--- title: ¿Qué es Data Science y para qué sirve? description: Descubre qué es el Data Science, cómo analizar esos datos, y cuál es su objetivo. image: https://blog.mtydigitalhub.com/hubfs/blog/Fotos%20blog/que-es-el-data-science.jpg --- - [About](https://mtydigitalhub.com/about/) - Memberships - [Entrepreneurs](https://mtydigitalhub.com/entrepreneurs/) - [Enterprises](https://mtydigitalhub.com/enterprises/) - [Trainings](https://mtydigitalhub.com/trainings/) - [Workspace](https://mtydigitalhub.com/workspace/) - [Events](https://mtydigitalhub.com/events/) - [Blog](https://blog.mtydigitalhub.com/) - [Contact Us](https://mtydigitalhub.com/contact-us/) - Esto es un campo de búsqueda con una función de texto predictivo. - No hay sugerencias porque el campo de búsqueda está vacío. 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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](https://www.tibco.com/es/reference-center/what-is-data-science), 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](https://www.datarobot.com/wiki/data-science/) (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](https://platzi.com/blog/que-es-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](https://resources.snowflake.com/es/case-study-es/cemex-caso-de-estudio-de-cliente). 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](https://keepcoding.io/aprender/python-y-el-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](https://mtydigitalhub.com/learn), donde el aprendizaje y la innovación se encuentran. COMPARTE ESTO ![](https://blog.mtydigitalhub.com/hubfs/assets-templates/img/contents/thumbs/library-thumb-1.jpg) ## ¿Cómo sobrevivir en el mundo de las startups? DESCARGAR ![Monterrey Digital Hub](https://blog.mtydigitalhub.com/hubfs/assets-templates/img/logos/digitalhub-white-logo.png) ## Join our newsletter ![world](https://blog.mtydigitalhub.com/hubfs/assets-templates/img/icons/globe-icon.svg) ES | EN - [About](https://mtydigitalhub.com/about/) - [Memberships](https://mtydigitalhub.com/entrepreneurs/) - [Trainings](https://mtydigitalhub.com/trainings/) - [Workspace](https://mtydigitalhub.com/workspace/) - [Events](https://mtydigitalhub.com/events/) - [Blog](https://blog.mtydigitalhub.com) Copyright © Monterrey Digital Hub, 2022 | [Terms & Conditions](https://mtydigitalhub.com/termsandconditions) | [Privacy Policy](https://mtydigitalhub.com/privacy)