Data Science: ¿Qué es y por qué es clave en el mundo actual?

Optimizar procesos gracias a la ciencia de datos

Extraer conocimientos significativos a partir de datos complejos, con el fin de impulsar decisiones informadas, revelar patrones y optimizar procesos en diversos campos es la base de la data science.

¿Qué es el data science?

La ciencia de datos o data science es una disciplina científica que abarca la recopilación, el procesamiento y el análisis de grandes conjuntos de datos para extraer información significativa a partir de los mismos.

En la era digital actual, donde la información fluye a velocidades vertiginosas, y la capacidad de extraer conocimientos valiosos a partir de grandes cantidades de datos se ha vuelto esencial. En este contexto, surge lo que se conoce como data science o ciencia de datos, una disciplina que va más allá del mero procesamiento de la información, convirtiéndose en un pilar fundamental para la toma de decisiones en diversos ámbitos.

Si bien el término data science tiene más de 60 años, su esencia ha evolucionado significativamente. La explosión digital ha generado una cantidad exponencial de datos que hace necesarios métodos más avanzados. En los 70, la ciencia de datos se centraba en estadísticas tradicionales; hoy, involucra machine learning y big data. La velocidad, escala y complejidad de los datos actuales, demandando una interpretación inmediata para la toma de decisiones, convierten la data science en una disciplina que se reinventa cada día y cuyo desarrollo está estrechamente vinculado a la creciente importancia de transformar este diluvio de datos en conocimiento valioso y estratégico.

Historia de la data science

El data science incluye técnicas de estadística, minería y visualización de datos, y, a menudo, el uso de herramientas de aprendizaje automático para obtener conocimientos y tomar decisiones informadas. En esencia, se trata de un enfoque multidisciplinar que combina elementos de matemáticas, estadística, programación y conocimientos específicos del sector en el que se aplica.

Fue el estadounidense John W. Tukey, quien utilizó por primera vez la expresión data analysis (análisis de datos en inglés), que se considera precursora del término ciencia de datos. Más tarde, en una conferencia en 2001, el estadístico William S. Cleveland utilizó por primera vez el término data science, definiendo la ciencia de datos como una disciplina que combina estadística, matemáticas y análisis de datos con habilidades de programación y conocimientos de dominio para extraer información y conocimiento de conjuntos de datos.

Desde entonces, el término ha ganado popularidad y son muchas las nuevas profesiones vinculadas con el perfil de data scientists. Estos expertos son profesionales altamente capacitados en el análisis e interpretación de conjuntos de datos complejos. Su labor implica la comprensión de la información, identificación de tendencias y previsión de posibles escenarios futuros. Sus responsabilidades pueden incluir desde el examen minucioso de la información, hasta el desarrollo y aplicación de modelos estadísticos y algoritmos de machine learning, pasando por el uso de lenguajes de programación para manipular datos, entre otras.

¿Para qué sirve el data science?

El data science sirve para analizar y extraer conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos. Su objetivo principal es identificar patrones, tendencias y relaciones que puedan ser utilizados para tomar decisiones informadas, optimizar procesos y resolver problemas en diferentes áreas. Algunos usos clave son:

Toma de decisiones estratégicas:
Ayuda a empresas y organizaciones a predecir tendencias y comportamientos para mejorar su desempeño.
Personalización:
Permite crear experiencias personalizadas en marketing, productos o servicios basándose en el análisis del cliente.
Predicciones:
Modelos predictivos que anticipan resultados, como ventas futuras, fallos en maquinaria o riesgos financieros.
Automatización:
Mejora la eficiencia mediante algoritmos y sistemas inteligentes, como chatbots o recomendaciones automáticas.
Investigación científica:
En áreas como medicina, biología y climatología, se utiliza para analizar grandes datasets y avanzar en descubrimientos.

¿Cómo colaboran el data science y el machine learning?

Dentro del amplio espectro que abarca la ciencia de datos, el Machine Learning emerge como una herramienta poderosa. Esta técnica -considerada una de las aplicaciones más interesantes de la inteligencia artificial-, se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender patrones y realizar predicciones sin intervención humana directa. En este sentido, machine learning y data science van de la mano, ya que los modelos creados a través del aprendizaje automático son esenciales para extraer información valiosa de conjuntos de datos complejos.

Al aplicar técnicas de Machine Learning, los data scientists no solo pueden comprender datos históricos, sino también anticipar eventos futuros. Esta capacidad predictiva agrega un valor significativo a la toma de decisiones estratégicas algo que, en el ámbito de la eficiencia energética, por ejemplo, puede contribuir a la reducción del impacto ambiental o el avance de la economía circular.

