Las empresas y organizaciones del mundo moderno se rigen por los datos. Los grandes datos forman las estrategias clave y las principales decisiones que toman las empresas cada día. Sin embargo, las cantidades masivas de datos que se generan cada segundo están en bruto. El Data Science o la ciencia de datos es un campo multidisciplinar que combina varias herramientas, patrones de aprendizaje automático y algoritmos para descubrir tendencias y patrones en los datos brutos. Estas tendencias y patrones son utilizados por las empresas para optimizar su productividad y, como no, sus ingresos.
Los científicos de datos analizan los datos brutos para obtener información valiosa para las empresas u organizaciones. Una parte importante de su trabajo consiste en colaborar con las partes interesadas para comprender sus objetivos empresariales y determinar cómo pueden utilizar los datos para alcanzarlos.
A medida que el campo del Data Science se expande y se vuelve más central para las operaciones de negocio, puede ser un desafío para los principiantes y las personas sin experiencia en tecnología el poder entender los diversos términos que se manejan dentro del Data Science.
Si no solo quieres conocer estos términos, si no también manejarlos y aprender a hacer proyectos, no te pierdas el Bootcamp en Data Science y Machine Learning de la escuela ID Bootcamps. A continuación, repasaremos algunas de las tecnologías, conceptos y términos más comunes utilizados en el Data Science:
- Algoritmos: conjunto de instrucciones repetibles que se dan a un ordenador para que realice la tarea de procesar grandes cantidades de información. Los algoritmos suelen estar en un lenguaje que los humanos pueden comprender. Puede parecer un término muy básico, pero, lo cierto es que es el principio para construir nuestros conocimientos en Data Science.
- Inteligencia artificial (IA): es uno de los aspectos más emocionantes y que más rápidamente está evolucionando dentro del Data Science. Se denomina Inteligencia Artificial porque estás máquinas u ordenadores, pueden procesar los datos que se les suministran y utilizarlos para aprender, adaptarse o tomar decisiones, replicando, hasta cierto punto, el cerebro humano.
- Big data: a medida que aumenta la conectividad y la digitalización en todo el mundo, se producen cada vez mayor cantidad de datos por segundo. El Big data hace referencia a la cantidad masiva de datos que se genera a gran velocidad y a un ritmo exponencial. El potencial de la ciencia de los datos ha aumentado enormemente gracias al Big Data.
- Behavioral Analytics: el análisis del comportamiento utiliza los datos para comprender por qué y cómo actúan los consumidores de una determinada manera. La comprensión del comportamiento de los consumidores mediante los datos permite a las empresas predecir sus acciones en el futuro.
- Teorema de Bayes: el teorema de Bayes se utiliza para probabilidades y resultados que dependen de variables desconocidas, y es increíblemente útil en el ámbito de la ciencia de los datos.
- Clustering: hace referencia a la agrupación de datos similares u homogéneos. Cuando un algoritmo recibe datos, agrupa puntos similares de los datos. El clustering es diferente de la clasificación, en la que los datos se segregan en grupos predeterminados. El clustering es común en la minería de datos exploratoria, que todo científico de datos hace en su trabajo.
- Deep Learning: en el Deep Learning, las máquinas mejoran por sí mismas aprendiendo y examinando algoritmos. Ayuda a los ordenadores y a las máquinas a realizar acciones “humanas” con facilidad. Requiere múltiples rondas de entrada y salida de datos, y es uno de los desarrollos más recientes de la ciencia de datos. Sin duda un área en el que enfocarse si te estás planteando por qué hacer un bootcamp en Data Science.
- Árboles de decisión: un árbol de decisión es una estructura utilizada para clasificar la información de forma que el ordenador la entienda fácilmente. Se llama así porque comienza con un problema de raíz y, como un árbol, se ramifica en múltiples soluciones. Las ramas representan opciones exclusivas.
- Data Mining: El proceso de extracción de información útil de un conjunto de datos se denomina Data Mining o minería de datos. Se lleva a cabo mediante la recopilación de datos, la combinación de varias fuentes y el descubrimiento de tendencias y patrones en ellos. Esta es una responsabilidad clave de los científicos de datos en cualquier industria.
- Visualización de datos: común en toda el Data Science, se refiere al uso de gráficos, tablas, infografías y diagramas para representar visualmente los datos.
Estos son solo algunos de los términos que se manejan coloquialmente en el área del Data Science, lo cierto es que la lista podría llegar a ser muy muy larga, pero, lo cierto es que, si has aterrizado en esta área recientemente, te recomendamos echar un vistazo a todos estos conceptos, te ayudarán a entender mejor el contexto.
Formaciones como un bootcamp, ya sea un bootcamp online o un bootcamp en Madrid, puede ayudarte en el proceso de convertirte en Data Scientist y entrar en el sector tecnológico.
