Alcance futuro de la ciencia de datos: 4 razones para aprender ciencia de datos

Los datos rigen el mundo en el que vivimos y, de hecho, se les ha denominado el "petróleo" del siglo XXI. En los últimos años, el mundo ha sido testigo de un aumento pronunciado y continuo de los datos. Gracias al crecimiento de las redes sociales, los teléfonos inteligentes y el Internet de las cosas, la cantidad de datos a nuestra disposición en la actualidad está más allá de la imaginación. Como afirma Eric Schmidt de Alphabet, cada 48 horas generamos la cantidad de datos que la humanidad produjo desde los albores de la civilización hasta hace 15 años. Entonces, ¿cómo podemos dar sentido a cantidades tan masivas de datos?

¿Qué es la ciencia de datos?

En pocas palabras, Data Science es una combinación de matemáticas, programación, estadísticas, análisis de datos y aprendizaje automático. Al combinar todo esto, Data Science utiliza algoritmos avanzados y métodos científicos para extraer información y conocimientos de grandes conjuntos de datos, tanto estructurados como no estructurados. La llegada de Big Data y Machine Learning ha impulsado aún más el crecimiento de Data Science. Hoy en día, la ciencia de datos se utiliza en todos los paralelos de varias industrias, incluidas las empresas, la atención médica, las finanzas y la educación.

Usos de la ciencia de datos

El caso de uso más común de Data Science que se ha infiltrado en su vida cotidiana es un motor de recomendación. Cuando estás en Amazon o Netflix, ¿ves esas recomendaciones personalizadas que dicen "Cosas que te pueden gustar"? Bueno, ese es un ejemplo clásico de los algoritmos de ciencia de datos que rastrean y comprenden los patrones de búsqueda y compra de los usuarios y luego seleccionan listas de recomendaciones personalizadas.

Dado que los datos son la fuerza omnipresente que gobierna nuestras vidas ahora, los trabajos en este campo están en auge como nunca antes. Los ingenieros de Big Data, los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos son los tres principales trabajos emergentes en LinkedIn. Desde 2012, los puestos de trabajo para los científicos de datos han aumentado en más del 650%, lo que convierte a la ciencia de datos en uno de los campos profesionales más populares en la actualidad. No sorprende que los profesionales de diversas corrientes profesionales estén mejorando su base de conocimientos para hacer la transición al campo emergente de la ciencia de datos.

Alcance futuro de la ciencia de datos

Antes de que surgiera la revolución digital, los datos a nuestra disposición estaban estructurados en su mayoría y tenían un tamaño relativamente pequeño. Como resultado, las herramientas de BI tradicionales fueron suficientes para analizar estos conjuntos de datos pequeños y estructurados. Sin embargo, el crecimiento exponencial de los datos en los últimos años ha cambiado toda la ecuación. ¿Cómo es eso?

A diferencia de los conjuntos de datos tradicionales (que en su mayoría estaban estructurados), los datos generados hoy (de diferentes fuentes como redes sociales, transacciones financieras y registros, archivos multimedia, portales en línea, etc.) son en su mayoría semiestructurados o no estructurados. En la actualidad, más del 80% de los datos del mundo no están estructurados.

Con cada año que pasa, los datos seguirán aumentando y se sumarán a la ya enorme pila de datos. No es posible que las herramientas de BI tradicionales analicen un volumen tan grande de conjuntos de datos no estructurados; exigen herramientas analíticas más avanzadas e inteligentes para almacenar, procesar y analizar datos. Aquí es donde Data Science ha ayudado a marcar la diferencia.

A medida que más y más organizaciones se abren a Big Data, AI y ML, la demanda de profesionales capacitados en ciencia de datos es cada vez mayor. De hecho, Harvard Business Review incluso elogió el trabajo de un científico de datos como el trabajo más atractivo del siglo XXI.

Gracias a la ciencia de datos, se abren nuevas y emocionantes posibilidades que cambian continuamente la forma en que vemos el mundo que nos rodea. La contribución de Data Science para mejorar la vida humana ha sido inmensa.

Por ejemplo, cuando conecta su teléfono inteligente a dispositivos inteligentes y al centro de IoT, puede monitorear lo que sucede dentro y alrededor de su casa incluso en su ausencia. Las compras en línea se han vuelto mucho más fáciles gracias a los algoritmos avanzados que pueden comprender los gustos y preferencias de los usuarios individuales y crear listas de recomendaciones para ellos. Las transacciones financieras en línea nunca han sido tan seguras, gracias a los algoritmos de detección de fraude y riesgo de Data Science.

No solo estos, Data Science también ha contribuido enormemente al sector de la salud. Los algoritmos y aplicaciones de ciencia de datos se pueden encontrar en genómica, desarrollo de fármacos, análisis de imágenes médicas, monitoreo remoto, por nombrar algunos.

