Data Science es la ciencia que se dedica al estudio de los datos.  

Engloba técnicas de análisis avanzado o minería de datos que se combinan con la estadística, las matemáticas y la informática para interpretar grandes cantidades de datos.  

¿De dónde se obtienen los datos? 

De ti. 

Todos generamos información cada vez que hacemos una consulta por internet, utilizamos las redes sociales, el teléfono móvil, realizamos una encuesta online o hacemos una compra a través de e-commerce. 

Las empresas quieren conocer toda nuestra información. Quieren obtener datos sobre nuestros gustos, sobre que hacemos en nuestro día a día o sobre nuestros movimientos. A partir de esos datos, pueden obtener información de gran valor para sus negocios. 

Pero, esos datos sin estar estructurados, son simples datos que no aportan valor. De ahí, parte la necesidad del Data Science. 

Para conseguir convertir esa información no estructurada en información de valor, el Data Science combina herramientas matemáticas, de la estadística y/o informáticas, para poder cumplir su objetivo, obtener información y transformarla en conocimiento útil y relevante para los negocios. 

El Data Science ha cobrado más importancia gracias a la evolución de las tecnologías y abre un nuevo paradigma en la forma de entender el entorno, cómo interactuamos con él y cómo se desarrollan los acontecimientos. 

¿Qué conceptos engloban esta ciencia?  

Data Mining 

El objetivo principal es extraer valor de grandes cantidades de datos.  

Los datos útiles, se recolectan y se almacenan. Para segmentar los datos y evaluarlos, se utilizan algoritmos matemáticos. 

Gracias al Data Mining las empresas pueden obtener una gran cantidad de información de sus clientes y desarrollar estrategias más efectivas, favoreciendo la toma de decisiones basada en información real.  

Las fases principales de este proceso son las siguientes: 

Recogida de datos: El objetivo de esta fase es conseguir que toda la información quede almacenada en una base de datos. 

Pre-procesado: Una vez obtenidos los datos, tenemos que prepararlos para que estén en un formato analizable. 

Entrenamiento del algoritmo: Esta fase consiste en «entrenar» al algoritmo de aprendizaje automático usando nuestros datos. Poco a poco, el algoritmo «aprende» a procesar nuestros datos de formas cada vez más eficaces para obtener la información que buscamos. 

Visualización e interpretación de datos: Por último, es necesario presentar toda la información que hemos obtenido de manera que resulte intuitiva y permita extraer conclusiones. Para ello, se utilizan programas especializados de visualización de datos. 

Deep Learning 

Consiste en resolver problemas a través de redes neuronales artificiales que imitan el comportamiento del cerebro. La intervención humana solo se requiere para la entrada de los datos, pero son los propios algoritmos los que categorizan los datos desestructurados y llegan a sus propias conclusiones de forma automática. 

Se utiliza para descubrir un tipo de información entre millones de datos. Es muy útil para diagnósticos médicos, análisis de reacción de clientes frente a un producto, analizar mensajes en redes sociales, identificar nuevos grupos de clientes, etc.   

Inteligencia artificial:  

La Inteligencia artificial se nutre de grandes cantidades de datos, de los cuales, aprende.  

La inteligencia artificial consiste en algoritmos utilizados para la creación de máquinas que imitan el comportamiento humano. Dota a las máquinas de funciones que hacen que se comporten de manera inteligente, resolviendo problemas, aprendiendo y tomando decisiones, con el objetivo de cumplir de la forma más eficaz y rápida la actividad para la que ha sido programada. 

Machine Learning 

Machine Learning es un concepto dentro de la Inteligencia Artificial; es una de sus ramas de estudio. El Machine Learning consiste en una forma de aprendizaje de las máquinas a partir de los datos introducidos. 

Es un conjunto de técnicas que utilizan algoritmos complejos y métodos matemáticos, que, junto con el soporte de sistemas computacionales avanzados, permiten el aprendizaje automático. Consiste en educar a la tecnología para que corrija errores por sí misma. El aprendizaje automático permite identificar patrones complejos entre millones de datos. 

El objetivo es obtener información útil a través de la predicción y clasificación de los datos. Esta información nos permite anticipar comportamientos y, por lo tanto, permite a las organizaciones actuar antes de que algo ocurra. 

Comparte con la Inteligencia Artificial el uso de algoritmos, pero se enfoca en “educar” a la máquina para que logre un grado mayor de autonomía. 

¿Cuáles son los beneficios del Data Science? 

Algunos beneficios para las empresas son: 

• Predecir los comportamientos futuros de los usuarios, con el objetivo de tomar decisiones más fundamentadas y reducir el riesgo empresarial. 

• Detectar anomalías como los ciberataques o el fraude, evitando posibles pérdidas para la empresa que pueden llegar a ser muy grandes. 
• Anticiparnos a las necesidades del usuario para enviarle ofertas y contenidos personalizados. Como hace, por ejemplo, Netflix. 
• Analizar patrones y tendencias que permitan diseñar nuevos productos con mayores posibilidades de éxito. 

 

BIBLIOGRAFÍA: 

¿Qué es Data Science? (neoland.es) 

¿Qué es Data Science? (bigdata-analytics.es) 

▷ ¿Qué es Data Science? | Universidad Complutense de Madrid (masterdatascienceucm.com) 

Conceptos clave del Data Science – Máster en Data Science (master-data-scientist.com) 

¿Qué es el Data Science y cómo beneficia al marketing? (cyberclick.es)