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Guía completa para entender la Ciencia de Datos: de cero a profesional

¿Qué es la Ciencia de Datos? (Y por qué debería importarte)

En la actualidad, la información es uno de los bienes más preciados. En esta época tecnológica y de automatización los datos se han masificado de tal manera que es imposible analizarlos como se hacía hace años. El data science es capaz de ordenar todos estos datos y tratarlos de tal manera que puedas sacar toda la información que necesitas, independientemente de la cantidad de datos que haya.

El Grado en Ciencia de Datos ofrece las competencias necesarias para tratar toda esta información, analizarla, procesarla y sacar conclusiones con los resultados obtenidos.

El valor de los datos en el siglo XXI

Los datos son la nueva materia prima, aquella que permite conocer en profundidad sobre prácticamente cualquier cosa y siendo una fuente infinita, en constante crecimiento. La elevada población genera un gran número de datos, y un gran número de datos es una valiosa fuente de información. Mediante el uso de herramientas de análisis y técnicas de programación, dicha información se extrae y se transforma en conocimiento, ya sea de clientes, competencia, productos o servicios. Esto tiene como función comprender mejor todo lo que influye en el entorno de tu empresa y poder actuar en consecuencia para optimizar todo lo posible tu actividad y maximizar los beneficios.

Diferencias clave: Data Science vs. Big Data vs. Business Intelligence

Cuando hablamos del procesamiento de datos, existe más de una opción que la define:

  • Big Data: son los datos como materia básica. Es el procesamiento de información de herramientas específicas para más tarde poder procesarlas y que reciban un tratamiento adecuado.
  • Data Science: desde fuera, podría confundirse con el big data, puesto que también trata sobre extracción y procesamiento de información, pero nada más lejos. También combina conocimiento de negocio y profundiza más en el tratamiento y filtración de los datos que el big data.
  • Business Intelligence: es el paso posterior. Se trata del análisis de datos históricos para tomar decisiones estratégicas y operativas. Es importante tener en cuenta que los datos que se utilizan ya están estructurados y almacenados en sistemas o bases de datos.

Los 3 pilares: Estadística, informática y conocimiento de negocio

Para el data science, no solo es importante conocer cómo tratar y filtrar los datos necesarios para la toma de decisiones. Necesitas tener un conocimiento diverso para ser capaz de diferenciar qué datos son los adecuados y cuáles no. Para ello, existen tres pilares fundamentales:

  • Estadística: es fundamental, puesto que es el método ideal para resumir y describir los datos, además de que da la posibilidad de tomar decisiones futuras mediante una interpretación eficaz.
  • Informática: mediante la informática se pueden crear sistemas de recopilación de datos de gestión e incluso de análisis. Mediante lenguajes de programación como Python, se pueden crear sistemas eficaces de procesamiento de datos
  • Conocimiento de negocio: una vez que se han recogido los datos, la capacidad de interpretarlos e identificar los problemas y oportunidades. Es esencial poseer las habilidades necesarias para comprender cómo se relacionan los datos y sacar conclusiones en base a ellos.

2. El ciclo de vida de un proyecto de Data Science

Paso 1: Entendimiento del negocio y definición del problema

En primer lugar se debe comprender el problema. Antes de comenzar cualquier proceso, se debe entender cuál es la situación del negocio y los desafíos que afronta para poder empezar a realizar acciones en consecuencia. Aquí se definen las preguntas clave y los objetivos del proyecto.

Paso 2: Obtención y limpieza de datos (Data Wrangling)

Una vez analizado los problemas y confeccionado un plan de acción, se realiza lo que se conoce como “minería de datos”. Mediante herramientas de recopilación, se busca toda información que sea útil y se recoge con el objetivo de realizar un análisis posterior.

Paso 3: Análisis exploratorio de datos (EDA)

Una vez se han recogido y filtrado los datos indicados, se procede al análisis de los mismos. A través de un enfoque dictaminado previamente gracias al estudio y definición del problema, se identifican patrones, diferencias y relaciones para preparar los datos antes de un análisis más preciso.

Paso 4: Modelado y selección de algoritmos de Machine Learning

El machine learning se basa en el desarrollo de sistemas encargados de ciertos procesos a través de inteligencia artificial, con el objetivo de que sean capaces de aprender sin ser programados para ello. También es llamado aprendizaje automático. En Data Science es una práctica común, puesto que permite encontrar los datos necesarios rápidamente.

