La ciencia de datos y su creciente importancia: un campo interdisciplinario, la ciencia de datos se ocupa de procesos y sistemas, que se utilizan para extraer conocimiento o ideas de grandes cantidades de datos.
Los datos extraídos pueden ser estructurados o no estructurados. La ciencia de datos es una continuación de los campos de análisis de datos como minería de datos, estadísticas, análisis predictivo.
En un campo vasto, la ciencia de datos utiliza muchas teorías y técnicas que forman parte de otros campos como la ciencia de la información, las matemáticas, la estadística, la quimiometría y la informática.
Algunos de los métodos utilizados en la ciencia de datos incluyen modelos de probabilidad, aprendizaje automático, procesamiento de señales, minería de datos, aprendizaje estadístico, base de datos, ingeniería de datos, visualización, reconocimiento y aprendizaje de patrones, modelado de incertidumbre, programación de computadoras, entre otros.
Con los avances de gran parte de los datos, muchos aspectos de la ciencia de datos están adquiriendo una importancia inmensa, especialmente los grandes datos.
La ciencia de datos no está restringida a big data, que en sí misma es un gran campo porque las soluciones de big data están más enfocadas en organizar y preprocesar los datos en lugar de analizarlos.
Además, el aprendizaje automático ha mejorado el crecimiento y la importancia de la ciencia de datos en los últimos años.
¿Cuál es el origen de la ciencia de datos?
Con los años, la ciencia de datos se ha convertido en una parte integral de muchas industrias como la agricultura, la optimización de marketing, la gestión de riesgos, la detección de fraudes, el análisis de marketing y las políticas públicas, entre otros.
Mediante el uso de la preparación de datos, estadísticas, modelos predictivos y aprendizaje automático, la ciencia de datos trata de resolver muchos problemas dentro de los sectores individuales y la economía en general.
La ciencia de datos enfatiza el uso de métodos generales sin cambiar su aplicación, independientemente del dominio. Este enfoque es diferente de las estadísticas tradicionales que tienden a centrarse en proporcionar soluciones específicas para sectores o dominios particulares.
Los métodos tradicionales dependen de proporcionar a los sectores soluciones que se adapten a cada problema en lugar de aplicar la solución estándar.
Hoy en día, la ciencia de datos tiene implicaciones de largo alcance en muchos campos, dominios de investigación académica y aplicada como traducción automática, reconocimiento de voz, economía digital, por un lado, y campos como salud, ciencias sociales, informática médica, por otro lado.
Afecta el crecimiento y el desarrollo de la marca al proporcionar mucha inteligencia sobre los consumidores y las campañas, a través de técnicas como la minería de datos y el análisis de datos.
La historia de la ciencia de datos se remonta a más de cincuenta años atrás y fue utilizada como sustituto de la informática en 1960 por Peter Naur.
En el año 1974, Peter publicó Concise Survey of Computer Methods, donde utilizó el término ciencia de datos en su encuesta de los métodos de procesamiento de datos contemporáneos.
Estos métodos se utilizaron en varias aplicaciones. Casi veintidós años después, en 1996, los miembros de la Federación Internacional de Sociedades de Clasificación se reunieron con Kobe para su conferencia bienal, donde el término ciencia de datos se usó por primera vez, en el título de la conferencia que se llamó Ciencia de datos, clasificación y afines. métodos. El CF Jeff Wu en 1997 dio una conferencia inaugural sobre el tema donde habló sobre las estadísticas como una forma de ciencia de datos.
Más tarde, en 2001, William S. Cleveland introdujo la ciencia de datos como una disciplina independiente. En su artículo, Ciencia de datos: un plan de acción para expandir las áreas técnicas de estadística, incorporó avances en la computación con datos, que se publicó en la Revista Estadística Internacional en abril de 2001.
En su informe, William menciona seis áreas que, según él, formaron la base de la ciencia de datos: estas incluyen investigaciones multidisciplinarias, modelos y métodos para datos, pedagogía, computación con datos, teoría y evaluación de herramientas.
El año siguiente, en 2002, el Consejo Internacional para la Ciencia: el Comité de Datos para Ciencia y Tecnología comenzó la publicación de Data Science Journal, que se centra en cuestiones relacionadas con la ciencia de datos, como la descripción de los sistemas de datos, su publicación en Internet, la aplicación y la legislación. cuestiones.
Muy pronto, en enero de 2003, la Universidad de Columbia también comenzó a publicar el Journal of Data Science, que era una plataforma para que los trabajadores de datos compartieran sus opiniones e intercambiaran ideas sobre el uso y los beneficios de la ciencia de datos.
