Ciencia de datos

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La definición más simple de ciencia de datos es la extracción de información útil a partir de datos sin procesar. Nuestra guía lo guiará a través de los entresijos del campo en constante expansión, incluido cómo funciona y ejemplos de cómo se usa hoy. 

Vistazo general
descripción general de la ciencia de datos
La ciencia de datos se refiere al proceso de extraer información limpia para formular conocimientos procesables.

¿Qué es la ciencia de datos?

Un estudio innovador en 2013 informó que el 90% de la totalidad de los datos del mundo se crearon en los dos años anteriores. Deje que eso se hunda. En solo dos años, hemos recopilado y procesado 9 veces la cantidad de información que los 92,000 años anteriores de la humanidad combinados. Y no se está desacelerando. Se proyecta que ya hemos creado 2,7 zettabytes de datos y, para 2020, ese número se disparará a la asombrosa cifra de 44 zettabytes.

¿Qué hacemos con todos estos datos? ¿Cómo hacemos que nos sea útil? ¿Cuáles son sus aplicaciones del mundo real? Estas preguntas son el dominio de la ciencia de datos.       

Todas las empresas dirán que están haciendo una forma de ciencia de datos, pero ¿qué significa eso exactamente? El campo está creciendo tan rápidamente y revolucionando tantas industrias que es difícil delimitar sus capacidades con una definición formal, pero, en general, la ciencia de datos se dedica a la extracción de información limpia a partir de datos sin procesar para la formulación de conocimientos prácticos. 

Comúnmente conocido como el «petróleo del siglo XXI», nuestros datos digitales tienen la mayor importancia en el campo. Tiene beneficios incalculables en los negocios, la investigación y nuestra vida cotidiana. Su ruta al trabajo, su búsqueda más reciente en Google para el más cercano cafetería, su publicación de Instagram sobre lo que comió e incluso los datos de salud de su rastreador de actividad física son importantes para diferentes científicos de datos de diferentes maneras. nosotros nuevos productos, brindando información innovadora y haciendo nuestras vidas más convenientes. 

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Cómo funciona

 

¿Cómo funciona la ciencia de datos?

La ciencia de datos involucra una plétora de disciplinas y áreas de especialización para producir una mirada holística, exhaustiva y refinada de los datos sin procesar. Los científicos de datos deben ser expertos en todo, desde ingeniería de datos, matemáticas, estadísticas, computación avanzada y visualizaciones para poder filtrar de manera efectiva masas de información confusas y comunicar solo los bits más vitales que ayudarán a impulsar la innovación y la eficiencia.

Los científicos de datos también dependen en gran medida de la inteligencia artificial, especialmente en sus subcampos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, para crear modelos y hacer predicciones utilizando algoritmos y otras técnicas. 

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La ciencia de datos generalmente tiene un ciclo de vida de cinco etapas que consta de 1 :

  1. Captura: adquisición de datos, entrada de datos, recepción de señales, extracción de datos
  2. Mantenimiento: almacenamiento de datos, limpieza de datos, puesta en escena de datos, procesamiento de datos, arquitectura de datos
  3. Proceso: minería de datos, agrupamiento/clasificación, modelado de datos, resumen de datos
  4. Comunicar: informes de datos, visualización de datos, inteligencia comercial, toma de decisiones
  5. Analizar: exploratorio/confirmatorio, análisis predictivo, regresión, minería de texto, análisis cualitativo 

1: Fuente  UC Berkeley

Las cinco etapas requieren diferentes técnicas, programas y, en algunos casos, conjuntos de habilidades. 

Usos
usos de la ciencia de datosSe ha demostrado que la ciencia de datos es útil en casi todas las industrias.

Usos de la ciencia de datos

La ciencia de datos nos ayuda a lograr algunos objetivos importantes que no eran posibles o requerían mucho más tiempo y energía hace solo unos años, como:

¿Para qué se puede utilizar la ciencia de datos?