Paso 5: Evaluación de modelos y métricas clave

Tras diseñar el modelo y que este termine de recoger los datos, se realizará un proceso de validación, que evaluará el rendimiento del sistema. En el caso de que los resultados obtenidos no sean satisfactorios, se volverá al paso anterior. Esto se repetirá todas las veces necesarias hasta que el modelo se ajuste perfectamente a lo que deseamos.
Las métricas varían según el algoritmo, pero son imprescindibles para medir el modelo. Una de las más utilizadas se basa en el almacenamiento y comparación de los datos recogidos por el modelo con los que se tienen

Paso 6: Despliegue y monitorización (MLOps)

Una vez evaluado el modelo, se lanzará para que sea accesible al usuario. Se puede desplegar en la nube, donde se irán cargando datos para que los procese, o también puede ser un despliegue “on the edge”, donde el modelo estará almacenado en el mismo dispositivo del que suben los datos.

3. Conceptos fundamentales que debes dominar

Estadística y probabilidad para no estadísticos

Conceptos como la varianza, la media o la mediana entran en juego a la hora de explorar los datos. Es importante que el modelo esté bien entrenado para que sea capaz de analizar todos estos conceptos y calcularlos eficazmente.
Por otro lado, la probabilidad en Data Science es igual de importante. En lo que a datos se refiere, se califica dentro de un rango de 0 a 1, siendo un 0 para aquellos sucesos que no ocurrirán y un 1 para los que con total certeza tendrán lugar.

Machine Learning: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo

Existen tres maneras de enseñar a un modelo de Machine Learning, con sus propias características, ventajas y desventajas:

  • Aprendizaje supervisado: el modelo es entrenado en base a unos datos ya organizados y etiquetados para que aprenda sobre ello y pueda analizar datos futuros.
  • Aprendizaje no supervisado: es el caso contrario al anterior. Se le da libertad al modelo gracias a unos datos no organizados para que los analice, los etiquete y busque patrones comunes.
  • Aprendizaje por refuerzo: se basa en la interacción con el entorno. Es un aprendizaje de prueba y error, donde por cada caso se mejora poco a poco hasta alcanzar un rendimiento óptimo.

Algoritmos esenciales: Regresión, clasificación y clustering

El Machine Learning utiliza diferentes métodos para clasificar datos y solucionar distintos problemas. Existen tres que destacan por encima del resto, que son:

  • Regresión: se enfoca en la predicción de valores continuos en vez de unos datos concretos. Suele ser común utilizarlo para cantidades numéricas.
  • Clasificación: es el más simple. Se asignan etiquetas a valores que comparten características. Los correos electrónicos o las imágenes utilizan este tipo de técnica.
  • Clustering: es similar a la calcificación, pero se diferencia en ser un aprendizaje no supervisado sin requerir datos etiquetados.

Introducción al deep learning y las redes neuronales

El deep learning es un concepto dentro del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para aprender y procesar grandes y complejas cantidades de datos. Simula la acción de un ser humano, puesto que funciona mediante conexiones de nodos (llamados neuronas artificiales) almacenados en capas.

La importancia de la ética y el sesgo (Bias) en los datos

A la hora de realizar el proceso de análisis de datos, es obligatorio seguir la protección de los derechos. Esto se hace principalmente para asegurar la confianza del usuario y que el impacto que pueda tener las decisiones basadas en dichos datos tengan un impacto positivo. El Data Science cada vez tiene un impacto más profundo y puede llegar a penetrar en aspectos de la vida diaria de las personas, por lo que deben ser tratados con cuidado para prevenir una consecuencia negativa.

4. El arsenal del científico de datos: Herramientas y tecnologías

Lenguajes de programación: Python como estándar de la industria

Uno de los lenguajes de programación más utilizados en Python. Es conocido por su facilidad de aprendizaje en las tareas más complejas y por su claridad a la hora de interpretarlo. Además, la gran cantidad de usuarios que utilizan este lenguaje suele ser bastante activa, ofreciendo tutoriales y todo tipo de recursos para facilitar su uso.

