Ciencia de datos
Qué es y por qué es importante
La ciencia de datos es un campo multidisciplinar que describe en líneas generales cómo se utilizan los datos para generar insights. A diferencia de otros campos especializados relacionados con los datos, como la minería de datos o la ingeniería de datos, la ciencia de datos engloba su ciclo de vida completo, desde la obtención de datos brutos hasta su transformación en información que se pueda aprovechar para una gran variedad de aplicaciones.
La evolución de la ciencia de datos
Cuando nos remontamos al origen de la ciencia de datos, nos situamos en 1962, cuando el matemático John Tukey la sugirió en su estudio El futuro del análisis de datos. En él, describió la existencia de una «ciencia no reconocida» que consistía en interpretar y aprender de los datos.
Aunque resulta más útil si examinamos la ciencia de los datos en el mundo moderno. La llegada del big data, que ha sido posible gracias a los avances en la capacidad de procesamiento y almacenamiento, ha creado oportunidades sin precedentes para que las empresas descubran los patrones que se ocultan en los datos y utilicen esta información para tomar mejores decisiones. Pero, para hacerlo, primero hay que recopilar, procesar, analizar y compartir esos datos. La gestión de ese ciclo de vida completo es la esencia de la ciencia de datos.
Hoy en día, la ciencia de los datos se halla muy presente dentro –y fuera del mundo empresarial. Tanto es así que la revista de investigación Harvard Business Review calificó a la ciencia de datos como la profesión más sexy del siglo XXI. A los profesionales se les denomina científicos de datos, mientras que la ciencia de datos define las técnicas y tecnologías.
La ciencia de datos en el mundo actual
Adéntrese en el mundo moderno de la ciencia de datos.
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¿Dónde se utiliza la ciencia de los datos?
Es difícil encontrar un sector que no aplique la ciencia de datos a las funciones empresariales más decisivas. Veamos algunos de los casos de uso más interesantes.
Reducir la brecha de competencias en ciencia de datos
La demanda de habilidades analíticas avanzadas se ha disparado, dejando a los países luchando por cerrar la brecha de talento. Mediante el uso de SAS® Education Analytical Suite y SAS® Viya®, North-West University proporciona una educación innovadora en ciencia de datos. Esto está transformando la fuerza laboral de Sudáfrica al ayudar a los estudiantes a adquirir experiencia práctica esencial en la formulación de problemas, el protocolo empresarial y la redacción, y la entrega de valor.
Salidas que ofrece la ciencia de datos
Para entender todas las posibilidades que ofrece la ciencia de los datos a las empresas, conviene examinar algunos de los objetivos y resultados más típicos de la ciencia de datos.
- Predicción (cuándo fallará un activo).
- Clasificación (de clientes nuevos o actuales).
- Recomendaciones (si le gusta esto, pruebe aquello).
- Detección de anomalías (compras fraudulentas).
- Reconocimiento (imagen, texto, audio, vídeo, etc.).
- Información procesable (dashboards, informes, visualizaciones).
- Procesos automatizados y toma de decisiones (aprobación de tarjetas de crédito).
- Puntuación y calificación (evaluar la solvencia).
- Segmentación (marketing personalizado).
- Optimización (mejoras en la producción).
- Predicciones (pronósticos de ventas e ingresos).
Para mejorar los resultados de ciencia de datos escogiendo, desplegando y gestionando los mejores modelos, lo ideal es explorar más la formación en AI y aprendizaje automático. Ronald van Loon Principal Analyst, CEO of Intelligent World
AI compuesta
La mayoría de los proyectos de AI actuales utilizan múltiples tecnologías de ciencia de datos. Según Gartner, la combinación de diferentes técnicas de inteligencia artificial para lograr el mejor resultado se denomina «AI compuesta».
Con la IA compuesta, se empieza con el problema y luego se aplican los datos y las herramientas más apropiadas para resolverlo. Entre otras cosas, se utiliza una combinación de técnicas de ciencia de datos, como el machine learning, la estadística, la analítica avanzada, la minería de datos, la previsión, la optimización, el procesamiento del lenguaje natural, computer vision y otros.
