A partir de la evolución de la tecnología con la integración del Big Data, se han creado nuevos perfiles profesionales para diferentes campos de la Data Science. Esta ciencia actual, del siglo XXI se ha posicionado como nuevo referente de la recolección de datos a través de las nuevas tecnologías, todo esto a través de los campos de programación, matemáticas, entre otros.
¿Qué es Data Science?
Contenido
La ciencia de datos o Data Science es la que se encarga del estudio de la procedencia de cualquier tipo de información, así como también lo que esta representa y en qué se puede convertir. Este recurso tecnológico se ha vuelto muy importante e imprescindible para la creación y el desarrollo adecuado de las estrategias de trabajo de empresas, organizaciones, equipos, etc.
En el Data Science se aprovechan y explotan las disciplinas de la programación, la estadística, las matemáticas, y cualquier ciencia que conlleve la computación. Pero también integran algunas técnicas de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, el análisis de grupos, la visualización y la extracción de datos de cualquier índole.
Machine Learning
El Machine Learning o aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que sirve principalmente para automatizar la parte del procesamiento la ciencia de datos. Básicamente integra los algoritmos complejos y avanzados que tienen un aprendizaje individual y que puede procesar mucha cantidad de información. Todo esto en muy poco tiempo.
Data Mining
El Data Mining o minería de datos forma parte del Data Science. Engloba la parte de obtener datos informativos que sea útiles y que tenga mucho valor, desde un punto que no es detectable a simple vista.
Normalmente sale desde datos no estructurados, lo cuales se procesan para sacar resultados o conclusiones de mucho valor.
Ventajas del Data Science
Como pudiste estar leyendo anteriormente, esta ciencia de datos se ha vuelto muy importante en este siglo XXI, gracias a todos los beneficios que tiene:
- Organización de datos para su análisis.
- Facilita la resolución de problemas y toma de decisiones, ya que las decisiones basadas en datos suelen ser más rentables, de mayor eficacia operativa y de mejor rendimiento.
- Ayuda a la identificación del público objetivo.
- Ayuda a reclutar personal mediante de pruebas de aptitud basadas en ciertas actividades. Estas se registran como datos y ayudan al departamento de RRHH a seleccionar de manera rápida, sencilla y precisa.
A pesar de esto, dependiendo del tipo de empresa u organización los beneficios serán diferentes, debido a la gran funcionalidad del Data Science en el Big Data.
Data Science Master
Un Data Science Master o mejor conocido como un Data Scientist es una profesión que se encarga de extraer datos específicos de fuentes no determinadas o estructuradas para luego poder procesarlos, analizarlos y sacar conclusiones.
Todo esto se da gracias a las habilidades que tienen los científicos de datos de aprendizaje automático o machine learning, extracción de datos o Data Mining y procesos estadísticos. Como también aptitudes en programación de codificación y algoritmos.
Data Science Python
Python es un tipo de lenguaje de programación de propósito general que, tiene múltiples usos y paquetes que pueden ser usados por distintos profesionales de informática. Este lenguaje lo ayudará a hacer una gran variedad de cosas como desarrollar una web, desarrollar un videojuego, aplicarlo en ingeniería de software y evidentemente en el Data Science.
Este es un software libre, es decir que es de utilización gratuita, que no presenta ningún problema y que con el paso de los años ha crecido mucho en la comunidad informática. No solo por su uso sino también por toda la gente que se implica en el software para mejorarlo y renovarlo.
¿Cómo se utiliza el Python para el Data Science?
Para poder usar Python en Data Science se necesita un desarrollo de todo el proceso o procedimiento de ciencia de datos, el cual cuenta con los siguientes pasos o aspectos:
- Se extraen los datos de la realidad para recolectarlos.
- Procesar los datos.
- Limpiar los datos.
- Análisis de los datos.
- Conclusiones a través de los resultados de los productos de datos analizados.
Esto demuestra que Python está muy bien desarrollado para ayudar desde el principio del proceso utilizando diferentes programas para extraer datos. También ayudan mucho con otras librerías que se encargan del mantenimiento, visualización y transformación de los datos, para que Python no pierda su gran perfil de programación completa.
¿Qué se necesita para aprender a utilizar Python?
En este apartado vamos a introducir un poco sobre cómo aprender a utilizar Python, en dónde, y además todo lo necesario para empezar a programar con este software.
Cómo aprender a usar Python
Existen 2 reglas generales, para aprender de manera efectiva y significativa sobre el uso de Python en la programación y recolección de datos:
- Aprender paso a paso: Principalmente sobre visualización de Matplotlib, estructuras de datos en Python y manipulación de datos con las librerías Numpy o Pandas.
- Complementar el aprendizaje: De inteligencia artificial, procesos ETL y modelos de Sklearn.
Es primordial que todo se realice poco a poco ya que, a pesar de ser un aprendizaje sencillo para los conocedores de informática, si requiere bastante tiempo y descansos, para no sobresaturar.
Dónde aprender a usar Python
Como dice mucha gente “entre el internet y el mundo real no hay nada escondido”, por lo que algunos buenos recursos en caso de no encontrar algún curso de Python, pueden ser: Entradas de blogs, videos en canales de Youtube y competencias en Kaggle.
Kaggle es una página en donde se puede empezar a practicar. Esta, brinda datos para ir construyendo algoritmos de programación y de Machine Learning con Python, así se puede conseguir mucho más desenvolvimiento y dominio en la Data Science o ciencia de datos.
Qué se necesita para comenzar en Python
Si seguimos en el camino del autodidacta de Python, debes empezar a instalar la versión 3.7 o superior de Python con Anaconda. De igual manera podrías comenzar a ejecutar las primeras líneas de código de programación con Jupyter Notebook.
Igual, cabe resaltar que las ganas, son un factor muy importante, no lo al aprender a usar Python sino para cualquier cosa. Este factor es determinante para que el aprendizaje sea exitoso y significativo.
Towards Data Science
El Toward Data Science empezó como un proyecto creado para ayudar y orientar a la comunidad informática en la ciencia de datos y aprendizaje de conceptos a partir de códigos, ideas, conceptos y definiciones. Esta empresa tiene como objetivo presentar artículos informativos desarrollados a partir de sus conocimientos en el tema del Data Science.
¿Cómo aprovechar la ciencia de datos a través de Towards Data Science?
Toward Data Science brinda contenido semanal en el caso de tenerla registrada a la web, por lo que cada semana llegara al correo electrónico recomendaciones personalizadas sobre contenido de datos informáticos.
De igual manera, mediante el boletín informativo de Towards Data Science será ideal aprender sobre ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Este boletín es de contenido diario, por lo que el aprendizaje en Data Science se volverá un hábito.
Como puedes ver, el Data Science es una herramienta imprescindible para sacarle el mayor partido a todo lo que necesites en tu empresa. Es una herramienta muy versátil y práctica que, con el conocimiento requerido, ayudará a encontrar las mejores conclusiones es sobre cualquier análisis y procesamientos de datos que se dé en ella.