Morelia, Michoacán (MiMorelia.com).- Muchas personas en la actualidad se preguntan qué es Data Science. En pocas palabras, podríamos decir que es una disciplina científica donde se analizan grandes cantidades de datos de donde sale información clave para entender un tema y con ello encontrar patrones para tomar decisiones. Sin embargo, no es tan simple como eso. Un curso de Data Science puede ser la solución perfecta para entenderlo por completo.
Actualmente vivimos en una época donde hay un exceso de datos y todos compartimos información en Internet y en toda clase de aplicaciones. Hoy en día, es posible saber cuánto tiempo estuvo una persona en una página web, su comportamiento digital, si abrieron o no un correo y mucho más. Y una de las habilidades más relevantes es poder entender y trabajar con esa información. Las empresas toman decisiones después de analizar tendencias y filtrar los datos claves para tener mejores resultados.
Data Science es un área que está en constante crecimiento e incluso en algunos países ya es la profesión mejor pagada en el área de las Tecnologías de la Información. Además, es una profesión que se destaca por su versatilidad, ya que un data scientist puede trabajar tanto en empresas pequeñas o emprendimientos, como en grandes corporaciones.
Data Science es un campo multidisciplinario que combina aspectos de la programación, las matemáticas, la estadística, el análisis predictivo y la inteligencia artificial. Aunque puedan parecer disciplinas muy diferentes se terminan complementando, ofreciendo diferentes habilidades a las personas que se dedican a Data Science.
Otro de los conceptos de los que se habla mucho en la actualidad es el Big Data. Incluso algunos lo llegan a confundir con Data Science. Aquí vamos a explicarles las principales diferencias entre estos dos conceptos, que a pesar de ser diferentes, están muy relacionados entre sí.
Big Data se refiere a una gran cantidad de datos que no están estructurados de ninguna manera. Las características más importantes del Big Data se conocen como “7V”: volumen, variedad, velocidad, veracidad, variabilidad, valor y visualización. Además, el Big Data es la materia prima con la que trabaja un data scientist, que utiliza diferentes técnicas para analizar esta gran cantidad de datos.
En esta profesión se combina la teoría con la práctica e incluso con la experimentación , convirtiéndose no solo en un proceso deductivo sino también inductivo. Al usar modelos inteligentes como el Machine Learning, el Text Mining o Data Mining y la Inteligencia Artificial, junto a herramientas estadísticas, es posible analizar grandes cantidades de datos y encontrar tendencias y prospecciones.
En pocas palabras, el Big Data es la información a gran escala que es posteriormente procesada por los expertos en Data Science con metodologías inteligentes. El Big Data no sería valioso si no fuera por el Data Science, pero al mismo tiempo esta profesión no podría existir sin el Big Data. Ahora cuando te preguntes qué es Data Science, ya tendrás la respuesta.
Algunas universidades han creado cursos y maestrías de Data Science, aunque no son las únicas opciones que existen. Por ejemplo, Lorenza Díaz ha terminado un curso online de Data Science en Practicum y hace una recomendación basado en su experiencia en esta plataforma valorada en todo el mundo que permite aprender sobre Data Science en 9 meses.
“Practicum te da la posibilidad de trabajar en casos reales, como analizar la venta de consolas de videojuegos o el uso de teléfonos. Practicum me dio la oportunidad de trabajar y ganar experiencia para poder aplicarla en mi proyecto. Me parece súper didáctico, porque una cosa es tener los conocimientos y otra es entenderlos y saber aplicarlos. Además, la plataforma de entrada es muy amigable e intuitiva”.
El Data Science puede ayudar a tumbar barreras en la salud, donde se aplica para mejorar diagnósticos médicos, analizar bases de datos clínicas o detectar enfermedades de manera temprana. Además, es de gran ayuda en el análisis de textos clínicos y permite a los médicos virtuales aprovechar las ventajas del Machine Learning.
También el Data Science se puede aplicar en la producción industrial o en el comercio, donde hay que estudiar modelos para optimizar los procesos, monitorear o controlar la calidad y predecir la necesidad de mantenimiento de algunas máquinas. También se puede usar en el mundo de las comunicación para detectar fake news o ver las tendencias de diferentes fenómenos sociales.
Ahora que hemos visto qué es Data Science, entendemos lo importante que es esta profesión para empresas tan grandes como Facebook o Amazon que toman decisiones constantemente con base en el análisis del Big Data y la información que recogen en sus plataformas.
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