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¿Por qué Ciencia de Datos?


Qué es Ciencia de Datos

La ciencia de datos es el estudio de datos con el fin de extraer información significativa con diversos propósitos. Es un enfoque multidisciplinario que combina principios y prácticas del campo de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y la ingeniería de computación para analizar grandes cantidades de datos.

Esta rama de la ciencia permite que se respondan preguntas como “qué pasó”, “por qué pasó”, “qué pasará” y “qué se puede hacer con los resultados”.

La ciencia de datos combina matemáticas y estadística, programación especializada, análisis avanzado, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático con experiencia en temas específicos para descubrir conocimientos prácticos ocultos en los datos de una organización. Estos conocimientos se pueden utilizar para guiar la toma de decisiones y la planificación estratégica.

El creciente volumen de fuentes de datos, el almacenamiento y las comunicaciones de los mismos, ha hecho que la ciencia de datos sea uno de los campos de más rápido crecimiento en todas las industrias. No sorprende que Harvard Business Review denomine el papel del científico de datos como el “trabajo más sexy del siglo XXI”. Ya en 2011, McKinsey & Company dijo que la ciencia de datos se convertiría en la base clave de la competencia.


Para qué Ciencia de Datos

Las organizaciones dependen cada vez más de la ciencia de datos para interpretar datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados comerciales.

El uso de técnicas de ciencia de datos para comprender y analizar los grandes conjuntos de datos disponibles en la actualidad tiene un gran impacto en las vidas humanas. Intentemos, a continuación, enumerar no mas e cinco actividades en dónde se aplica asiduamente la ciencia de datos.


Salud

Puede proporcionar información específica para ayudar a los profesionales de la salud a brindar el mejor tratamiento a los pacientes o ayudar a predecir desastres naturales para que las personas puedan prepararse temprano. En el sector sanitario, los científicos de datos utilizan análisis predictivos desarrollados a partir de minería de datos, modelado de datos, estadísticas y aprendizaje automático para encontrar las mejores opciones para los pacientes. Este tipo de análisis predictivo examina todos los factores conocidos de una enfermedad, incluidos marcadores genéticos, imágenes, condiciones asociadas y factores ambientales.

Detección de fraudes y riesgos

Las organizaciones financieras utilizan esta ciencia y el control de datos mediante el uso de perfiles de consumidores, compras históricas y otros factores cruciales para calcular la probabilidad de riesgo e incumplimiento.

Optimización de líneas aéreas

Las aerolíneas pueden utilizar la ciencia de datos para establecer estrategias de marketing como un programa de fidelización de clientes, anticipar retrasos en los vuelos, decidir qué avión adquirir, planificar rutas y escalas y realizar cambios estratégicos.

Plataformas de distribución de contenido

Las empresas de distribución de contenidos como Netflix, Disney, Youtube y también las redes sociales utilizan grandes plataformas de análisis y procesamiento científico de datos. Esto les permite realizar análisis profundos y aprendizaje automático para recopilar información en tiempo real sobre el comportamiento de los espectadores. Esto les permite entre otras cosas ver que atrae a los productores y consumidores de contenido.

Navegación espacial

Empresas como Virgin o Space X utilizan ciencia de datos para mejorar la precisión de sus vuelos y también para reducir sus costos pudiendo predecir cada vez con mas exactitud la probabilidad de éxito y de fallos de cada misión espacial.


¿Por qué Ciencia de Datos?

Es la evolución natural de el almacenamiento y procesamiento de datos:

El porqué de la ciencia de datos es tan sencillo como entender que la ciencia de datos es el nivel o arena superior en todo que sea el análisis matemático-estadístico de datos y que ahora está apoyado en la tecnología.

En gran parte de los países del mundo la educación se organiza en niveles educativos tales como por ejemplo: Educación primaria: Comprende los grados 1 a 5 y es la etapa en la que los estudiantes aprenden los fundamentos de las materias básicas, como matemáticas, lectura, escritura, ciencias y estudios sociales. Educación secundaria: Comprende los grados 6 a 12 y es la etapa en la que los estudiantes profundizan en sus conocimientos de las materias básicas y comienzan a tomar cursos electivos, como idiomas extranjeros, arte, música y deportes. Educación superior: Comprende los grados superiores y es la etapa en la que los estudiantes obtienen un título universitario, un título de posgrado o una certificación profesional.

Así mismo en cada uno de estos niveles se va progresando por especialidades como lengua o matemática. Entonces el paso siguiente, natural, del análisis descriptivo y prescriptivo de datos es el Machine Learning (aprendizaje automático) que está incluido en la ciencia de datos.


Es la base de la Inteligencia Artificial

Si podemos decir que el Machine Learning es la evolución natural de los estudios matemáticos aplicados, entonces también podemos sostener que la Ciencia de Datos es la base que da origen y sustento a la Inteligencia Artificial.

En efecto la inteligencia artificial, en este contexto, es el conjunto de capacidades cognoscitivas expresadas en algoritmos utilizados por las maquinas para realizar tareas que reemplazan acciones antiguamente realizadas por el hombre y que además realizan muchas otras que sin la tecnología sería imposible de ser implementadas.


En resumen la ciencia de datos se ha constituido en basamento de todas las ramas del saber y sobre esta se construye la evolución de todas (o casi todas) las ramas del saber, dando lugar a nuevas formas de conocimiento como la IA generativa y muchas otras.



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