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Data science: claves y perfiles profesionales

El Data Science es una nueva área de conocimiento que está experimentando un crecimiento espectacular en la actualidad gracias al auge de la tecnología. En el mercado laboral, cada vez más empresas reclaman perfiles con la capacidad de combinar habilidades en la estadística, las matemáticas y la programación, entre otras disciplinas.

Si estás interesado en poder ayudar a las empresas a predecir y anticipar el comportamiento del consumidor, debes saber que no existe aún formación oficial sobre la ciencia de datos, aunque muchas instituciones están ofreciendo Masters sobre Big Data donde se enseñan los pilares de esta nueva ciencia.

Data Science y Big Data, dos realidades diferentes

Como ocurre con todos los campos novedosos, aún existe cierta confusión sobre las ramas específicas en las que se aplica el Data Science y, a menudo, términos concretos como el Data Mining o el Big Data se utilizan de manera incorrecta.

A continuación, vamos a profundizar un poco más en cada una de las tres ramas para que puedas comprender mejor cómo funciona cada una y descubrir cuáles son las áreas que más te interesan.

¿Qué es el big data?

El Big Data consiste en resolver los problemas relacionados con la recolección masiva de datos y la gestión de los mismos en términos de almacenamiento y análisis en tiempo real. Con este sistema se pueden establecer patrones y obtener una perspectiva más completa de los clientes a través de bases de datos, estructuradas o no.

¿Qué es Data Mining y para qué sirve?

El Data Mining está más dirigido al análisis. Con su intervención, se organizan todos los datos, se filtran y depuran para facilitar su posterior análisis. Para poder realizar esta clasificación de la información y permitir extraer conclusiones de la misma, se utilizan algoritmos matemáticos y herramientas de software.

El Data Science supondría el último paso en la cadena, donde, una vez obtenidas, organizadas, filtradas y analizadas, las bases de datos se convierten en información útil para la toma de decisiones del negocio.

Si utilizamos la analogía de un buscador de oro en el antiguo oeste, el Big Data se encargaría de recolectar la arena del fondo del río, mientras que el Data Mining sería el proceso de criba, donde se separarían las pepitas de oro de la arena.

En último lugar, el Data Science sería una fundición, donde las pequeñas dosis de información valiosa se fusionan para dar un resultado útil, al igual que las pepitas se fundirían para crear lingotes, cuyo valor es superior.

El resultado final de estos tres procesos coordinados te permitirá aconsejar a tu empresa, entre otras cosas, sobre el futuro éxito comercial de un producto, valorar si seguir una determinada estrategia comercial es adecuada o si el cambio de precio de un producto afectará a su demanda.

Ideas clave de Data Science

Además de las tres ramas que, como puedes ver, están bien diferenciadas y se complementan entre sí, también existen algunos términos que queremos aclararte. Se trata de las ideas clave en torno a las que gira la ciencia de datos:

Deep Learning

El deep Learning se trata de una de las funcionalidades del Data Science, que consigue organizar la información y resolver problemas relacionando los datos entre sí, de igual manera que funcionan las redes neuronales del cerebro. Como ocurre con el cerebro, estas redes de datos se organizan en capas.

En la base se recoge la información que pasa a la siguiente capa, donde se realizan cálculos, y en su última fase se proyecta el resultado. Esto se utiliza en el reconocimiento facial y de voz de algunas tecnologías actuales.

Machine Learning

A menudo se confunde con la inteligencia artificial, aunque en realidad se trata de una parte de la misma. Esta parte del Business Intelligence se encarga de «educar» a los sistemas para que aprendan a corregir errores por sí mismos.

Esto se consigue a base de predecir datos y clasificarlos. Como resultado, se obtiene información útil que se puede aplicar en múltiples áreas.

Inteligencia Artificial

Se trata de sistemas que, a través de algoritmos, imitan el funcionamiento neuronal humano y permiten hacer cosas hasta ahora nunca hechas por una máquina, como tomar decisiones valorando una situación, tener conversaciones o el reconocimiento facial.

Perfiles profesionales del Data Science

Ahora que ya conoces algo más en profundidad el funcionamiento de la ciencia de datos y cómo se estructura, vamos a profundizar en los perfiles profesionales de Data Science y en las distintas profesiones a las que puedes aspirar si optas por enfocar tu trayectoria profesional en esta dirección:

Data Engineer

El Data Engineer está detrás de todo el desarrollo informático del proyecto y participa en el proceso de recogida y procesamiento, incluyendo la programación del código y las visualizaciones pertinentes. Tu misión principal es que los datos sean útiles y accesibles para el Data Scientist.

Data Analyst

Se encarga de análisis de los datos y la presentación de la información.

Data Scientist

Se sitúa al final de la cadena y es el responsable de la obtención de conocimiento a través de los datos. Consigue desempeñar sus funciones construyendo algoritmos que combinan conocimientos estadísticos, de programación y matemáticos.

 Chief Data Oficer

El CDO o Chief Data Oficer es el responsable del equipo y el encargado de coordinar estas tres figuras para la gestión de datos.

Big Data: Las principales salidas profesionales del sector

Las mejores webs para aprender Data Science

Si quieres aprender sobre la ciencia de datos e ir informándote, puedes comenzar a visitar algunas de las páginas relacionadas con el tema que se encargan de la divulgación y formación. Algunos ejemplos son:

Khan Academy

Será de gran utilidad para ponerte al día con tus conocimientos en matemáticas y estadística.

Kaggle

Es una de las páginas más populares de cara a comenzar a formarte en Data Science.

Towards Data Science

Es una de las páginas que cuenta con más prestigio dentro de la comunidad, ya que es una de las revistas más leídas a nivel mundial.

Másters de Big Data, Data Science y Business Analytics en IMF Business School

Si quieres acceder a una formación de calidad sobre el Data Science, te animamos a que te informes sobre los másters que ofrecemos relacionados con estas temáticas donde colaboramos con Indra, con la Universidad Nebrija y con la Universidad Católica de Ávila:

Aprenderás todo lo necesario para conseguir el éxito profesional en este campo.

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