Una revista que se dedicó a la aplicación de métodos estadísticos e investigación cualitativa, esta revista fue una plataforma que brindó a los trabajadores de datos su propia voz en el campo de la ciencia de datos.
En 2005, el National Science Board publicó Colecciones de datos digitales de larga duración: Habilitación de la investigación y la educación en el siglo XXI.
Este artículo definió al científico de datos como los informáticos e informáticos, programadores de bases de datos y software, expertos disciplinarios, curadores y anotadores expertos, bibliotecarios que son extremadamente importantes para la gestión exitosa de la recopilación de datos digitales.
Su actividad principal es realizar investigaciones y análisis creativos para que las organizaciones de todos los sectores puedan utilizar los datos de manera adecuada y efectiva.
La creciente importancia de la ciencia de datos a su vez ha llevado al crecimiento y la importancia de los científicos de datos. Estos profesionales de los científicos de datos ahora son parte integral de marcas, negocios, agencias públicas y organizaciones sin fines de lucro.
Estos científicos de datos trabajan incansablemente para dar sentido a una gran cantidad de datos y descubrir patrones y diseños relevantes en ellos, de modo que puedan utilizarse de manera efectiva para alcanzar metas y objetivos futuros.
Esto significa que los científicos de datos están adquiriendo una importancia primordial y que la comprensión de los datos de manera adecuada también se refleja en el aumento de sus salarios.
Según un estudio reciente del McKinsey Global Institute, existe una escasez de talento analítico y gerencial, especialmente porque son necesarios para dar sentido a la gran cantidad de datos disponibles en el mundo.
Este es uno de los desafíos más apremiantes en los tiempos actuales. Además, este informe estima que para 2018, habrá un requisito de cuatro a cinco millones de analistas de datos.
También existe la necesidad de cerca de un millón de gerentes y analistas que puedan ayudar a consumir los resultados de big data de una manera que pueda ayudar a las organizaciones a alcanzar sus objetivos de manera que utilicen los recursos de manera estratégica y útil.
¿Por qué es tan importante la ciencia de datos?
La ciencia de datos ha recorrido un largo camino en los últimos años. Es por eso que son parte integral de la comprensión del funcionamiento de muchas industrias, por complejas e intrincadas que sean.
Aquí hay diez razones por las cuales la ciencia de datos siempre seguirá siendo una parte integral de la cultura y la economía del mundo global:
- La ciencia de datos ayuda a las marcas a comprender a sus clientes de una manera mucho mejor y más poderosa. Los clientes son el alma y la base de cualquier marca y tienen un gran papel que desempeñar en su éxito y fracaso. Con el uso de la ciencia de datos, las marcas pueden conectarse con sus clientes de manera personalizada, lo que garantiza un mejor poder y compromiso de la marca.
- Una de las razones por las que la ciencia de datos está ganando tanta atención es porque permite a las marcas comunicar su historia de una manera tan atractiva y poderosa. Cuando las marcas y las empresas utilizan estos datos de manera integral, pueden compartir su historia con su público objetivo, creando así una mejor conexión de la marca. Después de todo, nada se conecta con los consumidores como una historia efectiva y poderosa, que puede inculcar todas las emociones humanas.
- Big Data es un nuevo campo que está en constante crecimiento y evolución. Con tantas herramientas en desarrollo, casi de forma regular, Big Data está ayudando a las marcas y organizaciones a resolver problemas complejos en TI, recursos humanos y gestión de recursos de una manera efectiva y estratégica. Esto significa el uso efectivo de los recursos, tanto materiales como no materiales.
- Uno de los aspectos más importantes de la ciencia de datos es que sus hallazgos y resultados se pueden aplicar a casi cualquier sector, como los viajes, la atención médica y la educación, entre otros. Comprender las implicaciones de la ciencia de datos puede ayudar mucho a los sectores a analizar sus desafíos y abordarlos de manera efectiva.
- La ciencia de datos es accesible para casi todos los sectores. Hay una gran cantidad de datos disponibles en el mundo hoy y utilizarlos de manera adecuada puede significar el éxito y el fracaso de las marcas y organizaciones. Utilizar los datos de manera adecuada será la clave para lograr los objetivos de las marcas, especialmente en los próximos tiempos.
Dicho esto, la ciencia de datos está asumiendo un papel importante en el funcionamiento y el proceso de crecimiento de las marcas. Ser un científico de datos es, por lo tanto, una posición privilegiada para cualquier persona, ya que tiene la gran tarea de administrar los datos y proporcionar soluciones para sus problemas, tanto dentro como fuera de la organización.