La IA compuesta se está convirtiendo en un sinónimo de ciencia de datos. La razón es que escoger la tecnología de IA adecuada no es siempre tan sencillo. Hay que comprender a fondo el problema que la empresa está tratando de resolver y cuáles son los datos de los que dispone para resolverlo. Esta combinación de experiencia empresarial y tecnológica es la esencia de la ciencia de datos.
Cómo funciona la ciencia de datos – y herramientas de ciencia de datos
Los proyectos de ciencia de datos implican el uso de múltiples herramientas y tecnologías para derivar información significativa a partir de datos desestructurados y estructurados. Éstas son algunas de las prácticas comunes que utilizan los Científicos de datos como parte del proceso de Data science para transformar información cruda en insight que cambien los negocios.
Computere vision se basa en el reconocimiento de patrones y el aprendizaje profundo para reconocer lo que hay en una imagen o un vídeo. Cuando las máquinas pueden procesar, analizar y entender imágenes, pueden capturar imágenes o videos en tiempo real e interpretar sus alrededores.
La gestión de datosse refiere a la forma en que las empresas administran los datos para aprovechar al máximo su potencial. Para gestionar los datos con eficacia es necesario que exista una estrategia de datos, así como métodos fiables que permitan su acceso, integración, limpieza, gobierno, almacenamiento y preparación para su analítica.
La Visualización de datos consiste en presentarlos en un formato pictórico o gráfico para que puedan analizarse fácilmente. Las visualizaciones de datos son especialmente importantes para ayudar a las organizaciones a analizar grandes cantidades de datos y tomar decisiones de negocios basadas en la salida.
Deep Learning utiliza enormes redes neurales con muchas capas de unidades de procesamiento, aprovechando avances en el poder de cómputo y técnicas de entrenamiento mejoradas para aprender patrones complejos en grandes cantidades de datos. Entre las aplicaciones más comunes se encuentran el reconocimiento de imágenes y el reconocimiento de voz.
El Machine Learning – rama de la inteligencia artificial – automatiza la construcción de modelos analíticos. Con el machine learning no supervisado, la tecnología utiliza mecanismos de las redes neuronales, la estadística, la investigación operativa y la física para hallar la información oculta en los datos sin necesidad de indicarle explícitamente dónde buscar o qué conclusiones sacar.
El procesamiento del lenguaje natural(NLP, por sus siglas en inglés) es la capacidad de las computadoras para analizar, entender y generar el lenguaje humano, incluyendo el habla. La etapa siguiente del NLP es la interacción en lenguaje natural, que permite a los humanos comunicarse con los ordenadores utilizando el lenguaje cotidiano para desempeñar tareas.
Una red neuronal es un tipo de machine learning que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Es un sistema informático formado por unidades interconectadas (como las neuronas) que procesa la información en respuesta a entradas externas y transmite la información a todas las unidades.
Lenguajes de programación más usados en ciencia de datos
Al igual que los humanos utilizamos una amplia variedad de lenguajes, lo mismo ocurre con los científicos de datos. Actualmente existen cientos de lenguajes de programación, por lo que escoger el más apropiado depende de qué se quiera conseguir. A continuación, examinamos algunos de los principales lenguajes de programación utilizados en la ciencia de datos.
Soluciones basadas en ciencia de datos
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SAS Model Studio permite resolver los problemas analíticos más complejos con una única solución integrada y colaborativa, que ahora cuenta con su propia API de modelado automatizado.
SAS Visual Analytics pone a tu disposición los medios para preparar de forma rápida informes interactivos, explorar los datos a través de presentaciones visuales y ejecutar análisis siempre que lo necesites.
Estas y otras soluciones están impulsadas por SAS Viya, la plataforma de ciencia de datos de SAS líder en el mercado que se ejecuta en una arquitectura moderna, escalable y nativa de la nube.