¿Qué es la ciencia de datos?
Científico usando computadora en laboratorio
¿Qué es la ciencia de datos?

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:

  • Aplicar las matemáticas, la estadística y el método científico
  • Utilizar una amplia gama de herramientas y técnicas para evaluar y preparar datos, desde SQL hasta minería de datos y métodos de integración de datos
  • Extraer insights de los datos mediante análisis predictivo e inteligencia artificial (IA), incluyendo modelos de machine learning y deep learning
  • Escribir aplicaciones que automatizan el procesamiento de datos y los cálculos
  • Contar e ilustrar historias que transmitan claramente el significado de los resultados a los tomadores de decisiones y las partes interesadas en todos los niveles de conocimiento técnico y comprensión
  • Explicar cómo se pueden usar estos resultados para resolver problemas empresariales

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.

IBM fue nombrado líder en el Cuadrante Mágico de Gartner de 2021 para plataformas de ciencia de datos y machine learning.

Lea el informe


El ciclo de vida de la ciencia de datos

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:

  • Capturar:  se trata de la recopilación de datos sin procesar estructurados y no estructurados de todas las fuentes relevantes a través de casi cualquier método, desde la entrada manual y el web scraping hasta la captura de datos de sistemas y dispositivos en tiempo real.
  • Preparar y mantener:  esto implica poner los datos sin procesar en un formato consistente para su uso en modelos de analítica o machine learning o deep learning. Esto puede incluir todo, desde limpiar, deduplicar y reformatear los datos, hasta usar ETL (extraer, transformar, cargar) u otras tecnologías de integración de datos para combinar los datos en un data warehouse, data lake u otro almacén unificado para su análisis.
  • Preproceso o proceso: aquí, los científicos de datos examinan sesgos, patrones, rangos y distribuciones de valores dentro de los datos para determinar la idoneidad de los datos para su uso con analítica predictiva, algoritmos de machine learning y/o deep learning (u otros métodos analíticos).
  • Analizar:  aquí es donde ocurre el descubrimiento, donde los científicos de datos realizan análisis estadístico, analítica predictiva, regresión, algoritmos de machine learning y deep learning, y otros para extraer conocimientos de los datos preparados.
  • Comunicar:  por último, los insights se presentan como informes, gráficos y otras visualizaciones de datos que facilitan la comprensión de los insights, y su impacto en el negocio, para los responsables de la toma de decisiones. Un lenguaje de programación de ciencia de datos como R o Python (ver más abajo) incluye componentes para generar visualizaciones; alternativamente, los científicos de datos pueden utilizar herramientas de visualización dedicadas.
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Conozca más


Herramientas de ciencia de datos

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:

  • R:  un lenguaje de programación y entorno de código abierto para desarrollar gráficos y computación estadística, R es el lenguaje de programación más popular entre los científicos de datos. R proporciona una amplia variedad de bibliotecas y herramientas para limpiar y preparar datos, crear visualizaciones y entrenar y evaluar los algoritmos de machine learning y deep learning. También se usa ampliamente entre los académicos e investigadores de la ciencia de datos.
  • Python:  Python es un lenguaje de programación de alto nivel, orientado a objetos y de propósito general que enfatiza la legibilidad del código a través de su generoso uso distintivo del espacio en blanco. Varias bibliotecas de Python soportan tareas de ciencia de datos, incluido Numpy para el manejo de matrices dimensionales grandes, Pandas para la manipulación y análisis de datos y Matplotlib para la creación de visualizaciones de datos.

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.

Productos destacados

Watson Studio

IBM Cloud Pak for Data


Ciencia de datos y computación en Cloud

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.

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Casos de uso de la ciencia de datos

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:

  • Un banco internacional creó una aplicación móvil que ofrece decisiones sobre el terreno a los solicitantes de préstamos utilizando modelos de riesgo crediticio basados en machine learning y una arquitectura de computación en la nube híbrida que es a la vez potente y segura.
  • Una empresa de electrónica está desarrollando unos sensores ultrapotentes impresos en 3D que guiarán a los vehículos autónomos del mañana. La solución se basa en herramientas de analítica y ciencia de datos para mejorar sus capacidades de detección de objetos en tiempo real.
  • Un proveedor de soluciones de automatización de procesos robóticos (RPA) desarrolló una solución de minería de procesos empresariales cognitivos que reduce los tiempos de gestión de incidentes entre un 15 %  y un 95 %  para sus empresas clientes. La solución está entrenada para comprender el contenido y el sentimiento de los e-mails de los clientes, y dirige a los equipos de servicio a priorizar aquellos que son más relevantes y urgentes.
  • Una empresa de tecnología de medios digitales creó una plataforma de analítica de audiencia que permite a sus clientes ver qué es lo que atrae a las audiencias de televisión a las que se les ofrece una gama cada vez mayor de canales digitales. La solución emplea analítica profunda y machine learning para recopilar insights en tiempo real sobre el comportamiento del espectador.
  • Un departamento de policía urbana creó herramientas de análisis estadístico de incidentes para ayudar a los agentes a comprender cuándo y dónde desplegar recursos para prevenir delitos. La solución basada en datos crea informes y paneles de control para aumentar el conocimiento de la situación de los oficiales de campo.
  • Una empresa de cuidado de la salud inteligente desarrolló una solución que permite a las personas mayores vivir de forma independiente durante más tiempo. Combinando sensores, machine learning, analítica y procesamiento basado en Cloud, el sistema supervisa el comportamiento inusual y alerta a los familiares y cuidadores, mientras cumple con los estrictos estándares de seguridad que son obligatorios en la industria del cuidado de la salud.

Ciencia de datos e IBM Cloud

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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