Nacido a mediados de los a√Īos 70, el Data Science se ha convertido en una herramienta indispensable para multitud de empresas y sectores en todo el mundo, que han dejado atr√°s el af√°n por el ‚Äúensayo y error‚ÄĚ (que puede costarles millones en p√©rdidas) y ahora buscan tomar decisiones basadas en evidencia. En este art√≠culo te contamos qu√© es y por qu√© la ciencia de datos puede ser transformadora para tu carrera profesional.

Qué es Data Science

El Data Science (o ciencia de datos) es un campo multidisciplinar que se encarga de analizar una gran cantidad de datos para ayudar a las empresas en la toma de decisiones en su estrategia de negocio. El objetivo del Data Science es identificar patrones a través de técnicas de análisis avanzado para realizar una planificación óptima, adaptada al contexto del mercado y sus posibles cambios.

Este campo es impulsado por la creciente disponibilidad de data en la actualidad, que provienen de una gran variedad de fuentes, como redes sociales, dispositivos móviles, sensores, transacciones online, vehículos y mucho más.

El perfil Data Scientist (científica o científico de datos) aplica sus conocimientos de programación, estadística y matemáticas para extraer la información que necesita con el objetivo de elaborar la mejor estrategia en función de las necesidades de su empresa.

Aunque a simple vista parece que la ciencia de datos y el an√°lisis de datos son lo mismo, pero la verdad es que son dos disciplinas diferentes. Pueden ser complementarias, pero un perfil Data Analyst no tiene un conocimiento tan profundo como un Data Scientist.

El proceso del Data Science

Más allá de los conceptos básicos, la ciencia de datos es la madre de grandes especializaciones de hoy en día, como lo son business intelligence, data engineering, deep learning y la inteligencia artificial. Aunque parece imposible, estas disciplinas se lograron concebir gracias al proceso sistemático que involucra varias etapas del día a día de un perfil experto en datos:

  1. Recopilación de datos: se recogen los datos de diversas fuentes, como bases de datos, archivos, sensores o sistemas en línea. La minería de datos se centra mucho en esta etapa.
  2. Limpieza y procesamiento de datos: los datos recopilados a menudo requieren limpieza y procesamiento para eliminar valores atípicos, datos faltantes y errores.
  3. Exploración de datos: se realizan análisis exploratorios para comprender la estructura y características de los datos. Esto implica la creación de gráficos y estadísticas descriptivas.
  4. Modelado: en esta etapa, se crean modelos de aprendizaje automático utilizando los datos preparados. Los modelos pueden variar desde modelos de regresión simples hasta redes neuronales profundas.
  5. Evaluaci√≥n: los modelos se eval√ļan utilizando m√©tricas para determinar su rendimiento, por ejemplo, la velocidad de procesamiento de datos y el uso de recursos.
  6. Implementación: una vez que se ha desarrollado un modelo efectivo, se implementa en la práctica para tomar decisiones basadas en datos.
  7. Monitorización: es el seguimiento constante en el tiempo para los modelos y los resultados, garantizando que sigan siendo precisos y relevantes a medida que cambian las circunstancias.

Por qué es importante usar Data Science en las empresas

Las organizaciones que hacen uso del Data Science obtienen multitud de beneficios. Desde una mejora en la optimizaci√≥n de todos sus procesos hasta la posibilidad de identificar m√°s oportunidades de negocio para sus equipos de Marketing y Ventas. En definitiva, el Data Science permite a las empresas obtener una ventaja competitiva que las sit√ļe por delante de su competencia directa.

En los √ļltimos a√Īos, disciplinas como Machine Learning y Big Data (o an√°lisis de datos masivos) se han convertido en √°reas imprescindibles de muchas compa√Ī√≠as. Estas intentan predecir el comportamiento de sus clientes potenciales para adaptar sus productos y servicios a un mercado en constante evoluci√≥n. Esto ha provocado una explosi√≥n en la demanda de profesionales enfocados en la ciencia de datos, incrementando su empleabilidad. ¬°Esta es una de las tantas razones por las que aprender Data Science!

