10 mitos comunes de la ciencia de datos que debe desaprender ahora

A pesar del reciente revuelo en torno a la ciencia de datos, la gente todavía se aleja de este campo. Para muchos técnicos, la ciencia de datos es compleja, poco clara e implica demasiadas incógnitas en comparación con otras carreras tecnológicas. Mientras tanto, los pocos que se aventuran en el campo escuchan constantemente varios mitos y nociones desalentadores de la ciencia de datos.

Sin embargo, ¿sabías que la mayoría de estos cuentos son conceptos erróneos generales? No es el camino más fácil en tecnología, pero la ciencia de datos no es tan aterradora como la gente tiende a suponer. Entonces, en este artículo, desmentiremos 10 de los mitos más populares de la ciencia de datos.

Mito n.º 1: la ciencia de datos es solo para genios matemáticos

Aunque la ciencia de datos tiene sus elementos matemáticos, ninguna regla dice que debes ser un gurú de las matemáticas. Además de las estadísticas estándar y la probabilidad, este campo comprende muchos otros aspectos, no estrictamente matemáticos.

No necesitará volver a aprender teorías y fórmulas abstractas en gran profundidad en áreas relacionadas con las matemáticas. No obstante, esto no descarta por completo la necesidad de las matemáticas en la ciencia de datos.

Como la mayoría de las trayectorias profesionales analíticas, la ciencia de datos requiere un conocimiento básico de ciertas áreas de las matemáticas. Estas áreas incluyen estadística (como se mencionó anteriormente), álgebra y cálculo. Por lo tanto, si bien las matemáticas no son el énfasis principal de la ciencia de datos, es posible que desee reconsiderar esta carrera profesional si prefiere evitar los números por completo.

Mito n.º 2: nadie necesita científicos de datos

A diferencia de las profesiones tecnológicas más establecidas, como el desarrollo de software y el diseño de UI/UX, la ciencia de datos sigue ganando popularidad. Sin embargo, la necesidad de científicos de datos continúa en constante ascenso.

por ejemplo, el Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. estima un crecimiento del 36% en la demanda de científicos de datos entre 2021 y 2031. Esta estimación no es sorprendente, ya que numerosas industrias, incluidas la administración pública, las finanzas y la atención médica, han comenzado a ver la necesidad de científicos de datos debido a la creciente cantidad de datos.

Los grandes datos presentan dificultades para publicar información precisa para muchas empresas y organizaciones sin científicos de datos. Entonces, aunque su conjunto de habilidades puede no ser tan popular como otros campos tecnológicos, no es menos necesario.

Mito n.º 3: la IA reducirá la demanda de ciencia de datos

Hoy, la IA parece tener la solución a cada necesidad. Escuchamos que la IA se usa en medicina, el ejército, automóviles autónomos, programación, redacción de ensayos e incluso tareas. Todos los profesionales ahora se preocupan de que algún día un robot trabaje en su lugar.

Pero, ¿este miedo suena cierto para la ciencia de datos? No, es uno de los muchos mitos de la ciencia de datos. La IA puede reducir la demanda de algunos trabajos fundamentales, pero aún requiere habilidades de pensamiento crítico y toma de decisiones de los científicos de datos.

En lugar de reemplazar la ciencia de datos, la IA es significativamente útil, ya que les permite generar información, recopilar y manejar datos mucho más grandes. Además, la mayoría de los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático dependen de los datos, lo que crea la necesidad de científicos de datos.

Mito n.º 4: la ciencia de datos abarca solo el modelado predictivo

La ciencia de datos podría implicar la construcción de modelos que predigan el futuro en función de sucesos pasados, pero ¿gira solo en torno al modelado predictivo? ¡Ciertamente no!

El entrenamiento de datos con fines predictivos parece la parte elegante y divertida de la ciencia de datos. Aun así, las tareas detrás de escena, como la limpieza y la transformación de datos, son igualmente importantes, si no más.

Después de recopilar grandes conjuntos de datos, el científico de datos debe filtrar los datos necesarios de la recopilación para conservar la calidad de los datos. No existe un modelo predictivo, pero es una parte no negociable de tareas de este campo.

Mito n.° 5: todos los científicos de datos son graduados en ciencias de la computación

Este es uno de los mitos más populares de la ciencia de datos. Afortunadamente, la belleza de la industria de la tecnología es la fluidez cuando cambiar a una carrera en tecnología. Por lo tanto, sin importar su especialidad universitaria, puede convertirse en un excelente científico de datos si cuenta con el arsenal, los cursos y los mentores adecuados. Ya sea que se haya graduado en ciencias de la computación o en filosofía, la ciencia de datos está a su alcance.

