Big Data y Data Science, ¿qué son?

En estos días en los que el análisis de datos es tan importante no hay duda sobre si el Big Data o el Data Science son necesarios para una empresa.

Pero ¿realmente sabemos qué es Data Science, en qué se diferencia con el Big Data y cuáles son las funciones de un Analista de Datos?

¿Qué es Data Science?

La Data Science o ciencia de datos es la disciplina que abarca todo lo relacionado con la preparación y análisis de datos independientemente si son estructurados o no.

La ciencia de datos incorpora varias disciplinas, por ejemplo, ingeniería de datos, preparación de datos, minería de datos, análisis predictivo, aprendizaje automático y visualización de datos, así como estadísticas, matemáticas y programación de software.

Además, todas estas disciplinas se combinan con otras habilidades como la resolución de problemas o la capacidad de análisis para poder extraer la mayor información posible de los datos tratados.

¿Por qué es importante la ciencia de datos?

La Data Science juega un papel importante en prácticamente todos los aspectos de las operaciones y estrategias comerciales.

Por ejemplo, proporciona información sobre los clientes que ayuda a las empresas a crear campañas de marketing más sólidas y publicidad dirigida a públicos objetivo.

También ayuda en la gestión de riesgos financieros, la detección de transacciones fraudulentas y la prevención de averías de equipos en plantas de fabricación y otros entornos industriales.

Ayuda a bloquear los ataques cibernéticos y otras amenazas de seguridad en los sistemas IT, pueden optimizar la gestión de las cadenas de suministro, inventarios de producto y servicios al cliente.

Pero también es vital en áreas más allá de las operaciones comerciales. Por ejemplo, para el cuidado de la salud, el análisis de imágenes o la mejora de instituciones académicas, deportivas o incluso políticas.

Funciones del Data Scientist

La función principal de los Científicos de Datos o Data Scientist es analizar datos, a menudo grandes cantidades, para encontrar información útil que pueda compartirse con ejecutivos, gerentes o cualquier personal interesado en sacar conclusiones de dicho análisis.

Los Data Scientist también crean herramientas y tecnologías de inteligencia artificial (IA) para su implementación en diversas aplicaciones.

En ambos casos, recopilan datos, desarrollan modelos analíticos y luego entrenan, prueban y ejecutan los modelos contra los datos.

Para llevar a cabo este trabajo es necesario poseer una combinación de habilidades de preparación de datos, extracción de datos, modelado predictivo, machine learning, deep learning, análisis estadístico y matemáticas, así como experiencia con algoritmos y codificación con lenguajes de programación como Python, R o SQL

Además, en muchas ocasiones también tienen la tarea de crear visualizaciones de datos, tableros e informes para ilustrar los hallazgos analíticos encontrados.

¿Qué es Big Data?

El Big data, por su parte, hace referencia al trabajo con cantidades de datos inmensas, conocidos como datos masivos.

Generalmente, la cantidad de datos analizados es tan grande que hace falta multitud de equipos para su almacenaje.

Esto es decisivo para ofrecer información de manera ordenada que, tras ser analizada, permita tomar decisiones estratégicas a las organizaciones. consecuencia.