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/.
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¿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
- 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.
Camino de conocimiento para Ciencia de Datos
- 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.
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
- 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.
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Rodrigo Terra
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