Introducción

Dentro del mundo de los datos existen tres disciplinas:

  • Ciencia de Datos (Data Science).
  • Analista de Negocios (Business Analyst).
  • Analista de Datos (Data Analyst)

Cada una de ellas, tiene su enfoque, responsabilidades y habilidades necesarias.

Aunque este post esté enfocado en la disciplina de Data Science, creo que es importante saber que existen otras disciplinas orientadas al análisis de los datos.

Analista de Negocios

Esta disciplina se enfoca en comprender los objetivos y procesos de negocio. Trabajan en una estrecha colaboración con las partes interesadas para definir requisitos, identificar áreas de mejora y proponer soluciones que aumenten la eficiencia y la efectividad de las operaciones empresariales.

Analista de Datos

Esta disciplina desempeña un papel fundamental en la traducción de los datos en información útil. Se dedican a la limpieza y procesamiento, creación de visualizaciones y generación de informes que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en los datos.

Una vez entendido superficialmente a que se dedican las anteriores disciplinas, entramos en la Ciencia de Datos.

Ciencia de Datos

La Ciencia de Datos es un campo interdisciplinar que haciendo uso del método científico extrae conocimiento de un conjunto de datos disponible. Se enfoca en el estudio y análisis para obtener información significativa, conocimiento y dominio del tema para transformar los datos crudos en información valiosa.

No intenta buscar fórmulas, sino que su objetivo es obtener información, sin entrar en métodos o fórmulas existentes, ayudando así a tener un mejor conocimiento y comprensión de los datos de los que dispone con un objetivo dado de tomar decisiones informadas y resolver problemas en diversas áreas.

Una de sus principales diferencias con respecto a otras ciencias, es que puede actuar de manera agnóstica al campo de aplicación de donde estos datos vengan.

¿Qué es un científico de datos?

Es el arquitecto de la inteligencia de datos, quien se sumerge profundamente en los conjuntos de datos, desarrolla modelos avanzados y utiliza algoritmos de aprendizaje automático para predecir tendencias y patrones futuros.

Es conocido por su habilidad para abordar problemas complejos y, a menudo, posee una formación en matemáticas y estadísticas sólidas. Su labor no solo se centra en comprender lo que ha sucedido en el pasado, sino en anticipar lo que podría suceder en el futuro, esto aporta un alto valor estratégico a las organizaciones.

¿Con qué tecnologías trabaja?

Los científicos de datos, trabajan con una gran variedad de tecnologías y herramientas para la realización de tareas como recopilación, limpieza y visualización de datos, así como para desarrollar models de aprendizaje automático y llevar a cabo proyectos de este ámbito.

Estas son algunas de las tecnologías y herramientas que utilizan:

  1. Lenguajes de programación:

    • Python: Es uno de los lenguajes más populares debido a sus numerosas bibliotecas y marcos de uso, como NumPy, Pandas, Scikit-Learn o Tensor Flow.
    • R: Es un lenguaje sumamente potente a la hora de realizar distintos cáculos estadísticos y científicos, así como para crear visualizaciones.

  2. Bibliotecas:

    • NumPy y Pandas, se utilizan para el análisis.
    • Matplotlib, Seaborn o Plotly, destinadas a la visualización.
    • Scikit-Learn y TensorFlow, utilizadas para el aprendizaje automático y construcción de modelos.

  3. Bases de datos:

    • SQL, base de datos relacional.
    • NoSQL, como MongoDB o Cassandra, son bases de datos no estructurados o semi estructurados.
    • Apache Hadoop y Spark, utilizadas para el procesamiento y análisis de datos a gran escala.

  4. Herramientas de Big Data:

    • Hadoop y su ecosistema (Hive, Pig, HBase).
    • Apache Spark para el procesamiento de datos a tiempo real y por lotes.

  5. Cloud Computing:

    • Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) y Microsoft Azure para alojar y procesar datos.

  6. Herramientas de visualización de datos:

Conclusiones

Llegado hasta aquí ya sabes que es la Ciencia de Datos, que es un Científico de Datos y con que tecnologías trabaja. Este es el primer artículo de una serie que iré publicando sobre Ciencia de Datos, en los que iré profundizando en este mundo.

Espero que, junto con la información que he compartido te haya servido para entender un poco más sobre la Ciencia de Datos y este mundo tan nuevo y apasionante.

¡Hasta la próxima! 👋