Hoy, los científicos de datos están abriendo nuevos terrenos en términos de experimentación e investigación. Están experimentando con tecnologías de recopilación de inteligencia y desarrollando modelos y algoritmos sofisticados, para ayudar a las marcas a responder a algunos de los mayores desafíos que enfrentan. Un científico de datos realizará funciones y roles principales, algunos de los cuales incluyen los siguientes:
- Enlace datos nuevos y diferentes para ofrecer productos que cumplan con las aspiraciones y objetivos de sus clientes objetivo
- Utilice los datos del señor para detectar las condiciones climáticas y redirigir las cadenas de suministro.
- Descubrir fraudes y anomalías en el mercado.
- Avance la velocidad a la que se puede acceder e integrar los conjuntos de datos
- Identifique la forma mejor e innovadora de usar Internet para que las marcas puedan aprovechar las oportunidades de manera integral
Mientras que el comercio minorista es un área donde la ciencia de datos puede tener enormes implicaciones. Tomemos, por ejemplo, el caso en que la generación anterior recuerda haber tenido una interacción increíble con el comerciante local.
Este comerciante pudo satisfacer todas las necesidades del cliente de manera personalizada. Sin embargo, con el tiempo, esta atención personalizada se perdió en la aparición y el crecimiento de los supermercados.
Sin embargo, el análisis de datos puede ayudar a las marcas a crear esta conexión personal con sus clientes. Usando la ciencia de datos, las marcas tendrán que desarrollar una mejor y profunda comprensión de cómo los clientes usan sus productos.
Esto significa que los minoristas que son competitivos tendrán que desarrollar una comprensión más profunda de cómo los clientes usan sus productos. La eficiencia significa que los minoristas tendrán que hacer coincidir el producto correcto con el cliente correcto, a pesar del hecho de que ambos objetos están en constante evolución.
¿Cuál es el futuro de la ciencia de datos y el científico de datos?
Entonces, mientras que el comercio minorista es un campo tangible donde los efectos de la ciencia de datos son claramente visibles, la ciencia de datos también puede tener implicaciones de largo alcance en otros campos. Estos incluyen atención médica, energía y educación.
Debido a que estos campos están en constante evolución, la importancia de la ciencia de datos también está aumentando rápidamente.
En el campo de la atención médica, constantemente se descubren nuevos medicamentos por un lado y, por otro lado, es necesario crear una mejor atención para los pacientes.
La ciencia de datos con su uso de métodos y técnicas puede ayudar al sector de la salud a encontrar soluciones que ayuden a llevar la atención y la satisfacción del paciente al siguiente nivel.
La industria de la salud está en constante evolución y la ciencia de datos puede ayudarlos a crear una mejor atención para los pacientes en todas las etapas. Otro campo que realmente puede beneficiarse de la ciencia de datos es la educación.
Dado que la tecnología, como los teléfonos inteligentes y las computadoras portátiles, se convierte en una parte integral del sistema educativo, la ciencia de datos puede ayudar a crear mejores oportunidades para ayudar a los estudiantes a aprender y mejorar sus conocimientos de manera constructiva.
Otro ejemplo de cómo la ciencia de datos puede ayudar a la sociedad es a través de su aplicación y uso en energía. El sector energético está hoy en la cúspide del cambio radical y la transformación. Desde el petróleo hasta el gas y las energías renovables, necesitamos encontrar formas nuevas e innovadoras de utilizar la energía.
La ciencia de datos puede ayudarnos a enfrentar los desafíos de la creciente demanda y el futuro sostenible al tiempo que garantiza las mejores soluciones. Esto significa que los científicos de datos tendrán que encontrar una amplia gama de soluciones para enfrentar los desafíos en todos los sectores.
Esta no es una tarea fácil y es por eso que necesitan los recursos y sistemas que los ayudarán a lograr este objetivo. En todos los sectores y economías, los científicos de datos deberán convertirse en pensadores creativos que utilicen herramientas de alta gama para crear soluciones que puedan adoptarse en todas las verticales.
En general, los científicos de datos son el futuro del mundo de hoy. Pronto se convertirán en una parte integral de la organización y ayudarán al mundo a abordar los principales desafíos mundiales, que a su vez pueden tener impactos de gran alcance en todos los países.
Es por eso que la necesidad de la hora es desarrollar la habilidad y la creatividad de los científicos de datos en todo el mundo para que puedan ayudar a las personas a experimentar la vida, los productos y los servicios de una manera completamente nueva.