En los últimos años ha aumentado la cantidad de información que se genera en la red. Aquí es importante entender qué es Data Science, una manera de convertir datos desordenados en información de gran valor comercial. En este post, repasaremos más detenidamente qué es Data Science y por qué tiene que ver con Big Data.

¿Qué encontrarás en este post?

¿Qué es Big Data?

Big Data y Data Science están asociados al manejo de un gran volumen de datos que no dejarán de multiplicarse. Estas herramientas ayudan a transformar grandes cantidades de información en valor corporativo, es decir, en datos que favorezcan la toma de decisiones dentro de las empresas. Big Data es un término en desarrollo que describe un gran volumen de datos. Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados cuyo potencial se fundamenta en el papel que desarrollan en proyectos de aprendizaje automático (Machine Learning) o de análisis avanzado.

¿Qué es Data Science?

Data Science, en cambio, es el término que se utiliza para el proceso que busca extraer grandes cantidades de datos para determinar patrones repetitivos. Este sistema ayuda a organizar y controlar todos los aspectos variables de una organización como, por ejemplo, los costes, la competencia o el mercado. De forma general, se encarga de estudiar el origen de la información, lo que representa y las formas que existen para emplearla en beneficio de cualquier proyecto. Por ello, el Data Science es considerado un recurso muy potente para la gestión y la administración de negocios. La principal ventaja de esta técnica es que, con una buena organización, es posible resolver problemas de forma más rápida y objetiva. Asimismo, es la mejor forma de encontrar soluciones a circunstancias con datos variados y dispersos. El Data Science tiene diversas aplicaciones hoy en día, donde predominan las áreas empresariales y comerciales. Por ejemplo, facilita el reclutamiento en el departamento de recursos humanos. También es favorable para las secciones de marketing y administración general de cualquier organización.

Lenguajes de programación que un Data Scientist debe conocer

Hay varios lenguajes de programación para practicar Data Science. No obstante, hay tres que son los más populares y los que se exigen más frecuentemente en las ofertas de trabajo: SQL, Python y R. Pero no es necesario que un Data Scientist sea experto en los tres. Normalmente, se pide que maneje SQL y que trabaje con Python o con R.

1. SQL

Este lenguaje es fundamental para manipular datos estructurados. Es un lenguaje de dominio específico diseñado para modificar, localizar y comprobar información de sistemas de gestión de bases de datos relacionales.

2. Python

Es el lenguaje de programación más utilizado por los científicos de datos. Es un lenguaje de propósito general, orientado a objetos y con una sintaxis legible, que permite implementar Machine Learning a gran escala. Python es más replicable que R, por lo que es la mejor opción si es necesario utilizar los resultados del análisis en una app o sitio web.

3. R

Es un lenguaje que se utiliza para realizar análisis estadísticos. Es la opción preferida por estadísticos y académicos. Dispone de infinidad de paquetes para realizar cualquier acción relativa al análisis de datos. Uno de sus puntos fuertes es que facilita mucho la visualización de la información, permitiendo generar informes y presentaciones de forma sencilla. Hemos expuesto de forma resumida qué es Data Science y su relación con Big Data. Así como también hemos nombrado los 3 principales lenguajes de programación que utilizan los Data Scientists. Ahora que sabes qué es Data Science, ¿quieres iniciar tu formación en este área? Con nuestro Bootcamp Full Stack en Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning podrás hacerlo en tan solo 9 meses.