Uno de los campos científicos que está en crecimiento actualmente es el Data Science o ciencia de datos. Desde aquellos años en que la tecnología informática comenzó a masificarse, el manejo de grandes volúmenes de datos recopilados por ordenadores ha cobrado un gran interés. Todo gracias a la información que de ellos se puede aprovechar, especialmente en el ámbito comercial.
Hacer mediciones estadísticas basadas en técnicas tradicionales de recopilación de datos en un mundo globalizado con transacciones masivas, sería completamente ineficiente. Estas ocurren simultáneamente en fracciones ínfimas de segundos y simplemente no tendría cabida.
Para ello existe esta profesión multidisciplinaria, que ofrece todo un sinfín de ventajas de planificación estratégica para empresas en diversas industrias. Hablemos de Data Science con más detalle.
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¿Qué es Data Science?
Cuando hablamos de Data Science nos referimos a una disciplina científica que se enfoca en el manejo exhaustivo de grandes volúmenes de datos. De este modo, es posible extraer información comercial útil. El análisis de los datos arroja valiosos reportes de cómo se mueven los negocios y las operaciones comerciales, también permite tener registros del desenvolvimiento de clientes y proveedores.
El análisis y procesamiento de los datos recogidos permiten interpretar tendencias y patrones, muy útiles para formular estrategias comerciales más efectivas, optimizando la toma de decisiones empresariales.
Usos y aplicaciones de Data Science
Este campo científico tiene incontables aplicaciones, no solo en el ámbito comercial y empresarial, sino que sus usos se extienden a casi todas las áreas de desarrollo científico y profesional imaginables.
Sector salud
Con las competencias del Data Science al servicio de la medicina, se puede obtener información valiosa sobre la efectividad y mejoramiento de tratamientos. Influye en los estudios comparativos de datos clínicos, y ayuda a crear estrategias de prevención más eficaces. Además de ser esencial para seguir avanzando en sectores innovadores como la inteligencia artificial y telemedicina.
Sector producción
Es necesario comprender la realidad que estas herramientas matemáticas, informáticas y estadísticas muestran sobre el sistema productivo de una empresa. Permiten tener mejor monitoreo de los procesos automatizados y control de calidad de productos. Por otro lado, incentivan la optimización de la cadena de producción y el circuito de abastecimiento.
Sector comercial
El Data Science en su aplicación a los procesos comerciales facilita tener un conocimiento más preciso sobre el perfil de los clientes y sus prácticas de consumo. De allí que se puedan crear esquemas comerciales predictivos que aseguren una experiencia personalizada más satisfactoria para el cliente, algo que se traduce a su vez en un retorno positivo para la empresa.
Otras áreas de aplicación
Se ha convertido en un campo estadístico innovador sin igual. Ha permitido abrir la comprensión a una cantidad infinita de complejos fenómenos sociales, políticos y económicos a través del acceso a datos públicos. Dando sentido al desarrollo de políticas públicas cada vez más eficientes.
En el ámbito de las comunicaciones también se ha producido un importante desarrollo tecnológico de gran impacto cultural con el apoyo del Data Science. Se ha visto transformada la manera en que nos comunicamos e interactuamos los unos con los otros y con las instituciones. Asimismo, se apoya en la creación de nuevos medios de comunicación virtuales, como las redes sociales. Estos dejan registros de patrones de conducta que pueden ser interpretados ventajosamente por esta disciplina.
Data Scientist: ¿una profesión con futuro?
El Data Science es visto a día de hoy como una de las grandes profesiones del siglo XXI, una de las profesiones con futuro. Los profesionales del ejercicio digital están cada vez más demandados. La evolución de los datos en el presente muestra fuertes indicios de que la figura del Data Scientist se plantea como una de las profesiones seguras del futuro.
La formación en Data Science puede desembocar en una variedad de empleos vinculados bien remunerados. Algunas de las profesiones relacionadas con el Big Data y las tecnologías de la información más destacadas son:
- Data Analyst o analista de datos.
- Data Scientist.
- Data Engineer.
- Data Architect.
- Chief Data Officer.
¿Qué hay que estudiar para trabajar en Data Science?
Desarrollarse en el campo del Data Science requiere conocimientos sólidos sobre lenguajes de programación (R, Phyton, Java, Perl, C y C++). Habrá que aprender a programar en algunos casos, pero sobre todo serán necesarios para poder interpretar, analizar y traducir los datos recopilados.
Además, son indispensables los conocimientos en SQL para poder administrar, recuperar y gestionar bases de datos no estructurados. Por último, tener un manejo profundo de la estructura de software Hadoop para el correcto almacenamiento y ejecución de los datos. Este conjunto de conocimientos desemboca en el manejo de funcionalidades e ideas claves de Data Science, como el Deep Learning, Machine Learning y la Inteligencia Artificial.
Toda esta formación especializada está disponible en estudios de máster y doctorado en Data Science. Aunque de manera autodidacta también puedes aprender sobre esta disciplina científica a través de Internet, en webs como Khan Academy, Kaggle y Towards Data Science.
Estas son las profesiones más buscadas en 2021: Ideas para saber qué estudiar
Periodista de tecnología.