¬ŅPara qu√© sirve el Data Science?

La ciencia de datos tiene un amplio abanico de aplicaciones que pueden beneficiar a personas, empresas y organizaciones en diversas √°reas. A fin de cuentas, los datos se convierten en informaci√≥n y revelaciones que pueden ser √ļtiles en un sinf√≠n de escenarios. Estos son solo algunos ejemplos:

  • Predicci√≥n y optimizaci√≥n: se pueden utilizar modelos de predicci√≥n de eventos para prever ventas, demanda de productos, movimientos del mercado y m√°s. Esto les permite tomar decisiones informadas y optimizar operaciones.
  • Personalizaci√≥n: la ciencia de datos es el faro de la personalizaci√≥n de experiencias online. Desde motores de recomendaci√≥n en plataformas de streaming hasta publicidad dirigida en redes sociales, mejorando la satisfacci√≥n del cliente y la eficacia de las estrategias de marketing.
  • Detecci√≥n de fraudes: en el sector financiero, la ciencia de datos desempe√Īa un papel crucial. Los algoritmos de aprendizaje autom√°tico pueden analizar patrones de transacciones y comportamientos sospechosos para identificar y prevenir actividades fraudulentas.
  • Diagn√≥stico m√©dico: en el campo de la medicina, se utiliza para analizar datos cl√≠nicos, im√°genes y registros de pacientes con el fin de diagnosticar enfermedades (incluyendo aquellas poco comunes), identificar tendencias de salud y predecir resultados m√©dicos. Esto puede mejorar la precisi√≥n de los diagn√≥sticos y el tratamiento de las y los pacientes.
  • An√°lisis de redes sociales: las redes sociales generan una enorme cantidad de datos todos los d√≠as. La ciencia de datos se utiliza para obtener informaci√≥n sobre la opini√≥n de los usuarios, tendencias en las conversaciones y el impacto de las estrategias.

En los √ļltimos a√Īos, hemos visto que la data que hace vida en las redes sociales puede ser aprovechada incluso por la pol√≠tica. Existe una t√©cnica llamada ‚Äúscraping‚ÄĚ en la que, con el uso de comandos, se extraen datos de forma autom√°tica. Elon Musk limit√≥ el n√ļmero de post diarios que sus usuarios pod√≠an ver en X (anteriormente Twitter) para reducir los niveles extremos de scraping de las empresas de Inteligencia Artificial.

Despu√©s de todo, ¬Ņc√≥mo crees que los modelos predictivos, como ChatGPT, son entrenados? La ciencia de datos, espec√≠ficamente el Big Data, cumplen un enorme papel.

Qué opciones existen para estudiar Data Science

Aprender Data Science es algo al alcance de todas las personas, pues el mercado se ha adaptado a la alta demanda de este tipo de perfiles expertos en datos, ofreciendo diversas vías de formación. Sin embargo, no todas las opciones a tu alcance cuentan con los mismos pros y contras, por lo que conviene tener muy claro qué se aprende en cada una de ellas y el tiempo necesario para completar la formación en cada caso.

  • Grado en Data Science: esta v√≠a ofrece una titulaci√≥n impartida de manera tradicional. Sin embargo, deber√°s invertir varios a√Īos para obtenerla y el programa de aprendizaje puede variar dependiendo de la entidad en la que te matricules.
  • M√°ster de Data Science: esta opci√≥n permite obtener conocimientos avanzados, dise√Īada para profesionales que ya trabajan con datos y necesitan especializarse en un √°rea concreta de un campo tan amplio como la ciencia de datos. Entre sus contras, un precio generalmente superior al de un bootcamp y una duraci√≥n mucho mayor.
  • Bootcamp de Data Science: sin duda la mejor opci√≥n para aquellas personas que deseen adaptar su perfil profesional al de Data Scientist en el menor tiempo posible y de la forma m√°s pr√°ctica. Asimismo, decidirse por un bootcamp como punto de partida te proporcionar√° todos los conocimientos necesarios para seguir form√°ndote en el futuro si as√≠ lo deseas.

