La ciencia de datos es una disciplina interdisciplinaria que busca extraer conocimientos e información relevante a partir de datos brutos, estructurados o no estructurados, combinando competencias en estadística, informática, matemáticas y conocimiento del dominio. Se diferencia del análisis de datos tradicional por su capacidad para tratar grandes volúmenes de datos (big data), automatizar los análisis mediante algoritmos avanzados y generar modelos predictivos o prescriptivos. El proceso implica generalmente la recopilación, limpieza, exploración, modelado e interpretación de los datos, a menudo en interacción con inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Casos de uso y ejemplos
La ciencia de datos se utiliza ampliamente en la detección de fraudes bancarios, la personalización de recomendaciones (por ejemplo, en plataformas de streaming o comercio electrónico), la optimización industrial (mantenimiento predictivo, gestión de la cadena de suministro), el análisis de sentimiento en redes sociales y la medicina personalizada. También permite anticipar tendencias de mercado u optimizar campañas de marketing mediante el análisis de comportamiento.
Principales herramientas, librerías y frameworks
Entre las herramientas clave destacan los lenguajes Python y R, así como librerías como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch. Plataformas como Apache Spark, Hadoop, Databricks y herramientas de visualización como Tableau y Power BI también son muy utilizadas. Jupyter Notebook es un entorno común para el prototipado y la documentación de análisis.
Últimos desarrollos, evoluciones y tendencias
La ciencia de datos evoluciona rápidamente con el auge de la inteligencia artificial generativa, la automatización de flujos de trabajo (AutoML) y la integración del aprendizaje profundo para el análisis de datos no estructurados (imágenes, texto, vídeo). Los temas de gobernanza y ética cobran relevancia, así como la calidad y soberanía de los datos. La computación en la nube facilita la escalabilidad y la colaboración en los proyectos de ciencia de datos.