Como se puede comprobar en el gráfico, ninguno de los términos son realmente nuevos, ya en el 2004 había una cantidad considerable de búsquedas por lo que ya estaban en boca de algunos. Obviando el caso particular del big data, en el cual entraremos más adelante, todos estos conceptos no son más que nuevos nombres para definir algo que se ha venido haciendo desde hace muchos años.

data science scientist

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Entonces… ¿Que es Data Science?

Según la wikipedia, se trata de un campo multidisplicinar que usa métodos cientificos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento e ideas de datos en distintos formatos.

Dicho de otra forma, se trata de entender, manipular, explotar y representar datos provinientes de todo tipo de formatos usando técnicas matemáticas/estadísticas junto a herramientas de programación que permiten el tratamiento de los mismos, todo esto de la mano siempre de un conocimiento del negocio o sector de donde provienen los datos donde se esta trabajando. Gráficamente:

Tenemos que mencionar que el concepto Data Science es muy amplio y en la definición que acabamos de exponer entrarían tanto tareas más dedicadas a la infraestructura o diseño (más centradas en Computer Science/IT), tareas de reconocimiento de oportunidades y entendimiento de datos (centradas en Business Knowledge) o tareas de modelado y algoritmos (Math and Statistics). Otro papel importante lo juega la visualización y representación de los resultados, ya que el objetivo final de todo el proceso es la transformación de datos en información valiosa y digerible.

Al ser una ciencia que mezcla disciplinas tan distintas, es muy difícil que una persona tenga el conocimiento de todo a la vez, por eso se distinguen los roles (hiperlink a artículo data scientist vs data engineer vs visualizador vs arquitecto vs analista de negocio

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