  • Detección de anomalías (fraude, enfermedad, crimen, etc.)
  • Automatización y toma de decisiones (verificación de antecedentes, solvencia, etc.)
  • Clasificaciones (en un servidor de correo electrónico, esto podría significar clasificar los correos electrónicos como «importantes» o «basura»)
  • Previsión (ventas, ingresos y retención de clientes)
  • Detección de patrones (patrones climáticos, patrones del mercado financiero, etc.)
  • Reconocimiento (facial, voz, texto, etc.)
  • Recomendaciones (según las preferencias aprendidas, los motores de recomendación pueden referirlo a películas, restaurantes y libros que le pueden gustar)

Además, aquí hay algunos ejemplos de cómo las empresas están utilizando la ciencia de datos para innovar en sus sectores, crear nuevos productos y hacer que el mundo que los rodea sea aún más eficiente.

Cuidado de la salud

La ciencia de datos ha llevado a una serie de avances en la industria de la salud. Con una amplia red de datos ahora disponible a través de todo, desde EMR hasta bases de datos clínicas y rastreadores personales de actividad física, los profesionales médicos están encontrando nuevas formas de comprender las enfermedades, practicar la medicina preventiva, diagnosticar enfermedades más rápido y explorar nuevas opciones de tratamiento.

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Coches autónomos

Tesla, Ford y Volkswagen están implementando análisis predictivos en su nueva ola de vehículos autónomos. Estos autos usan miles de cámaras y sensores diminutos para transmitir información en tiempo real. Utilizando el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la ciencia de datos, los automóviles autónomos pueden ajustarse a los límites de velocidad, evitar cambios de carril peligrosos e incluso llevar a los pasajeros por la ruta más rápida.  

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Logística

UPS recurre a la ciencia de datos para maximizar la eficiencia, tanto internamente como a lo largo de sus rutas de entrega. La herramienta On-road Integrated Optimization and Navigation (ORION) de la empresa utiliza algoritmos y modelos estadísticos respaldados por la ciencia de datos que crean rutas óptimas para los conductores de reparto en función del clima, el tráfico, la construcción, etc. Se estima que la ciencia de datos está salvando a la empresa de logística. a 39 millones de galones de combustible y más de 100 millones de millas de entrega cada año.  

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Entretenimiento

¿Alguna vez te has preguntado cómo Spotify parece recomendarte la canción perfecta que te apetece? ¿O cómo sabe Netflix qué programas te encantarán? Usando la ciencia de datos, el gigante de la transmisión de música puede seleccionar cuidadosamente listas de canciones basadas en el género musical o la banda que te gusta actualmente. ¿Realmente te gusta cocinar últimamente? El agregador de datos de Netflix reconocerá tu necesidad de inspiración culinaria y recomendará programas pertinentes de su amplia colección.

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Finanzas

El aprendizaje automático y la ciencia de datos le han ahorrado a la industria financiera millones de dólares y cantidades de tiempo no cuantificables. Por ejemplo, la plataforma Contract Intelligence (COiN) de JP Morgan utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) para procesar y extraer datos vitales de aproximadamente 12 000 acuerdos de crédito comercial al año. Gracias a la ciencia de datos, lo que llevaría alrededor de 360 ​​000 horas de mano de obra manual ahora se completa en unas pocas horas. Además, empresas fintech como Stripe y Paypal están invirtiendo mucho en ciencia de datos para crear herramientas de aprendizaje automático que detecten y prevengan rápidamente actividades fraudulentas.  

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La seguridad cibernética

La ciencia de datos es útil en todas las industrias, pero puede ser la más importante en ciberseguridad. La firma internacional de ciberseguridad Kaspersky utiliza la ciencia de datos y el aprendizaje automático para detectar más de 360 ​​000 nuevas muestras de malware a diario. Ser capaz de detectar y aprender instantáneamente nuevos métodos de ciberdelincuencia, a través de la ciencia de datos, es esencial para nuestra seguridad en el futuro.

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