¿Qué es Data Science?

Aurora
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Qué es Data Science - ID Bootcamps

Data Science o Ciencia de Datos es la disciplina que se encarga de tratar los datos para conseguir sacar las mejores conclusiones con el objetivo de tomar decisiones. 

El Data Science está basado en la estadística, las matemáticas y la informática. Juntas se convierten en herramientas indispensables para el procesamiento de grandes cantidades de datos. 

A diario, las personas generamos centenares de datos como las compras, coger un taxi, pedir cita en el médico, visitar webs o consultar nuestras redes sociales. Especialmente internet y la digitalización, han hecho que esta información sea más cuantificable, y que las organizaciones y empresas recojan todos estos datos, lo que se denomina ingesta de datos, y los han guardado lo que se traduce como Big Data. 

Entonces, ¿qué es el Big Data? 

Cuando hablamos de Big Data hablamos de conjuntos de datos de gran volumen. La principal diferencia entre Big Data y Data Science, es que el Data Science se encarga de trabajar estos grandes volúmenes de datos para después sacar conclusiones y con ello ayudar en la toma de decisiones. 

En conclusión, no, no se trata del mismo término, si no que una es la herramienta de trabajo de la otra. 

En este sentido, claramente para poder trabajar grandes cantidades de datos, será fundamental saber utilizar herramientas de gestión de bases de datos. Un buen curso de Big Data deberá proporcionar el conocimiento para poder manejar esta información, este tipo de herramientas pueden ser MySQL o MongoDB. 

¿Por qué se habla tanto del Machine Learning?, ¿qué es? 

Para explicar el Machine Learning, antes debemos dar un repaso a qué es la Inteligencia Artificial. La Inteligencia Artificial nos puede sonar a robots o a películas de ciencia ficción, pero, la verdad es que la Inteligencia Artificial surgió desde la teoría de la computación, donde se investigan los procesos que puede solucionar problemas gracias a los ordenadores. 

Como todos sabemos, los ordenadores han ido creciendo en capacidades a lo largo de la historia, llegando incluso a superar las capacidades de procesamiento humanas. En este punto, es donde se empezó a cuestionar la inteligencia de las máquinas, y si se podía comparar la conciencia de los ordenadores con el de las personas. 

En definitiva, podemos decir que la Inteligencia Artificial es un campo de la investigación que trabaja dentro de la informática que se dedica a diseñar algoritmos que solucionan problemas a través del aprendizaje del ordenador. 

Ahora, el Machine Learning trabaja dentro de la Inteligencia Artificial. Los algoritmos son capaces de analizar datos, aprender de ellos y realizar diferentes tareas, como pueden ser la clasificación, predicción y agrupaciones de patrones entre otras. 

Dentro del Machine Learning, podemos encontrar dos tipos de aprendizajes: 

  • Aprendizaje supervisado.  
  • Aprendizaje no supervisado. 

¿Cómo estudiar Data Science? 

Existen múltiples opciones para formarse en Data Science o Ciencia de Datos. Desde Máster en Data Science, Grados en Data Science a cursos en Data Science de temas más concretos, como de Minería de Datos, herramientas de análisis de datos como Power BI o Business Analytics. 

Pero, si tu objetivo es encontrar empleo dentro del mundo de la Ciencia de Datos, lo tuyo es un Bootcamp. 

Bootcamps en Data Science 

El formato bootcamp está pensado para formar a personas con un bajo conocimiento en una materia en perfiles junior contratables en cuestión de 3 meses. 

Para ello, se centran en una metodología 100% práctica, actualizada y orientada a lo que piden las empresas en el mercado laboral. A través de una formación intensiva, en tiempo récord estas personas pueden formarse y convertirse en Data Scientists dándole un gran empujón a su trayectoria profesional. 

¿Qué salidas laborales tiene el Data Science? 

Teóricamente, el científico de datos podríamos diferenciarlo en dos grandes perfiles:  

  • Científico de datos de negocio  
  • Científico de datos tecnológico 

El primero está más orientado a la parte comercial, mientras que el segundo se implicaría con la rama de ingeniería o más técnica. 

Ambos pueden coexistir en una misma empresa o pueden contar solamente uno de estos roles (dependiendo de la envergadura del proyecto, organización, equipo, etc.). 

Pero, pongamos que hablamos de una gran compañía, como es obvio, un proyecto de una gran envergadura no debería tener un solo científico de datos, debería contar con un equipo, siempre teniendo en cuenta las características del proyecto, pero, necesitaríamos, al menos, los siguientes roles:  

  • Analista de negocio y Business Analyst. Tienen capacidades de entender cuál es el problema de negocio. 
  • Data Analyst. Cuenta con la experiencia para extraer información valiosa de los datos. Junto con los anteriores, juega un papel fundamental al situarse en un punto intermedio entre negocio y el área de desarrollo.  
  • Data Engineer y Data Architect. Organizan la infraestructura, cloud u on-premise y preparan los datos al servicio de los anteriores roles.  
  • Data Scientist. Puede coordinar, organizar, planificar el team según un proyecto determinado, y a la vez, puede descubrir nuevas fuentes de datos, enriquecer lo que ya tiene, etc. 

Como ves, los bootcamps en ciencia de datos son una gran idea si estás pensando en impulsar tu carrera o incluso si estás planteándote cambiar radicalmente de sector.  

Si tú también estás pensando en transformar tu carrera, no dudes en consultar nuestro Bootcamp en Data Science y Machine Learning. Además, si necesitas orientación o quieres que respondamos algunas de tus dudas, puedes agendar una llamada con nuestra Asesora Académica. 

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