El futuro de la ciencia de datos

Durante años hemos escuchado que ‘La ciencia de datos es el futuro’, sin embargo, después de todos estos años de personas que acuden en masa a este dominio, la pregunta que debe responderse es: ‘¿Cuál es el futuro de la ciencia de datos?’. 

Evolución 
La evolución de la ciencia de datos a lo largo de los años ha tomado forma en muchas fases. Todo comenzó con Estadísticas. Se emplearon modelos estadísticos simples para recopilar, analizar y administrar datos desde principios del siglo XIX. Estos principios sufrieron diversas modulaciones a lo largo del tiempo hasta el surgimiento de la era digital. Una vez que las computadoras se introdujeron como dispositivos públicos convencionales, hubo un cambio en la industria hacia la era digital. Se creó una avalancha de datos e información digital. Esto dio lugar a que las prácticas y los modelos estadísticos se computarizaran dando lugar al análisis digital. Luego vino el auge de internet que hizo crecer exponencialmente los datos disponibles dando lugar a lo que conocemos como Big Data. Esta explosión de información disponible para las masas dio lugar a la necesidad de experiencia para procesar, gestionar, analizar y visualizar estos datos con el fin de tomar decisiones mediante el uso de varios modelos. Esto dio origen al término Data Science. 

¿Qué depara el futuro? 

• División de la ciencia de datos: en 
  la actualidad, el término ciencia de datos se percibe de manera bastante vaga. Hay varias designaciones y descripciones asociadas con la ciencia de datos, como analista de datos, ingeniero de datos, visualización de datos, arquitecto de datos, aprendizaje automático e inteligencia empresarial, por nombrar algunas. Sin embargo, a medida que avanzamos hacia el futuro, comenzaremos a interpretar y comprender mejor la contribución de cada uno de sus roles de forma independiente. Esto ampliaría en gran medida el dominio y comenzaríamos a tener profesionales que adquieran experiencia en estos roles específicos del dominio, lo que brindaría una imagen más clara del flujo de trabajo asociado con cada rol.
• Explosión de datos: 
  hoy en día se producen diariamente enormes cantidades de datos. Cada organización depende de los datos que se crean para sus procesos. Ya sea medicina, entretenimiento, deportes, manufactura, agricultura o transporte, todo depende de los datos. Habría un aumento continuo en la demanda de experiencia para extraer información valiosa de los datos a medida que continúa aumentando a pasos agigantados.
• Aumento de la automatización: 
  con un aumento en la complejidad de las operaciones, siempre hay un esfuerzo por simplificar los procesos. En el futuro, es evidente que la mayoría de los marcos de aprendizaje automático contendrán bibliotecas de modelos preestructurados y preentrenados. Esto traería consigo un cambio de paradigma en el trabajo de un científico de datos. La creación de modelos para el análisis no seguiría siendo su responsabilidad nativa, sino que se trasladaría al verdadero análisis de los datos extraídos de estos modelos. Las habilidades blandas como la visualización de datos pasarían a la vanguardia del conjunto de habilidades de un científico de datos.
• Escasez o abundancia de científicos de datos: 
  hoy, miles de personas aprenden habilidades relacionadas con la ciencia de datos a través de títulos universitarios o los numerosos recursos que se pueden encontrar en línea y esto podría dar lugar a que los aspirantes más nuevos tengan una sensación de saturación en este dominio. Sin embargo, es esencial darse cuenta de que la ciencia de datos no es un dominio que solo se pueda aprender, debe inculcarse. Sin duda, las habilidades que se aprenden son de inmensa importancia, pero estas son solo las herramientas que ayudan a trabajar con los datos. La mentalidad y el sentido aplicativo de usar estas herramientas para realizar varias tareas analíticas es lo que hace a un verdadero científico de datos. Por lo tanto, debe recordarse que siempre podría haber una gran cantidad de personas que hayan aprendido ciencia de datos, pero siempre habría escasez de científicos de datos.

El futuro de Data Science no es definitivo, sin embargo, lo que es seguro es que continuará evolucionando hacia una nueva fase según la necesidad del momento. Los científicos de datos existirían mientras existan los datos.