¿Qué es la ciencia de datos?

 Data Science

La ciencia de datos combina múltiples campos que incluyen estadísticas, métodos científicos y análisis de datos para extraer el valor de los datos.

Los practicantes de la ciencia de datos se llaman científicos de datos y combinan una variedad de conocimientos para analizar los datos recopilados de la web, de teléfonos inteligentes, de clientes, sensores y otras fuentes.

Datos: Un recurso inexplotado para el aprendizaje automático

La ciencia de datos es uno de los campos más emocionantes que existen en la actualidad. Pero, ¿por qué es tan importante?

Porque las empresas disponen un tesoro de datos sin aprovechar. Ahora que la tecnología moderna ha permitido la creación y el almacenamiento de cantidades cada vez mayores de información, el volumen de datos explotó. Se estima que el 90 % de los datos en el mundo se crearon en los últimos dos años. Por ejemplo, los usuarios de Facebook suben 10 millones de fotos por hora.

Pero estos datos frecuentemente solo permanecen almacenados en bases de datos y lagos de datos, básicamente sin tocar.

La gran cantidad de datos recopilados y almacenados por estas tecnologías puede generar beneficios transformadores para las organizaciones y sociedades de todo el mundo, pero solo si sabemos interpretarlos. Ahí es donde entra en acción la ciencia de datos.

La ciencia de datos revela tendencias y genera información que las empresas pueden utilizar para tomar mejores decisiones y crear productos y servicios más innovadores. Quizás lo más importante es que permite que los modelos de aprendizaje automático (ML) aprendan de las grandes cantidades de datos que se les suministran en vez de depender principalmente de los analistas de negocios para ver qué pueden descubrir a partir de los datos.

Los datos son la base de la innovación, pero su valor proviene de la información que los científicos pueden extraer y luego utilizar a partir de estos.

Las organizaciones están utilizando la ciencia de datos para convertir los datos en una ventaja competitiva al perfeccionar los productos y servicios. Algunos casos de uso de la ciencia de datos y el aprendizaje automático incluyen:

• Determinar la fuga de clientes analizando los datos que se recopilan de los centros de llamadas, para que el departamento de Marketing pueda tomar medidas a fin de retenerlos.
• Mejorar la eficiencia al analizar los patrones de tráfico, las condiciones climáticas y otros factores para que las empresas de logística puedan mejorar los tiempos de entrega y reducir los costos.