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Autor de la entrada:Rodrigo Terra
Tiempo de lectura:9 minutos de lectura
Categoría de la entrada:Datos / estadística / gestión / tecnología

Cómo citar este texto: ¿Qué es y qué hace una persona Científica de Datos? Rodrigo Terra. Publicado el: 23/08/2023. Enlace de la publicación: https://www.es.makerzine.com.br/datos/que-es-y-que-hace-una-persona-cientifica-de-datos/.

¿Qué es Ciencia de Datos?

La Ciencia de Datos es un campo interdisciplinario que involucra la aplicación de métodos estadísticos, computacionales y matemáticos para extraer conocimiento e ideas de datos en diversos dominios. Es un campo en constante evolución, impulsado por el rápido crecimiento en la generación de datos, la disponibilidad de herramientas de cómputo poderosas y la creciente necesidad de comprender el comportamiento humano y el mundo que nos rodea.

La ciencia de datos utiliza un proceso sistemático e iterativo para explorar y analizar datos, que involucra varias etapas, desde la obtención de datos en bruto hasta la construcción de modelos predictivos y la comunicación de los resultados finales.

Etapas de investigación de datos

Recolección de datos: La primera etapa implica obtener datos en bruto de varias fuentes, como bases de datos, hojas de cálculo, sensores, archivos de texto y fuentes web.
Preparación de datos: Por lo general, los datos en bruto requieren limpieza, transformación e integración para ser útiles. Esto puede implicar la eliminación de valores faltantes, la corrección de errores y la normalización de los datos para permitir la comparación entre diferentes fuentes.
Exploración de datos: En esta etapa, se utilizan técnicas estadísticas y de visualización para comprender la estructura y distribución de los datos. Esto puede incluir la creación de gráficos, tablas e histogramas.
Análisis de datos: El análisis de datos puede implicar la identificación de patrones, la modelización estadística y la construcción de modelos predictivos. Estas técnicas ayudan a comprender el comportamiento de los datos y a realizar predicciones sobre eventos futuros.
Comunicación de resultados: Los resultados finales se presentan frecuentemente en informes, gráficos y visualizaciones para permitir que otras personas comprendan y utilicen los descubrimientos. La comunicación de resultados es una parte importante del proceso, ya que ayuda a garantizar que los hallazgos se entiendan y apliquen correctamente.

Herramientas utilizadas

Existen varias herramientas y tecnologías que se utilizan en la ciencia de datos para recopilar, procesar, analizar y visualizar datos. Algunas de las principales herramientas son:

Lenguajes de programación: Los lenguajes de programación más comunes para la ciencia de datos son Python y R. Ambos tienen una amplia variedad de bibliotecas y paquetes para el análisis de datos, la visualización y la modelización.
Base de datos: SQL es un lenguaje estándar para trabajar con bases de datos relacionales, que se utilizan para almacenar datos estructurados. NoSQL es una alternativa para almacenar y acceder a datos no estructurados o semiestructurados, como datos de sensores y registros.
Herramientas de visualización: Herramientas como Tableau y Power BI permiten crear gráficos y paneles interactivos para comunicar los resultados del análisis de datos de manera clara y efectiva.
Entornos de desarrollo integrado (IDEs): Los IDEs, como Jupyter Notebook y RStudio, proporcionan un entorno interactivo para el desarrollo y la ejecución de código Python y R, además de facilitar la exploración de datos y la creación de visualizaciones.
Herramientas de aprendizaje automático: Herramientas como scikit-learn y TensorFlow proporcionan algoritmos y modelos para entrenar y evaluar modelos predictivos.
Big data: Tecnologías como Apache Hadoop, Spark y Cassandra se utilizan para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos distribuidos en clústeres de servidores.
Inteligencia artificial: Tecnologías como redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de imágenes se utilizan para construir sistemas de inteligencia artificial que pueden automatizar tareas y tomar decisiones basadas en datos.

Las herramientas utilizadas en la ciencia de datos varían según el tipo de análisis de datos que se esté realizando, el tamaño y la complejidad de los datos y las necesidades del proyecto específico. Es importante tener una comprensión general de las diferentes herramientas disponibles y elegir aquellas que se adapten mejor a las necesidades del proyecto.