Beneficios del data science

Los beneficios derivados de la ciencia de datos son tan variados como importantes. En primer lugar, la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real permite a las organizaciones adaptarse rápidamente a cambios en el entorno. Los data scientists o técnicos en data science actúan como los pilares fundamentales de este proceso, traduciendo datos en información valiosa que impulsa la agilidad empresarial.

Además, las aplicaciones de la ciencia de datos brindan la oportunidad de identificar deficiencias y optimizar procesos. Al comprender a fondo la información, se pueden encontrar áreas de mejora, reduciendo costes y aumentando la eficiencia operativa. Esta capacidad de optimización se traduce directamente en una ventaja competitiva para las organizaciones que adoptan el enfoque de la ciencia de datos.

Para el mercado laboral, esta disciplina también resulta de lo más interesante puesto que abre un amplio abanico de salidas profesionales. Junto a la figura del data scientist -encargado de utilizar sus habilidades en programación y estadística para analizar datos complejos y extraer insights-, son demandados también otros perfiles como el del analista de datos, el ingeniero de datos o el arquitecto de datos. La labor del primero se centra, principalmente, en la interpretación y presentación de los datos para facilitar la toma de decisiones. Mientras, el ingeniero de datos se ocupa de la infraestructura y la manipulación de estos, asegurando su flujo eficiente. Finalmente, el arquitecto de datos es el encargado de diseñar la estructura general del sistema de gestión de datos.

¿Qué es un data science y cuáles son sus competencias?

Un Data Scientist (Científico de Datos) es un profesional especializado en extraer conocimiento y valor a partir de grandes volúmenes de datos mediante técnicas avanzadas de análisis y modelado. Su trabajo combina la estadística, la programación y el conocimiento del dominio en el que opera, con el objetivo de resolver problemas complejos y tomar decisiones basadas en datos. Por este motivo, sus principales competencias deben ser las siguientes:

Competencias técnicas: Un Data Scientist debe dominar lenguajes de programación como Python, R o SQL. También debe tener experiencia con herramientas y bibliotecas de análisis de datos (Pandas, NumPy, TensorFlow) y técnicas de machine learning.
Pensamiento crítico y analítico: Debe ser capaz de cuestionar los datos, formular hipótesis y diseñar experimentos o modelos que resuelvan problemas reales.
Conocimientos de estadística y matemáticas: Una sólida base en estos campos es esencial para la creación de modelos precisos y la correcta interpretación de los resultados.
Comunicación efectiva: Un técnico de data science necesita transmitir sus hallazgos de manera clara y efectiva, traduciendo resultados complejos en insights para quienes no tienen formación técnica.
Curiosidad e innovación constante: Un Data Scientist debe estar continuamente aprendiendo y probando nuevas técnicas y tecnologías, dado que el campo evoluciona rápidamente.

Casos de uso y aplicaciones del data science

Las aplicaciones de la ciencia de datos son tan diversas como interesantes y su impacto se extiende a través de múltiples industrias.

circuito cerrado de energía eléctrica dinámica

Ámbito de la medicina

Se puede contribuir a la detección temprana de enfermedades mediante análisis de imágenes médicas, permitiendo tratamientos más eficaces.

energía electromagnética por medio de imanes

Ámbito financiero

En el sector financiero, es posible prevenir fraudes analizando patrones de transacciones. Eso es data science en acción.

electricidad estática entre el pelo y un cepillo

Ámbito del entretenimiento

Permite la personalización de experiencias al entender nuestros patrones de comportamiento, como hacen las plataformas de streaming.

Sector energético

La ciencia de datos desempeña un papel crucial en la predicción de la demanda eléctrica, permitiendo una planificación eficiente de recursos como el gas o la energía solar. También optimiza la producción de energía al ajustar procesos según patrones detectados, reduciendo desperdicios.

Sector eléctrico

En la gestión de la red eléctrica, se desarrollan modelos inteligentes que facilitan la integración de fuentes renovables, promoviendo una distribución más respetuosa con el medioambiente, aportando herramientas clave para una gestión energética más eficiente.

Repsol y los proyectos de data science

Somos conscientes de que en el centro de la ciencia de datos reside la capacidad de transformar los datos en insights valiosos, es decir, en conocimientos, percepciones y descubrimientos claves para el planteamiento de soluciones. En consecuencia, dentro de los nuevos perfiles tecnológicos e innovadores de la compañía, los técnicos de datos son esenciales para los nuevos procesos y la toma de decisiones informadas.

En definitiva, la ciencia de datos no es simplemente una herramienta técnica; es un catalizador para la innovación y la toma de decisiones informadas. La figura del data scientist, con su habilidad para transformar datos en información práctica, desempeña un papel esencial en la construcción de un futuro impulsado por la información, y en Repsol queremos contar con los mejores profesionales del sector.

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