Sin embargo, hay algo que debes saber. Si bien esta carrera profesional está abierta a cualquier persona interesada e impulsiva, su curso de estudio determinará la facilidad y la velocidad de su aprendizaje. Por ejemplo, es más probable que un graduado en ciencias de la computación o matemáticas comprenda los conceptos de ciencia de datos más rápido que alguien de un campo no relacionado.

Mito n.º 6: los científicos de datos solo escriben código

Cualquier científico de datos experimentado le diría que esta noción es completamente falsa. Aunque la mayoría de los científicos de datos escriben algún código en el camino, dependiendo de la naturaleza del trabajo, la codificación es solo la punta del iceberg en la ciencia de datos.

Escribir código solo hace una parte del trabajo. Pero, el código se usa para construir los programas y los algoritmos que los científicos de datos usan en el modelado de predicción, el análisis o los prototipos. La codificación solo facilita el proceso de trabajo, por lo que llamarlo el trabajo principal es un mito engañoso de la ciencia de datos.

Power BI de Microsoft es una herramienta estrella de análisis y ciencia de datos con funciones potentes y capacidades analíticas. Sin embargo, contrariamente a la opinión popular, aprender a usar Power BI es solo una parte de lo que necesita para tener éxito en la ciencia de datos; implica mucho más que esta singular herramienta.

Por ejemplo, aunque escribir código no es el enfoque central de la ciencia de datos, debe aprender algunos lenguajes de programación, generalmente Python y R. También necesitará conocimiento de paquetes como Excel y trabajará en estrecha colaboración con bases de datos, extrayendo y cotejando datos de ellas. Siéntase libre de obtener cursos para ayudarlo a dominar Power BI, pero recuerda; no es el final del camino.

Mito n.º 8: la ciencia de datos es necesaria solo para las grandes empresas

A continuación, tenemos otra declaración peligrosa y falsa que, desafortunadamente, la mayoría de la gente cree. Al estudiar ciencia de datos, la impresión general es que solo puede obtener empleo de las principales empresas de cualquier industria. En otras palabras, no ser contratado por empresas como Amazon o Meta equivale a la indisponibilidad laboral para cualquier científico de datos.

Sin embargo, los científicos de datos calificados tienen muchas oportunidades laborales, especialmente en la actualidad. Cualquier negocio que trabaje directamente con datos de consumidores, ya sea una empresa nueva o multimillonaria, requiere un científico de datos para obtener el máximo rendimiento.

Dicho esto, desempolve su currículum y observe lo que sus habilidades de ciencia de datos pueden lograr para las empresas que lo rodean.

Mito n.º 9: datos más grandes equivalen a resultados y predicciones más precisos

Aunque esta afirmación suele ser válida, sigue siendo una verdad a medias. Los grandes conjuntos de datos reducen los márgenes de error en comparación con los más pequeños, pero la precisión no depende únicamente del tamaño de los datos.

En primer lugar, la calidad de sus datos es importante. Los grandes conjuntos de datos solo ayudan si los datos recopilados son adecuados para resolver el problema. Además, con las herramientas de IA, las cantidades más altas son beneficiosas hasta cierto nivel. Después de eso, más datos es perjudicial.

Mito n.º 10: es imposible aprender por sí mismo la ciencia de datos

Este es uno de los mayores mitos de la ciencia de datos que existen. Al igual que en otros caminos tecnológicos, la ciencia de datos de autoaprendizaje es muy posible, especialmente con la gran cantidad de recursos disponibles en la actualidad. Plataformas como Coursera, Udemy, LinkedIn Learning y otras sitios web de tutoriales ingeniosos tenga cursos (gratuitos y de pago) que pueden acelerar el crecimiento de su ciencia de datos.

Por supuesto, no importa en qué nivel se encuentre actualmente, principiante, intermedio o profesional; hay un curso o certificación para ti. Entonces, si bien la ciencia de datos puede ser un poco compleja, esto no hace que la ciencia de datos de autoaprendizaje sea descabellada o imposible.

Hay más en la ciencia de datos de lo que parece

A pesar del interés en este campo, los mitos de la ciencia de datos anteriores y más hacen que varios entusiastas de la tecnología eviten el papel. Ahora que tienes la información correcta, ¿a qué estás esperando? Explore los numerosos cursos detallados en plataformas de aprendizaje electrónico y comience su viaje de ciencia de datos hoy.