La alfabetización en datos es una habilidad esencial en el mundo actual. Consiste en la capacidad de leer, comprender y aplicar un pensamiento crítico a la información, lo que permite trabajar con datos y comunicarlos de manera efectiva para respaldar la toma de decisiones. En un entorno donde los datos son cada vez más accesibles y abundantes, ser capaz de interpretar correctamente la información se convierte en una ventaja competitiva tanto para individuos como para organizaciones.
La ciencia de datos es una disciplina que combina teoría y práctica en la recolección, procesamiento y análisis de datos. Utiliza el método científico junto con teorías matemáticas, estadísticas, y principios de la computación y la información para responder a preguntas fundamentadas en datos. Esta disciplina no solo permite descubrir patrones y tendencias ocultas en grandes volúmenes de datos, sino que también facilita la creación de modelos predictivos que pueden guiar la toma de decisiones estratégicas en una variedad de sectores, desde la salud hasta las finanzas.
La estadística se centra en la aplicación matemática a los datos, ocupándose principalmente del análisis de datos cuantitativos. A través de técnicas estadísticas, se puede obtener una comprensión profunda de la variabilidad y las relaciones dentro de los datos, lo que permite realizar inferencias y hacer predicciones precisas. La estadística es la columna vertebral de muchas metodologías dentro de la ciencia de datos, proporcionando las herramientas necesarias para validar hipótesis y medir la incertidumbre en los resultados.
Además, en el contexto de la ciencia de datos, la estadística se integra con otras áreas como la minería de datos y el aprendizaje automático. Mientras que la estadística tradicional se enfoca en el análisis de conjuntos de datos bien estructurados, las técnicas modernas de ciencia de datos permiten trabajar con datos no estructurados y de alta dimensionalidad. Esto amplía el alcance de la estadística, haciendo que sea más relevante y poderosa en el análisis de grandes volúmenes de información que son comunes en la era digital.
El ciclo de vida de la Ciencia de Datos
Fuente: Berkeley ( https://datascience.berkeley.edu/about/what-is-data-science/)
La imagen representa las cinco etapas del ciclo de vida de la ciencia de datos:
| 1. Captura: | 2. Mantenimiento: | 3. Procesamiento: |
|---|---|---|
| • Adquisición de datos | • Almacenamiento de datos | • Minería de datos |
| • Entrada de datos | • Limpieza de datos | • Agrupamiento/clasificación |
| • Recepción de señales | • Preparación de datos (staging) | • Modelado de datos |
| • Extracción de datos | • Procesamiento de datos | • Resumen de datos |
| • Arquitectura de datos |
| 4. Análisis: | 5. Comunicación: |
|---|---|
| • Análisis exploratorio/confirmatorio | • Informes de datos |
| • Análisis predictivo | • Visualización de datos |
| • Regresión | • Inteligencia de negocios |
| • Minería de texto | • Toma de decisiones |
| • Análisis cualitativo |
Los roles, sus responsabilidades y habilidades necesarias
1. Analista de Datos (Data Analyst):
Los analistas de datos actúan como un puente entre los científicos de datos y los analistas de negocios. Reciben preguntas que la organización necesita responder y luego organizan y analizan los datos para encontrar resultados que se alineen con la estrategia empresarial a alto nivel. Los analistas de datos son responsables de traducir el análisis técnico en acciones cualitativas y comunicar eficazmente sus hallazgos a diferentes partes interesadas.
Habilidades necesarias:
• Habilidades de programación (SAS, R, Python)
• Habilidades estadísticas y matemáticas
• Manipulación de datos
• Visualización de datos
2. Ingeniero de Datos (Data Engineer):
Los ingenieros de datos gestionan el crecimiento exponencial y el cambio rápido de los datos. Se enfocan en desarrollar, implementar, gestionar y optimizar las infraestructuras y canalizaciones de datos para transformar y transferir los datos a los científicos y analistas de datos para su consulta.
Habilidades necesarias:
• Lenguajes de programación (Java, Scala)
• Bases de datos NoSQL (MongoDB, Cassandra DB)
• Frameworks (Apache Hadoop)
3. Científico de Datos (Data Scientist):
Los científicos de datos examinan qué preguntas necesitan respuestas y dónde encontrar los datos relacionados. Poseen conocimientos de negocio y habilidades analíticas, además de la capacidad de extraer, limpiar y presentar datos. Las empresas utilizan a los científicos de datos para obtener, gestionar y analizar grandes cantidades de datos no estructurados. También aplican técnicas de machine learning para modelar la información e interpretar los resultados de manera efectiva, lo que los diferencia de los analistas de datos. Luego, sintetizan y comunican los resultados a los principales interesados para impulsar la toma de decisiones estratégicas en la organización.
Habilidades necesarias:
• Habilidades de programación (SAS, R, Python)
• Habilidades estadísticas y matemáticas
• Narración de historias y visualización de datos
• Hadoop, SQL, Machine learning
Bibliografía
1. What is data science? (2021, enero 14). UCB-UMT. What is Data Science? | The Data Science Career Path (berkeley.edu)
2. LibGuides: Data and statistics: Welcome. (2019). Seneca Polytechnic
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Sobre Francisco Castillo
Soy un apasionado analista de datos y programador, dedicado a transformar información compleja en soluciones prácticas. Disfruto descubrir patrones y obtener insights valiosos que optimizan recursos y mejoran la eficiencia operativa.Con una formación en ingeniería agronómica y experiencia en herramientas como Excel, SQL, Python, React y Node.js, he hecho la transición a la tecnología de la información. Actualmente, busco oportunidades en Chile para aplicar mis conocimientos y aprender de desarrolladores experimentados.Mi objetivo es crecer en el ámbito del análisis de datos, aportando una perspectiva fresca y soluciones basadas en datos. Te invito a visitar mi portafolio en www.codefran.com, donde comparto mis proyectos y logros. ¡Conectemos y exploremos juntos el fascinante mundo de los datos!