La ciencia de los datos es un campo interdisciplinario que utiliza procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimientos y perspectivas de datos estructurados y no estructurados, con el objeto de aplicar los conocimientos y enseñanzas extraídas de los datos en una amplia gama de dominios. La ciencia de los datos está relacionada con la minería de datos, el aprendizaje automático y el big data. ¿Cómo trabajar en Big Data?
Los científicos de datos encuentran tendencias que no son evidentes a simple vista dentro del conjunto de datos con el que trabajan. Para ello utilizan su conocimiento del sector, la comprensión del contexto y el escepticismo ante los supuestos existentes para descubrir soluciones a los retos empresariales.
Las habilidades técnicas no son lo único que importa para ser un buen Data Scientist. Los científicos de datos están integrados en entornos empresariales y deben ser capaces de comunicar ideas complejas y tomar decisiones organizativas basadas en datos. Por ello, es muy importante que sean buenos comunicadores y líderes, y que sepan trabajar en equipo. Asimismo, necesitan ser capaces de pensar analíticamente y con un enfoque de alto nivel.
La denominación Data Scientist es muy nueva, se usa únicamente desde 2008, y este nuevo rol dentro de las organizaciones ha sido definido como «el empleo más sexy del siglo XXI». Es un tipo de posición muy solicitada en la economía actual y el sector de la tecnología en general, y sus salarios y el crecimiento del empleo lo reflejan claramente.
Tabla de contenidos
Estadística
Es la disciplicina que se encarga de la recogida, el análisis, la interpretación, la presentación y la organización de los datos. No es por tanto extraño que un científico de datos necesite dominar la estadística.
El análisis de datos requiere estadística descriptiva y teoría de la probabilidad, como mínimo. Estos conceptos son los que ayudan a un Data Scientist a tomar mejores decisiones empresariales a partir de los datos.
Lenguajes de programación
Programar es necesario para manipular los datos y aplicar ciertos algoritmos para extraer conclusiones relevantes. SQL, R y Python son actualmente los tres lenguajes más utilizados por los científicos de datos. La utilidad del uso de SQL resulta evidente, ya que muchas veces es necesario trabajar con bases de datos relacionales.
En cuanto a R y Python, la razón de su popularidad entre los científicos de datos es el número de librerías disponibles para la computación numérica y científica. Con la ayuda de paquetes como Scikitlearn en Python y e1071, rpart, etc. en R, es muy fácil aplicar algoritmos de aprendizaje automático al análisis de datos.
Otros lenguajes y frameworks usados en Data Science son Scala, Hadoop, Spark, etc. No cabe duda de que conocer y manejar un mayor número de herramientas, aumenta la capacidad de un Data Scientist, y le puede hacer más atractivo (aún) en el mercado laboral.
ETL (Extraer, transformar y cargar datos)
En la mayoría de casos, los datos procederán de varias fuentes, como por ejemplo una base de datos en MySQL, otra en MongoDB y datos de una herramienta de analítica. Para trabajar con estos datos, primero hay que extraerlos de sus fuentes de origen, y transformarlos a un formato apropiado para guardarlos y posteriormente operar con ellos. La última parte de este proceso previo al análisis es subir o cargar los datos transformados al Data Warehouse o repositorio de datos.
El ETL es una disciplina en sí misma, y cualquiera con habilidad en ella tiene parte del camino recorrido para convertirse en científico de datos.
Gestión y exploración de datos
Los datos subidos a un warehouse no siempre son del todo consistentes. Por ello es necesario limpiar y unificar los datasets desordenados y complejos, que es lo que se denomina Data Wrangling o gestión de los datos.
Los datos en bruto pueden contener errores de registro que hacen que no sea posible realizar un análisis preciso. Por ejemplo, puede que un mismo valor se exprese con diferentes formatos (como por ejemplo los formatos de fecha), puede haber registros en blanco o errores en los registros. De limpiar estas impurezas se encarga el Data Wrangling.
No es una tarea trivial, al menos en cuantoa l timpo que ocupa, ya que un estudio determinó que el 80% del trabajo de Data Science suele ocuparse en esta limpieza y gestión de los datos.
Por último, la exploración de los datos se refiere al proceso por el que se le da sentido a los datos al empezar a realizar un análisis.
Aprendizaje automático y Deep Learning
El Machine Learning o aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la IA (inteligencia artificial) construida en torno a la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificando patrones y tomando decisiones con muy poca intervención humana.
Mediante el uso de modelos precisos de Machine Learning, una organización tiene más posibilidades de identificar oportunidades rentables o de evitar riesgos desconocidos.
El científico de datos debe tener un buen conocimiento práctico de los diferentes algoritmos supervisados y no supervisados.
Por otro lado, el aprendizaje profundo o Deep Learning lleva el aprendizaje automático a un nivel superior, inspirado en el funcionamiento de las neuronas que conforman el cerebro humano.
Python es el lenguaje de programación preferido por los expertos en Machine Learning, y TensorFlow es una de las librerías de Python más populares para crear modelos de Deep Learning.
Big Data
Los modelos de Machine Learning y Deep Learning necesitan ser previamente entrenados, y para ello es necesario una gran cantidad de datos, lo que denominamos Big Data.
Gracias a internet y a la potencia de computación actual, hoy se generan grandes cantidades de datos a un ritmo mucho mayor que en ningún otro momento de la historia. Estos datos pueden ser estructurados o no estructurados, por lo que los sistemas tradicionales de procesamiento de datos tienen problemas para procesarlos.
Por ello necesitamos frameworks como Hadoop y Spark para manejar Big Data.
Hoy en día, la mayoría de las organizaciones utilizan el análisis de Big Data para obtener información empresarial a la que no sería posible acceder de otra manera. Dominar el Big Data es, por tanto, una habilidad imprescindible para un científico de datos.
Visualización de datos
La visualización de datos es una de las partes más importantes del análisis de datos. Siempre ha sido importante presentar los datos en un formato comprensible y visualmente atractivo. La visualización de datos es una de las habilidades que los científicos de datos tienen que dominar para comunicarse mejor con los destinatarios finales de sus estudios. Existen múltiples herramientas, como Tableau o Power BI, que ofrecen una interfaz potente y manejable.
Aparte de todas las skilles que hemos mencionado hasta el momento, un buen cinetífico de datos debe poseer un enfoque de resolución de problemas basado en los datos, habilidad que se obtiene y consolida con la experiencia.
Diferencia entre Data Science y analítica de datos
¿Es lo mismo un Data Scientist que un Data Analyst o analista de datos? Aunque ambos trabajan con datos, la principal diferencia radica en lo que hacen con ellos.
Los analistas de datos examinan grandes conjuntos de datos para identificar tendencias, y crear gráficos o presentaciones visuales para ayudar a las empresas a tomar decisiones más estratégicas. Los científicos de datos, por su parte, diseñan y construyen nuevos procesos de modelado y producción de datos utilizando prototipos, algoritmos, modelos predictivos y análisis personalizados.
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