Qué es el Data Science y dónde trabaja en Chile

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Data Science o ciencia de datos es una disciplina que contribuye desde distintas instancias al crecimiento de las empresas. Su variado campo de aplicación y potencial, apalancado en gran parte por la inteligencia artificial y la programación, ha provocado que las empresas en Chile incursionen en esta disciplina, a fin de mejorar su competitividad.  

¿Qué es la Data Science? La ciencia de datos en español, es una disciplina científica y matemática que se encarga del levantamiento, extracción, análisis y visualización de datos, los cuales tienen por objetivo la optimización de la toma de decisiones y resolución de problemas.  

El desarrollo tecnológico ha permitido la generación de nuevos conocimientos. Asimismo, el gran volumen de datos que manejan las empresas y las fuentes abiertas de información, han permitido conocer y predecir el comportamiento y tendencias de consumo en distintas áreas. Así, el Data Science ha logrado sacarle provecho a ese cúmulo de datos y darle valor a la información.  

Niveles de complejidad de Data Science

Según Alexis Alvear, director ejecutivo de Data UC en la Universidad Católica y director del diplomado Data Science UC, existen cuatro niveles de complejidad en esta disciplina:  

El primer nivel de complejidad es el análisis de datos de carácter descriptivo. Permite recopilar información y describir una situación como, por ejemplo, desglosar la asistencia a un concierto por rango etario, género, lugar de procedencia, entre otros.  

El segundo nivel de complejidad es de diagnóstico. En este nivel se puede inferir que algo sucede. Es decir, se puede realizar una interpretación a partir de la correlación de variables e identificar patrones de comportamiento.  

Alexis Alvear, director de Data UC y director del diplomado Data Science UC

Un tercer nivel de complejidad es de analítica predictiva. Es posible pronosticar o predecir cómo se comporta un fenómeno en el tiempo mirando los datos recopilados hacia atrás en el tiempo.

Un ejemplo de ellos es la ocurrencia de incendios forestales, los cuales demuestran un comportamiento cíclico y ocurren cada cierto tiempo a causa de ciertas condiciones que se repiten.  

El cuarto nivel de complejidad que señala el experto es el de analítica prescriptiva, denominación que proviene de pre-escribir la historia. Es decir, saber lo que va a pasar en el futuro. Ello, mediante la asimilación de probabilidades y la medición de su frecuencia y factibilidad. 

Oportunidades del Data Science

Las empresas están utilizando la ciencia de datos para mejorar su toma de decisiones, identificar oportunidades de crecimiento y optimizar sus operaciones.

Además, están utilizando técnicas de aprendizaje automático para predecir y prevenir problemas, mejorar la personalización y la satisfacción del cliente y mucho más. 

Para el director ejecutivo de Data UC, un científico de datos puede aportar en distintos ciclos. Primero, al diseñar o entender qué datos necesito tener para poder tomar decisiones para el negocio y luego diseñando una estrategia de captura, procesamiento y análisis de esos datos.

¿Cuánto gana y dónde trabaja un Data Scientist?

Según Glassdoor, reconocida plataforma de empleos estadounidense, un Data Scientist percibe un sueldo promedio de $2.056.200 al mes.

El perfil de este profesional es cada vez más requerido y valorado por su polifuncionalidad. Sus conocimientos en programación, matemáticas y estadística sobre grandes bases de datos, le permiten actuar en todas las áreas de una empresa, aunque sus funciones dependerán de la organización donde trabaje.

No obstante, existen tareas que son comunes para estos profesionales. Entre ellas la extracción, depuración y limpieza de datos; y el machine learning y estadística, método que permite aplicar los datos recopilados en modelos predictivos y prescriptivos.

Mediante la ciencia de datos, según el director del diplomado Data Science UC, la empresa “adquiere capacidades y se fortalece en cuanto a inteligencia. Le permite analizar los datos que tiene, mejorar los procesos, reducir brechas y adquirir ventaja competitiva con el recurso más valiosos e importante que hoy es la información”.

Así, la Data Science es capaz también de pronosticar la oferta y demanda, riesgos, fugas y otros. Igualmente es aplicable a temas operativos como tomar la data de operación de una máquina, la optimización de procesos productivos, mantenciones de equipos, temas de flujo, transporte, etcétera.   

La inteligencia artificial es clave en Data Science. Foto: Pixabay

Aporte de la Inteligencia Artificial 

Según Alvear, el cuarto nivel de complejidad o modelo prescriptivo guarda relación con la IA en cuanto al monitoreo de comportamientos y simulación de escenarios mediante el aprendizaje de la lógica decisional humana.  

“Dentro de los procesos de análisis y modelación se programan computadoras para que automáticamente y de forma autónoma puedan tener respuesta y hacer una clasificación. Esto pasa con los correos spam. El correo electrónico aprende una lógica decisional humana”, afirmó el académico. 

De esta manera, la demanda de profesionales de ciencia de datos altamente capacitados está en aumento. Así, las empresas están invirtiendo en capacitación y desarrollo para mantenerse a la vanguardia de esta tendencia. 

En Chile, la metodología como tal se imparte a nivel técnico y universitario en los distintos grados académicos. Se aplica también en otras carreras que la incluyen en sus programas, transformándola en un área interdisciplinaria de creciente interés.