Descripción general de la ciencia de datos

La ciencia de datos es el estudio de los datos. Al igual que las ciencias biológicas son un estudio de la biología, las ciencias físicas son el estudio de las reacciones físicas. Los datos son reales, los datos tienen propiedades reales y necesitamos estudiarlos si vamos a trabajar en ellos. Data Science involucra datos y algunos signos. 

Es un proceso, no un evento. Es el proceso de usar datos para comprender demasiadas cosas diferentes, para comprender el mundo. Supongamos que tiene un modelo o una explicación propuesta de un problema e intenta validar esa explicación o modelo propuesto con sus datos. 

Es la habilidad de revelar los conocimientos y las tendencias que se esconden (o se resumen) detrás de los datos. Es cuando traduces datos en una historia. Así que use la narración de historias para generar conocimiento. Y con estos conocimientos, puede tomar decisiones estratégicas para una empresa o una institución. 

También podemos definir la ciencia de datos como un campo que se trata de procesos y sistemas para extraer datos de varias formas y de varios recursos, ya sea que los datos estén estructurados o no estructurados. 
La definición y el nombre surgieron en las décadas de 1980 y 1990 cuando algunos profesores, profesionales de TI y científicos estaban investigando el plan de estudios de estadística y pensaron que sería mejor llamarlo ciencia de datos y luego análisis de datos derivados. 

Pero la mayor pregunta y confusión del mundo es ¿qué es la ciencia de datos ? 
veríamos la ciencia de datos como uno y de uno a muchos intentos de trabajar con datos, para encontrar respuestas a las preguntas que están explorando. Resumiendo todo, podemos decir que se trata mucho más de datos que de ciencia . Si tienes datos propios o inadecuados, y tienes curiosidad por trabajar con datos, y los manipulas según tus necesidades, los exploras según tus necesidades, el ejercicio mismo de pasar por el análisis de datos, tratando de obtener algunas respuestas o satisfacer la necesidad de la sociedad a partir de sus datos explorados, manipulados y ejercitados: es ciencia de datos. 

La ciencia de datos es relevante hoy porque tenemos millones de datos disponibles en datos únicos o para datos únicos. No solíamos preocuparnos por la falta de datos. Ahora tenemos toneladas de datos. En el pasado, no teníamos algoritmos definidos, ahora tenemos algoritmos. En el pasado, el software no estaba al alcance de todos porque era demasiado costoso, por lo que solo las industrias con mucho dinero pueden usarlo, pero ahora es de código abierto y está disponible gratuitamente. En el pasado, ni siquiera pensábamos en almacenar una gran cantidad de datos, porque las instalaciones de almacenamiento también son muy costosas y ahora están disponibles por una fracción del costo, podemos tener miles de millones de conjuntos de datos por un costo muy bajo. . Además, la conectividad a Internet no era común y era demasiado costosa. Entonces, las herramientas para trabajar con datos, la variabilidad de los datos, la capacidad de almacenar, analizar datos y, por último y más importante, la Conectividad, todo es barato, todo está disponible, todo es ubicuo, está aquí. Nunca ha habido un mejor momento para ser un científico de datos que ahora. 

Aplicaciones de la ciencia de datos:

Las siguientes son algunas de las aplicaciones que utilizan Data Science para sus servicios:

• Resultados de búsqueda en Internet (Google)
• Motor de recomendación (Spotify)
• Asistentes digitales inteligentes (Asistente de Google)
• Vehículo de conducción autónoma (Waymo)
• Filtro de correo no deseado (Gmail)
• Filtro de contenido abusivo y discurso de odio (Facebook)
• Robótica (Boston Dynamics)
• Detección automática de piratería (YouTube)

¿Quién es el científico de datos?

¿Es alguien que lucha con datos todo el día y la noche o experimenta en su laboratorio con matemáticas complejas? Después de todo, ‘¿Quién es un científico de datos?’ 

Hay muchas definiciones disponibles en el mercado para los científicos de datos. En palabras simples, un científico de datos es alguien que conoce y practica el arte de la ciencia de datos. El término súper popular ‘científico de datos’ fue acuñado por DJ Patil y Jeff Hammerbacher. Los científicos de datos son aquellos científicos que resuelven problemas de datos complejos con su sólida experiencia en ciertas disciplinas científicas. Trabajan con muchos elementos relacionados con las matemáticas, la estadística, la probabilidad, la previsión Cuantitativa y Cualitativa, la informática, etc. (aunque puede que no sean expertos en todos estos campos). 

Podemos decir que los Data Scientists son Business Analysts y Data Analysts, ¡con una diferencia!. Aunque la formación inicial o los requisitos básicos son similares para todas estas disciplinas, los científicos de datos requieren: 

• Fuerte visión para los negocios
• Fuertes habilidades de comunicación
• Explorando grandes datos

Al igual que un científico agrícola quiere saber el porcentaje de aumento en el rendimiento del trigo este año en comparación con el año pasado (también las razones asociadas a ello) o si una empresa financiera quiere clasificar a sus clientes en función de su solvencia (antes de conceder préstamos) o si una organización minorista quiere recompensar con puntos extra a sus clientes leales, todos necesitan científicos de datos para procesar un gran volumen de datos estructurados y no estructurados para tomar decisiones comerciales cruciales. 

En el mundo dinámico y vasto de hoy, el principal desafío que enfrentan los científicos de datos de hoy es encontrar soluciones a los problemas comerciales existentes y, sobre todo, identificar los problemas que son más relevantes y cruciales para la organización y su éxito. 

¿Por qué los científicos de datos se llaman ‘científicos de datos’? 

El término «científico de datos» ha existido después de considerar el hecho de que un científico de datos recopila una gran cantidad de información de los campos y aplicaciones científicas, ya sea información estadística, matemática o informática. Hacen uso de las últimas tecnologías y herramientas para encontrar las soluciones y llegar a las conclusiones que son importantes para el crecimiento y desarrollo de una organización. Los científicos de datos presentan los datos en una forma mucho más útil en comparación con los datos sin procesar disponibles para ellos de formas estructuradas y no estructuradas. 

Al igual que cualquier otra formación científica, los científicos de datos siempre necesitan preguntar y encontrar respuestas sobre qué, cómo, quién y por qué esos datos están disponibles para ellos. Están obligados a hacer un plan claramente definido y trabajar para lograr los resultados dentro de un tiempo, esfuerzo y dinero limitados.