Camino de conocimiento para Ciencia de Datos

Si eres una persona principiante interesada en aprender ciencia de datos, es importante comenzar con los fundamentos básicos. Aquí están los principales temas presentados en forma de una ruta de conocimiento:

Conceptos básicos de matemáticas y estadísticas: Antes de comenzar a trabajar con datos, es importante tener una comprensión básica de conceptos matemáticos y estadísticos, como álgebra, cálculo, probabilidad, distribuciones estadísticas, pruebas de hipótesis, regresión y correlación. Estos conceptos son la base para entender cómo trabajar con datos y aplicar técnicas de análisis.
Lenguaje de programación: Python es uno de los lenguajes más populares para la ciencia de datos. Es un lenguaje de programación fácil de aprender y tiene una gran comunidad de apoyo. Es importante familiarizarse con la sintaxis básica del lenguaje y aprender a trabajar con paquetes populares de ciencia de datos, como Pandas, Numpy y Matplotlib.
Aprendizaje automático: El aprendizaje automático es una de las áreas más importantes de la ciencia de datos. Aprender los conceptos básicos de aprendizaje supervisado y no supervisado, como regresión lineal, árboles de decisión, k-means y redes neuronales, puede ayudarte a comprender cómo construir modelos predictivos para el análisis de datos.
Base de datos: Las bases de datos se utilizan para almacenar y gestionar datos. Es importante entender los diferentes tipos de bases de datos, como bases de datos relacionales y no relacionales, y aprender a usar SQL, que es un lenguaje estándar para acceder a los datos en las bases de datos.
Visualización de datos: Las visualizaciones de datos son una forma efectiva de comunicar información a partir de los datos. Aprender a usar herramientas de visualización, como Tableau o Power BI, puede ayudarte a crear gráficos y visualizaciones interactivas a partir de tus datos.
Proyectos prácticos: Es importante aplicar tus conocimientos en proyectos prácticos de análisis de datos. Participar en desafíos de ciencia de datos, crear proyectos personales o trabajar en proyectos de código abierto son excelentes formas de aplicar tus conocimientos en ciencia de datos.

La ruta de conocimiento para aprender ciencia de datos comienza con los fundamentos básicos de matemáticas y estadísticas, seguidos por el aprendizaje de un lenguaje de programación, el aprendizaje automático, las bases de datos, la visualización de datos y proyectos prácticos. Comenzar con estos conceptos básicos y construir gradualmente tu comprensión puede ayudarte a convertirte en un profesional competente en ciencia de datos.

Dos sugerencias de caminos

Progra{m}aria: Muy detallada y explicada. Para conocerla, haz clic aquí.
Jean Paul Dosher: Ofrece algunas sugerencias de camino y comparte su propia trayectoria. Para conocerlo, haz clic aquí.

Puestos que utilizan Ciencias de Datos

Existen diversas oportunidades laborales para científicos de datos en diferentes empresas y sectores. Algunos de los principales cargos que un científico de datos puede ocupar incluyen:

Científico de datos: El cargo de científico de datos es el más común en el campo de la ciencia de datos. Es responsable de recolectar, procesar, analizar e interpretar datos para ayudar a la empresa a tomar decisiones informadas. Los científicos de datos generalmente tienen conocimientos en programación, matemáticas, estadísticas y análisis de datos.
Ingeniero de datos: El ingeniero de datos es responsable de diseñar, implementar y mantener la infraestructura de almacenamiento de datos de la empresa, así como garantizar que los datos estén disponibles y sean accesibles para los usuarios. Este profesional generalmente tiene habilidades en programación, bases de datos y arquitectura de sistemas.
Analista de datos: El analista de datos es responsable de recolectar y analizar datos para identificar tendencias y patrones, y proporcionar información a la empresa. Este profesional generalmente tiene habilidades en estadísticas, visualización de datos y herramientas de análisis de datos.
Científico de datos de marketing: Este profesional es responsable de analizar los datos de marketing para comprender el comportamiento del cliente, mejorar el retorno de la inversión en campañas de marketing y ayudar a la empresa a tomar decisiones de marketing informadas. Por lo general, tiene habilidades en análisis de datos, estadísticas, visualización de datos y marketing.
Científico de datos de salud: Este profesional es responsable de analizar los datos de salud para mejorar la calidad de la atención médica, identificar patrones de enfermedades y ayudar a desarrollar tratamientos más efectivos. Por lo general, tiene habilidades en estadísticas, análisis de datos, ciencias médicas y epidemiología.
Científico de datos financieros: Este profesional es responsable de analizar los datos financieros para ayudar a la empresa a tomar decisiones informadas sobre inversiones, gestión de riesgos y presupuestos. Por lo general, tiene habilidades en análisis de datos, estadísticas y finanzas.

Rodrigo Terra

He trabajado como profesor de Física y Cultura Maker durante más de 20 años. Soy investigador en Ciencias Educativas con énfasis en Tecnología Educativa y Docencia, desarrollando trabajos de consultoría pedagógica para diversas empresas del sector educativo. Desde hace algunos años, he estado enfocando mis estudios en el mundo de los datos y la programación. Actualmente, trabajo como líder académico en materias técnicas como Data Analytics, Gestión de Productos Digitales y Mercado Financiero. Soy un eterno curioso, apasionado por el café y por una buena conversación. Creo que solo a través de una formación transdisciplinaria podemos crear oportunidades para pensar en diferentes aspectos o puntos de vista sobre un mismo tema y, con ello, desarrollar personas más conscientes y preparadas para la vida.