Desde la llegada de la era digital, nos hemos acostumbrado a adoptar múltiples nuevas tecnologías, que han multiplicado la cantidad de datos que producimos. Es por eso que, en este artículo, veremos qué es el Data Science, cómo analizar esos datos, y con qué objetivo.

¿Qué es el Data Science o Ciencia de los datos?

El Data Science es una ciencia en la que convergen conocimientos de programación, matemáticas y estadística. Allí se forman analistas expertos, cuya meta principal es extraer información valiosa de la big data.

Y es que, con solo ver videos, usar aplicaciones, tomar cursos o simplemente existiendo en línea, dejamos un rastro; un recuento de actividades que, a su vez, se convierten en datos. Y estos pueden aportar información valiosa para cualquier empresa.

¿Para qué sirve?

Para hallar perspectivas nuevas, detectar problemas que habían pasado desapercibidos, y transformar un montón de números en información útil, a aplicar de manera tangible en beneficio de nuestra organización.

Un data scientist trabaja siguiendo un ciclo que considera:

  1. Captura de datos. Fase en la que se extraen datos o se adquieren a una empresa autorizada para comercializarlos.
  2. Almacenamiento. Aquí la data se reúne, limpia y guarda en bases de datos, y se establecen parámetros de seguridad para acceder a ellas.
  3. Procesamiento. Luego, se crean estructuras de datos que las gestionarán rápidamente, resumiendo, clasificando o agrupando datos según nuestra jerarquía de preferencia.
  4. Análisis. Aquí es cuando un data scientist, empleando sistemas que incorporan Inteligencia Artificial (IA) y sus propios conocimientos, obtendrá información valiosa, aplicable a las operaciones de la empresa.
  5. Reporte. El proceso finaliza con documentación que reporta conclusiones sobre los datos analizados y así la empresa pueda tomar las mejores decisiones posibles. 

¿Cómo funciona?

Ahora, veamos más a profundidad las fases del Data Science:

1. Comprensión del problema

La Ciencia de datos puede desglosar una pregunta ambigua como “¿Qué hago para vender más?” hasta derivarla en una serie de preguntas cuya respuesta es cuantificable y relevante. Entender el problema implica evaluar los factores relacionados y analizarlos. 

2. Recopilación y almacenamiento de datos

Tras verificar qué datos están disponibles, el analista recopilará la información y la pasará al formato adecuado para su procesamiento, apoyándose en técnicas del Data Wrangling.

3. Exploración y preparación de datos

Posteriormente, usará herramientas para ver los datos de forma versátil; utilizando gráficos, tablas y columnas, en vez de simples hojas de cálculo.

4. Creación de modelos de análisis

Luego, pondrá en marcha tecnologías de IA como Machine Learning o Text Analytics y, ya familiarizado con la información, creará nuevas características llamadas variables; por ejemplo, la predicción de nuestras ventas según las diferentes temporadas del año.

5. Evaluación y ajustes de los modelos

De este modo, obtendremos pronósticos y patrones, y comprenderemos mejor las problemáticas y áreas de oportunidad. Por supuesto, habrá que evaluarlos y comprobar su efectividad, ajustándolos hasta dejarlos bien afinados.

6. Monitorear y controlar la información

El análisis y la ciencia de datos que es utilizada, deberán actualizarse periódicamente para reflejar el estado real de la situación. 

¿Cómo Cemex aprovechó la Ciencia de Datos?

CEMEX, por ejemplo, ya usa aplicaciones de aprendizaje automático y sigue apoyándose en el Data Science.

Este les ayuda actualmente a calcular la mejor distribución de sus revolvedoras, y también ofrece pronósticos de la demanda en cada planta de concreto premezclado. Así, el Data Science ha impactado de manera positiva las ganancias de CEMEX.

¿Cómo volverse un data scientist?

Podríamos empezar a aprender uno de los lenguajes de programación más empleados en la gestión del big data y análisis del Data Science: Python.

El Python big data es ideal para crear arquitectura de datos y gestionarla de manera adecuada:

  • Su lenguaje está en constante desarrollo, pero el código es simple.
  • El Python big data tiene una sintaxis sencilla de aprender.
  • Es de código abierto y gratuito.

Lo mejor de todo es que podemos volvernos parte de esta tendencia digital y comenzar a formarnos como Data Scientists desde hoy, al aprovechar los cursos y capacitaciones disponibles en MTY Digital Hub, donde el aprendizaje y la innovación se encuentran.