Qué aprenderás en el Bootcamp de Data Science & Inteligencia Artificial

Las ventajas de cursar un bootcamp de ciencia de datos inician con una formación integral que en solo 16 semanas te convertirá en uno de los perfiles profesionales más demandados en la actualidad. Otro de los beneficios es su metodología learning by doing, que te permitirá aprender de la manera más práctica posible, ejecutando la teoría en casos prácticos que te ayudarán a asimilar los conceptos trabajados en clases en directo.

Todo ello en colaboraci√≥n con una de las empresas l√≠deres del sector de servicios IT, la compa√Ī√≠a japonesa NTT DATA, reconocida en Espa√Īa como una de las mejores empresas para trabajar en el pa√≠s, gracias a su apuesta por el desarrollo de talento digital y su cultura enfocada a la colaboraci√≥n y la innovaci√≥n.

Descarga el programa académico del curso de ciencia de datos e inteligencia artificial

Entre las tecnologías incluidas en los módulos de aprendizaje del Bootcamp de Data Science & Inteligencia Artificial de HACK A BOSS encontrarás:

  • Python: aprender√°s los fundamentos de la programaci√≥n con el lenguaje Python. Tambi√©n usar√°s varias herramientas de visualizaci√≥n de datos y generar√°s mapas interactivos mientras te familiarizas con el Web Scraping, una t√©cnica de extracci√≥n de datos de sitios web.
  • Bases de datos y MySQL: los sistemas de bases de datos de c√≥digo abierto no tendr√°n secretos para ti. MySQL est√° considerado como el sistema de gesti√≥n de bases de datos m√°s popular del mundo por su flexibilidad y seguridad.
  • Machine Learning: en este m√≥dulo adquirir√°s conocimientos sobre regresiones lineales y log√≠sticas, as√≠ como todo lo necesario para trabajar con diferentes modelos de clasificaci√≥n, clustering, redes neuronales y visi√≥n artificial. Suena complicado, pero gracias a nuestro sistema de aprendizaje supervisado podr√°s convertirte en una m√°quina del Machine Learning.
  • Proyectos: realizar√°s proyectos pr√°cticos, con los que podr√°s aplicar todos los conocimientos adquiridos al finalizar los m√≥dulos del bootcamp. Para ello usar√°s herramientas como PowerBI o Streamlit, que facilitan la creaci√≥n de datos, modelos e informes de manera visual.
  • Big Data: esta especializaci√≥n requiere de habilidades muy buscadas en el mercado. El Bootcamp de Data Science de HACK A BOSS te permitir√° aprender a usar PySpark, una herramienta de an√°lisis de datos creada para usar el lenguaje de programaci√≥n Python junto a Spark (un motor ultrarr√°pido para la gesti√≥n de grandes vol√ļmenes de datos). Adem√°s, trabajar√°s con modelos de predicci√≥n con MLlib, ¬°y mucho m√°s!

Suena bien, ¬Ņverdad? Y llegados a este punto seguro que te est√°s preguntando en qu√© situaci√≥n se encuentra el mercado laboral para los profesionales de Data Science, y lo m√°s importante, cu√°nto puede llegar a cobrar un perfil data scientist. Las buenas noticias contin√ļan, porque el salario anual promedio de perfiles junior en esta profesi√≥n ronda los 28.000 euros brutos anuales. ¬°M√°s motivos para aprender!

¬ŅQuieres m√°s informaci√≥n para especializarte en Data Science? ¬°Completa el formulario de aqu√≠ abajo y te llegar√° enseguida!