Librerías clave: Pandas, NumPy y Scikit-learn

Una de las mayores ventajas de Python es su número de bibliotecas disponibles. Están diseñadas específicamente para el Data Science y son un atractivo a la hora de elegir este lenguaje. Las más utilizadas son:

  • Pandas: es una biblioteca de código abierto utilizada en la limpieza de datos. Sirve especialmente para realizar operaciones y análisis sencillos, sin que sea necesaria una manipulación y análisis exhaustivo.
  • NumPy: otra biblioteca de código abierto. Está enfocada a las operaciones matemáticas y es una de las más utilizadas. Es capaz de realizar cálculos masivos a gran velocidad y admite matices y datos de gran tamaño.
  • Scikit-learn: el mayor atractivo de esta biblioteca es su enfoque en el aprendizaje automático. Posee licencia BSD, por lo que puede ser usada para fines comerciales. En resumen, es una herramienta ideal para tareas sencillas y análisis predictivos.

Bases de datos: El dominio de SQL sigue siendo el rey

El Structured Query Language, es el programa de consulta de bases de datos por excelencia. Utiliza un lenguaje estandarizado que permite movimiento entre los sistemas que se basen en este programa y en los que no. Permite administrar cantidades de datos masivas y su capacidad de optimización hace que sea sumamente sencillo escalar los datos según las necesidades.

Plataformas cloud: AWS, Google Cloud y Azure para Data Science

En Data Science existen tres plataformas que guardan datos en la nube cuya relevancia es superior al resto. Ofrecen una amplia gama de aprendizaje automático y procesamiento de grandes volúmenes de datos:

  • AWS (Amazon Web Service): es la primera plataforma que ofreció servicios en la nube, de modo que es la que posee mayor cuota de mercado. Es conocida por la gran cantidad de servicios que ofrece; almacenamiento, análisis, aprendizaje automático… Es la más importante en cuanto a plataformas en la nube se refiere.
  • Google Cloud: es la más reciente y no ofrece tantos servicios como el resto, pero destaca por su enfoque en Machine Learning e Inteligencia Artificial.
  • Azure: perteneciente a Microsoft, ha estado creciendo en cuanto a relevancia estos últimos años. Su principal atractivo radica en la integración de sus servicios con otras herramientas de la compañía. Para las empresas que trabajan con Microsoft, es una buena opción.

Herramientas de big data: ¿Qué es Apache Spark?

Apache Spark es una herramienta de procesamiento diseñada especialmente para ser rápida y funcional, con un enfoque muy general. Distribuye y monitoriza aplicaciones de procesamiento de datos que permite integrar múltiples tareas y métodos de trabajo. Además, incluye APIs de Python y Java, con un buen rendimiento en ambas. Está diseñado para cubrir grandes cargas de trabajo.

Visualización de datos: El poder de Tableau y Power BI

En cuanto a herramientas de visualización de datos, no existen dos herramientas más conocidas y utilizadas que Tableau y Power BI, cada una con sus diferencias y ventajas respecto a la otra:

  • Power BI: el mayor atractivo de esta herramienta es su integración con Microsoft. Su facilidad de uso y su lenguaje visual lo convierte en una opción ideal para todos los niveles de experiencia.
  • Tableau: es la más utilizada. Posee una enorme capacidad de crear visualizaciones sumamente complejas de manera simple y atractiva, además de permitir un gran manejo en la visualización y filtrado de los datos. Además, está perfectamente integrado con lenguajes de programación como R o Pyhton.

5. Roles y salidas profesionales en el ecosistema de datos

Científico de datos (Data Scientist): El perfil completo

Es el rango más genérico. Extrae grandes cantidades de datos a través de habilidades matemáticas, estadísticas y programación. Al ser el perfil más completo, también posee cierto nivel de conocimiento de negocio. Su tarea principal es transformar los datos en información para la toma de decisiones.

Analista de datos (Data Analyst): El detective de los datos

Se basa principalmente en el análisis de datos. Tras la extracción de información, tiene lugar una limpieza y estructuración de los datos. Su principal función es investigar e interpretar lo que se ha recogido, ya sea para resolver contratiempos o crear y optimizar estrategias de negocio.

Ingeniero de datos (Data Engineer): El arquitecto de la información

Es un cargo más interno. Es el profesional que se encarga del diseño y gestión de la infraestructura de la empresa a nivel de datos. Implementa un flujo de datos de manera completa, haciendo que el resto de profesionales encargados de la gestión de datos puedan llevar a cabo sus acciones correctamente. Además, garantiza que la información esté encriptada para salvaguardar la información de los usuarios.

Ingeniero de machine learning: Llevando los modelos a producción

Anteriormente hemos hablado en profundidad del Machine Learning, y además de la herramienta, existe un profesional enfocado exclusivamente al desarrollo de la misma. Su trabajo consiste principalmente en garantizar que el modelo de aprendizaje automático sea capaz de funcionar por sí mismo y utilizarlo para el procesamiento de datos.

