¿Qué es la ciencia de los
datos?
Antes de comenzar a explorar y
adentrarse a temas más prácticos me encontré con la necesidad establecer un
marco teórico que permita comprender de manera simple el concepto que abarca la
ciencia de los datos (Data Science), para esto recurrí a realizar un
estudio bibliográfico por medio del cual lograr dar una definición que sirva
como punto de partida para estructurar la ruta de aprendizaje a seguir.
De esta manera por medio de
diferentes libros, publicaciones, entre otras fuentes de información note que
al transcurrir el tiempo y a medida que crece el interés en el tema han ido
apareciendo múltiples definiciones de lo que es la ciencia de los datos (Data
Science) lo que hace complejo dar una explicación concreta y simple, para
una temática que está evolucionando rápidamente y en la cual se están involucrando
múltiples disciplinas. En medio de esta referenciación bibliográfica me encontré
con una definición sencilla e ilustrativa de lo que es la ciencia de los datos la
cual fue desarrollada por Drew Conway (ver figura 1).
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| Figura 1. Diagrama de Venn de ciencia de datos. Adaptado de Conway,D. 2010, Drew Conway’s Blog |
Drew por medio de su diagrama
muestra cómo la combinación de habilidades de programación, matemática y área
de conocimiento específica da lugar a la ciencia de los datos y la aplicación
de estas habilidades permite procesar y analizar una basta cantidad de datos
con el fin de obtener información valiosa, tomar decisiones informadas y dar respuesta
a las preguntas e hipótesis planteadas en los diferentes estudios ya sean
personales o en un ámbito profesional.
¿Cuál es el camino de
aprendizaje que he seleccionado?
De esta forma y con base en la
definición anterior y el compendio de habilidades específicas que se requiere
la ciencia de los datos, además de la experiencia de aprendizaje de otras
personas y las planteadas en la gran variedad de cursos existentes. Tome múltiples
elementos de estas para definir una ruta de aprendizaje la cual me permita
obtener habilidades de programación, limpieza de visualización de datos, matemáticas,
estadística, etc. Las cuales deben ser afianzadas y mejoradas con la realización
de ejercidos (aprender haciendo) como se muestra en la figura 2.
La ruta de aprendizaje solo
muestra los temas generales que abordaré a lo largo del aprendizaje y a medida
que vaya avanzando en cada uno de ellos procuraré por medio de las diferentes entradas
en el blog profundizar en cada uno de estos mostrando las diferentes temáticas abordadas,
recursos identificados, experiencias vividas y ejercicios realizados.
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| Figura 2. Ruta de aprendizaje, Elaboración propia |