Dado que la ciencia de datos sigue siendo un campo en evolución, hay mucho más que esperar de él en el futuro. Veamos algunas de las emocionantes tendencias de la ciencia de datos que pronto pueden convertirse en realidad en el futuro próximo:

• Si bien IoT ya es una realidad que conecta dispositivos inteligentes, en el futuro, podríamos estar ansiosos por ser parte de una malla digital inteligente, un centro conectado de aplicaciones, dispositivos y personas que trabajan juntas en sincronía.
• El marketing de productos y el servicio al cliente se verán revolucionados por los chatbots avanzados, la realidad virtual (VR) y la realidad aumentada (AR). Es posible que estemos esperando un momento en que la experiencia personalizada del cliente incluya simulaciones en vivo, demostraciones interactivas, visualización de soluciones propuestas.
• Blockchain podría generalizarse: no solo se limitará al sector financiero, sino que blockchain se aplicará a la atención médica, la banca, los seguros y otras industrias.
• Los sistemas de ML automatizados y el análisis aumentado juntos transformarán el análisis predictivo y lo llevarán al siguiente nivel. El análisis predictivo ayudará aún más a cambiar la cara de la atención médica.
• El título de trabajo de un 'Científico de datos' sufrirá una transformación masiva para incluir una variedad de roles diversos. A medida que la tecnología, la ciencia de datos y la IA continúan avanzando, los científicos de datos tendrán que evolucionar para seguir el ritmo de la dinámica curva de aprendizaje de la ciencia de datos.

Estas son solo algunas de las posibilidades que la ciencia de datos traerá a nuestro mundo en los próximos años.

¿Por qué aprender ciencia de datos?

Si las razones mencionadas anteriormente no fueron suficientes para convencerte de la importancia de aprender Data Science, quizás estas cuatro razones lo hagan:

Los datos son el combustible del siglo XXI

Según Simon Quinton, “Si la analítica es el motor, entonces los datos son el combustible del siglo XXI”. Sin datos, las empresas no podrían descubrir información útil que podría ayudar a optimizar su negocio. Después de todo, ¿de dónde vendría toda la información esencial del cliente, si no fuera por los datos? Sin los datos de los clientes, será imposible mejorar la satisfacción del cliente o crear listas de recomendaciones personalizadas.

Paradoja de la oferta y la demanda.

Como mencionamos anteriormente, la demanda de profesionales capacitados en ciencia de datos, incluidos científicos de datos, ML e ingenieros de inteligencia artificial, está en aumento. Sin embargo, la oferta de profesionales capacitados en el campo está aumentando a un ritmo mucho más lento. IBM sostiene que para 2020, la ciencia de datos ocupará el 28 % de todos los trabajos digitales, pero desafortunadamente, las vacantes de trabajo permanecen vacantes hasta 45 días debido a la falta de candidatos talentosos. Además, el informe The Quant Crunch de IBM afirma:

“Las habilidades de aprendizaje automático, big data y ciencia de datos son las más difíciles de contratar y pueden potencialmente crear la mayor interrupción si no se llenan”.

¡Con tantas vacantes en Data Science, ahora es el momento de mejorar y aprovechar la oportunidad de oro!

Una carrera lucrativa y bien pagada

La ciencia de datos es un campo de estudio muy avanzado y exclusivo, y no hay duda de que los profesionales en este campo ganan mucho dinero. Por ejemplo, según PayScale, el salario promedio de un científico de datos en la India es de 6 99 928 rupias, y el salario promedio de un analista de datos es de Rs. 4,04, 924. Todos los puestos de trabajo en Data Science tienen una escala salarial bastante similar. La mejor parte: dado que la ciencia de datos aún está evolucionando, nunca tendrá una carrera estancada. Habrá muchas oportunidades para aprender, mejorar y ganar más dinero.

Altamente flexible con una gran cantidad de posiciones

La ciencia de datos es un campo versátil que ha encontrado aplicaciones en todas las industrias, incluidos los servicios de atención médica, banca, comercio electrónico, negocios y consultoría. Sin embargo, solo un puñado de personas posee el conjunto de habilidades necesario para triunfar en la ciencia de datos. Además, los roles laborales de Data Science a menudo tienen habilidades superpuestas, lo que imparte un cierto grado de flexibilidad y agilidad a los profesionales de Data Science. Hay muchos puestos vacantes para cubrir, pero no muchos solicitantes para ocupar esos puestos.

La ciencia de datos no solo ayuda a las organizaciones a comprender su público objetivo, los mercados y los riesgos asociados con los negocios, sino que también las ayuda a acercarse al cliente, todo con la ayuda de los datos. El campo prometedor también presenta grandes oportunidades de carrera para los aspirantes. Data Science es un campo menos saturado, mejor pagado y emergente que garantiza un crecimiento y desarrollo constante a los profesionales que se comprometen con él.

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