La ciencia de datos combina el método científico, las matemáticas y las estadísticas, la programación especializada, el análisis avanzado, la inteligencia artificial e incluso la narración de historias para descubrir y explicar los insights de negocio ocultos en los datos.
La ciencia de datos es un enfoque multidisciplinario para extraer insights útiles de los grandes y cada vez mayores volúmenes de datos recopilados y creados por las organizaciones de hoy. La ciencia de datos abarca la preparación de datos para su análisis y procesamiento, la realización de análisis de datos avanzados y la presentación de resultados para revelar patrones y permitir que las partes interesadas saquen conclusiones informadas.
La preparación de datos puede implicar su limpieza, agregación y manipulación para que estén listos para tipos específicos de procesamiento. El análisis requiere el desarrollo y uso de algoritmos, analítica y modelos de IA. Está impulsado por un software que revisa los datos para encontrar patrones en su interior para transformar estos patrones en predicciones que ayuden a la toma de decisiones de negocio. La precisión de estas predicciones debe validarse mediante pruebas y experimentos diseñados científicamente. Y los resultados deben compartirse mediante el uso hábil de herramientas de visualización de datos que hacen posible que cualquiera pueda ver los patrones y comprender las tendencias.
Como resultado, los científicos de datos (como se llama a los profesionales de la ciencia de datos) requieren habilidades en ciencias de la computación y ciencias puras más allá de las de un analista de datos típico. Un científico de datos debe ser capaz de hacer lo siguiente:
Esta combinación de habilidades es poco común y no sorprende que los científicos de datos tengan actualmente una gran demanda. Según una encuesta de IBM (PDF, 3,9 MB), el número de puestos vacantes en el campo continúa creciendo a más del 5 % por año, con más de 60.000 pronosticados para 2020.
Lea el informe
El ciclo de vida de la ciencia de datos, también llamado pipeline de ciencia de datos, incluye entre cinco y dieciséis (según a quién le pregunte) procesos continuos superpuestos. Los procesos comunes a la definición de ciclo de vida de casi todo el mundo incluyen los siguientes:
Conozca más
Los científicos de datos deben poder desarrollar y ejecutar código para crear modelos. Los lenguajes de programación más populares entre los científicos de datos son las herramientas de código abierto que incluyen o soportan capacidades gráficas, de machine learning y estadísticas preintegradas. Estos lenguajes incluyen:
Para profundizar en las diferencias entre estos enfoques, consulte "Python vs. R: ¿cuál es la diferencia?"
Los científicos de datos deben dominar el uso de plataformas de procesamiento de big data, como Apache Spark y Apache Hadoop. También deben estar capacitados con una amplia gama de herramientas de visualización de datos, incluidas las herramientas de gráficos simples incluidas con las aplicaciones de presentación de negocios y hojas de cálculo, herramientas creadas con propósito de visualización empresarial como Tableau y Microsoft PowerBI, y herramientas de código abierto como D3.js. (una biblioteca de JavaScript para crear visualizaciones de datos interactivas) y RAW Graphs.
Watson Studio
IBM Cloud Pak for Data
La computación en Cloud está poniendo muchos beneficios de la ciencia de datos al alcance de organizaciones pequeñas y medianas.
La base de la ciencia de datos es la manipulación y el análisis de conjuntos de datos extremadamente grandes; Cloud proporciona acceso a infraestructuras de almacenamiento capaces de manejar grandes cantidades de datos con facilidad. La ciencia de datos también implica ejecutar algoritmos de machine learning que exigen una potencia de procesamiento masiva; Cloud pone a disposición la computación de alto rendimiento necesaria para la tarea. Comprar hardware equivalente localmente sería demasiado caro para muchas empresas y equipos de investigación, pero Cloud hace que el acceso sea asequible con precios por uso o por suscripción.
Se puede acceder a las infraestructuras en Cloud desde cualquier parte del mundo, lo que hace posible que varios grupos de científicos de datos compartan el acceso a los conjuntos de datos con los que están trabajando en Cloud, incluso si se encuentran en diferentes países.
Las tecnologías de código abierto se utilizan ampliamente en conjuntos de herramientas de ciencia de datos. Cuando están alojadas en Cloud, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas o actualizarlas localmente. Varios proveedores de Cloud también ofrecen kits de herramientas empaquetados que permiten a los científicos de datos desarrollar modelos sin codificación, democratizando aún más el acceso a las innovaciones y conocimientos que esta disciplina hace disponible.
ModelOps
IA explicable
AutoAI
No hay límite para la cantidad o el tipo de empresas que podrían beneficiarse potencialmente de las oportunidades que está creando la ciencia de datos. Prácticamente cualquier proceso empresarial puede volverse más eficiente a través de la optimización basada en datos, y casi todos los tipos de experiencia del cliente (CX) pueden mejorarse con una mejor focalización y personalización.
A continuación, se muestran algunos casos de uso representativos de ciencia de datos e IA:
IBM Cloud ofrece una infraestructura de nube pública altamente segura con una plataforma de pila completa que incluye más de 170 productos y servicios, muchos de los cuales fueron diseñados para soportar la ciencia de datos y la IA.
El portafolio de productos de ciencia de datos y ciclo de vida de IA de IBM se basa en nuestro duradero compromiso con las tecnologías de código abierto e incluye una gama de capacidades que permiten a las empresas desbloquear el valor de sus datos de nuevas formas.
AutoAI, una nueva y poderosa capacidad de desarrollo automatizado en IBM Watson Studio, que acelera la preparación de datos, el desarrollo de modelos y las etapas de ingeniería de funciones del ciclo de vida de la ciencia de datos. Esto permite que los científicos de datos sean más eficientes y les ayuda a tomar decisiones mejor informadas sobre qué modelos funcionarán mejor para los casos de uso del mundo real. AutoAI simplifica la ciencia de datos empresarial en cualquier entorno de Cloud.
La plataforma IBM Cloud Pak for Data proporciona una arquitectura de información y datos completamente integrada y extensible desarrollada en Red Hat OpenShift Container Platform que se ejecuta en cualquier Cloud. Con IBM Cloud Pak for Data, las empresas pueden recopilar, organizar y analizar datos más fácilmente, lo que hace posible infundir conocimientos de IA en toda la organización.
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