Parte 2 de 4: El aporte de la estadística
Continuando con la entrega de los aportes técnicos de las especialidades (Aportes técnicos de especialidades a la Ciencia de Datos), durante esta entrega se desarrolla el segundo de ellos relacionado con el aporte de la estadística.
Aporte técnico de la estadística para el Científico de Datos
La Ciencia de Datos es una disciplina que combina distintas herramientas para generar, entender y aprovechar mejor la información con la que disponemos hoy en día. En el centro de esta práctica se encuentra la estadística, una herramienta clave para describir estudiar y analizar datos, permitiendo con ello a adecuada toma de decisiones. Lo mejor es que no se necesita ser un experto estadístico para usarla: basta con una comprensión clara de sus conceptos básicos y una actitud abierta al aprendizaje continuo, sobre todo el relacionado con aspecto prácticos.
La estadística se divide en dos grandes áreas: la descriptiva y la inferencial. La descriptiva nos permite resumir y presentar los datos de forma ordenada, por ejemplo: usando tablas, gráficos, promedios o porcentajes, que son ejemplos comunes usados todos los días, incluso sin darnos cuenta. En la Ciencia de Datos, esto es esencial para entender qué está ocurriendo y cómo se comporta los hechos cotidianos estudiando información sobre ello.
Por otro lado, la estadística inferencial permite hacer generalizaciones y predicciones a partir de una muestra de datos, lo cual es clave para tomar decisiones informadas sin tener que analizar toda la población, ya que en la mayoría de los casos esto es imposible.
Una buena formación en Ciencias Sociales, como Economía, Comercio, Negocios, entre muchos otros, ofrece una base excelente para iniciarse en este campo. Muchas personas con este perfil logran avanzar en el análisis de datos sin ser técnicos expertos, siempre que cuenten con el apoyo de profesionales que los orienten en el uso de herramientas estadísticas y tecnológicas, (sobre algunas de estas herramientas puede revisar nuestro artículo anterior Principales programas informáticos utilizados en la ciencia de datos). Lo importante es desarrollar la capacidad de construir datos organizados, generar resúmenes, calcular estadísticas básicas, hacer inferencias y avanzar hasta técnicas más complejas como el machine learning.
Las aplicaciones de la estadística en la Ciencia de Datos son muy prácticas: entender el comportamiento del mercado, predecir ventas, identificar segmentos de clientes o medir el impacto de una política pública. Estas tareas requieren razonamiento lógico y comprensión básica de los métodos, no un doctorado estas especialidades, pero si un trabajo fuerte para un mejor uso de ellas.
Como vimos, estadística es una aliada poderosa en la Ciencia de Datos, aprender a utilizarla abre la puerta a nuevas oportunidades laborales y académicas, especialmente para quienes vienen de áreas como las ciencias sociales. Con una buena base en estadística descriptiva e inferencial, y con el acompañamiento adecuado, es posible avanzar paso a paso hacia un dominio práctico de la Ciencia de Datos, generando valor real a partir de la información.
En la siguiente entrega conoceremos sobre el aporte técnicos de la informática a este perfil.