoy día no faltan los centros y cursos especializados en formación en data science.

La diferencia entre Big Data y Data Science

Con esa breve definición, es fácil pensar que Data Science es un sinónimo de Big Data, pero tiene sus diferencias. El Big Data se trata del enorme conjunto de datos en bruto y de gran volumen, que han sido introducidos y recopilados en enormes ficheros, y de la resolución de los prblemas de gestión y almacenamiento de datos . Con esto se pueden generar patrones de comportamiento y de datos.

El Data Science en su lugar, son las herramientas con las que se transforman todos esos datos en información útil para todo tipo de clientes en todo el mundo. El reconstruir datos y sacar conclusiones útiles de enormes ficheros, filas y columnas es lo que ha convertido el Data Science en una de las profesiones más demandadas de los últimos añós.

Los conceptos del Data Science

Ahora vamos con una definición más exacta de qué es el Data Science, con conceptos utilizados frecuentemente y en qué momentos y escenarios se utilizan, y sus finalidades para clientes.

Data Mining

O minado de datos en castellano. Este es el proceso de recolectar datos y almacenarlos siempre y cuando sean útiles. En este proceso se analizan patrones de datos en distintos lotes usando distintos software recopilatorios de datos. Con esto se pueden conseguir información sobre los clientes de una empresa y con ello desarrollar estrategias ya sea de producto, de servicio o de marketing que resulten más efectivas, como sacar una campaña especializada en clientes que compran pero no lo suficiente a pesar de tener intención de comprar más un producto o contratar un servicio mayor.

Deep Learning

Las denominadas redes neurales o inteligencias artificiales juegan una gran parte en el Data Science. En el primer paso se capta la información, se le realizan los cálculos deseados y por último la información se muestra en el último paso. Con esto se consiguen procesar texto y reconocer imágenes.

Machine Learning

Esto va en conjunción del Deep Learning, pero en la parte de Machine Learning se corrigen los errores que puede cometer el programa de reconocimiento. En bruto, el Machine Leaning es enseñar a un programa a tener los resultados deseados siguiendo un patrón deseado por el cliente, como puede ser el algoritmo de Youtube que quiere recomendarte vídeos para que te quedes en su web.

Inteligencia Artificial

Con todo lo dicho arriba, se crean inteligencias artificiales que siguen los patrones e instrucciones que le damos, EL Data Science es el proceso en el que se consigue toda la información, patrones, errores y aciertos para hacer que las inteligencias artificiales sean efectivas. Es todo esto lo que hace que por ejemplo, puedan anunciarnos productos simplemente leyendo una reciente ubicación tras simplemente aceptar que nos muestren anuncios personalizados.

¿Qué trabajos hay de data Science y por qué han crecido tanto?

Dicho de forma sencilla, ahora mismo vivimos en un mundo tecnológico lleno de recomendaciones, algoritmos y patrones que alimentan a millones de inteligencias artificiales con diferentes intenciones. Algunos de los trabajos que ofrece una formación de Data Science:

  • Los Data Scientist son quienes extraen los datos mediante la construcción de softwares y algoritmos
  • Data Engineer, quienes hacen que los datos sean accesibles y manipulables por parte de los Data Scientist
  • Chief Data Officer, responsable de la gestión de datos
  • Data Analyst, interpreta datos extraídos tras ser analizados

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Benjamín Rosa

Madrileño cuya andadura editorial empezó en 2009. Me encanta investigar curiosidades que después os traigo a vosotros, lectores, en artículos. Estudié fotografía, habilidad que utilizo para crear fotomontajes humorísticos.

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