Salarios y progresión de carrera en Ciencia de Datos

La profesión de Data Scientist goza de una progresión imparable. La posesión y manejo de los datos son sumamente valiosos. Si eliges cursar el Grado en Ciencia de Datos, te asegurarás un futuro profesional en uno de los sectores con mayor empleabilidad y salario, oscilando de los 30.000€ anuales a los 70.000€ dependiendo de la experiencia.

6. Aplicaciones prácticas: La ciencia de datos en el mundo real

Finanzas: Detección de fraude y análisis de riesgo

Gracias al Data Science, el sector financiero goza de más control de sus operaciones. Permite gestionar mejor a los clientes, detectar toda clase de problemas o fraudes rápidamente y personalizar los servicios mediante la etiquetación de los datos. En resumen, la ciencia de datos ha aumentado drásticamente la capacidad de trabajo en el sector financiero.

Salud: Hacia una medicina personalizada y predictiva

La ciencia de datos ha facilitado el trabajo de los profesionales de la salud. El análisis y gestión de los pacientes permite administrar mejor las citas y personalizar mejor las consultas de los médicos. Además, también es de utilidad utilizar la ciencia de datos para la administración de los recursos hospitalarios.

Retail y E-commerce: Cómo Netflix y Amazon usan tus datos

Hay empresas que han creado un sistema basado en la recomendación. Empresas como Netflix y Amazon recogen tus búsquedas y visualizaciones para ofrecerte productos con una premisa similar. Por ejemplo, si estás interesado en el pádel y compras una pala por Amazon, la aplicación comenzará a mostrarte productos relacionados, como zapatillas, pelotas u ofertas de dichos productos.

Deportes: La revolución del «Sports Analytics»

El deporte de alto nivel se ha convertido en una ciencia, ya sea para optimizar entrenamientos, tácticas o incluso prevenir lesiones. Gracias a la recopilación de datos, se puede diferenciar los puntos fuertes y débiles de un deportista, su manera de entrenar, los resultados que otorga… casi todos los aspectos del juego pueden ser analizados a través de la ciencia de datos.

7. Tu hoja de ruta para convertirte en un científico de datos

Paso 1: Construye una base sólida (Matemáticas y Estadística)

Para ser data scientist es crucial tener una base sólida en estos conceptos. Dentro de este sector, se requiere una capacidad de cálculo y de comprensión de datos numéricos muy elevada. Hay que conocer a la perfección conceptos como las matrices, vectores, integrales y derivadas. Por otro lado, la capacidad de resumir e interpretar datos a través de lenguaje estadístico es esencial a la hora de analizar la información

Paso 2: Aprende a programar con Python y SQL

Como hemos mencionado anteriormente, el uso de lenguajes de programación es obligatorio en la ciencia de datos. Utilizar Python da la posibilidad de trabajar y desarrollar un modelo de machine learning, visualizar datos, adaptarlos y acceder a los servicios y consejos de su comunidad.

Paso 3: Realiza proyectos prácticos y crea tu portfolio

En la actualidad, tener un CV puede no ser suficiente. Para que las empresas vean tu capacidad real, es común presentar tus proyectos en un portfolio. Esto genera confianza, puesto que es un método llamativo y práctico para mostrar tus capacidades sin necesidad de enseñarlas en primera persona. Existen varias herramientas que te ayudan a crear un portfolio perfecto para presentarlo a la hora de buscar empleo.

Paso 4: Elige tu formación: Cursos online, bootcamps o másteres

La formación siempre suma, y en la ciencia de datos no es una excepción. Su capacidad y versatilidad hace que sea un sector perfecto para ofrecer cursos o másteres sobre ella. Pueden ser más genéricos, como cursos en habilidades digitales o registro de datos, o más específicos para aprender a utilizar herramientas concretas.

Paso 5: Prepara tu CV y las entrevistas técnicas

La creación de un CV se ha convertido en un arte en sí mismo. Las empresas poseen algoritmos que permiten filtrar los currículum según palabras clave, por lo que se debe adaptar a cada caso para “superar” ese primer obstáculo.
Otro aspecto importante son las entrevistas técnicas. Es común que en un sector en el que existen tantas herramientas, aplicaciones y servicios te pidan mostrar tus habilidades. Por lo general, la parte técnica se basa