Parte 3 de 4: El aporte de la informática
Continuando con la entrega de los aportes técnicos de las especialidades (El aporte de la estadística a la Ciencia de Datos), durante esta entrega se desarrolla el tercero de ellos relacionado con el aporte de la informática.
Aporte técnico de la informática para el Científico de Datos
La Ciencia de Datos, como ya hemos comentado, es una disciplina que combina conocimientos de matemáticas, estadística e informática para transformar datos en información útil. Dentro de este conjunto, el conocimiento informático cumple un papel fundamental, ya que permite poner en práctica todo lo aprendido y convertirlo en soluciones automatizadas reales. Lo mejor es que no hace falta ser un ingeniero en sistemas para empezar: basta con tener una base sólida y muchas ganas de aprender y mejorar en el trayecto.
En particular para la Ciencia de Datos, aprender a programar en lenguajes como R o Python es una de las habilidades más útiles para quien desea avanzar en este ámbito. Estos lenguajes son accesibles ya que son open source (código abierto), cuentan con miles de recursos gratuitos en línea y permiten realizar tareas muy poderosas y significativas para nuestras labores. Lo importante no es dominar todos los aspectos técnicos, sino saber usar la programación para tareas prácticas como procesar datos, transformarlos, generar gráficos, crear modelos estadísticos y construir reportes que expliquen los hallazgos de manera clara, concisa y visual.
Una persona que así lo desee y tenga una buena guía en el camino puede aprender a programar con un enfoque práctico. No se trata de memorizar comandos, sino de entender la lógica de los pasos y cómo aplicarlos para resolver problemas concretos y encontrar las soluciones a los problemas planteados, algo que ya hemos comentado anteriormente (La resolución de problemas en la Ciencia de Datos). Con práctica constante y apoyo técnico adecuado, es posible adquirir las habilidades necesarias para trabajar con bases de datos, automatizar análisis y crear visualizaciones interactivas que cuenten historias con los datos (data storytelling).
Uno de los grandes beneficios de la programación en Ciencia de Datos es la capacidad de automatizar tareas repetitivas mediante el uso de la tecnología. Por ejemplo, se pueden crear códigos de programación que limpien bases de datos automáticamente, generen reportes diarios, o actualicen gráficas sin intervención manual. Esto no solo ahorra tiempo, sino que reduce errores humanos y permite enfocarse en el análisis, la presentación de reportes a jefaturas y la toma de decisiones por parte de ellos con todos estos insumos. Automatizar tareas mediante programación es una forma inteligente de aumentar la eficiencia y escalar los procesos analíticos en cualquier entorno laboral y hoy en día con las herramientas disponibles, aún más. Las aplicaciones son variadas y muy prácticas, todo este conocimiento informático convierte los datos en insumos valiosos para las decisiones, y quienes lo dominan, aunque no sean expertos, tienen una ventaja competitiva clara en el mundo laboral actual y futuro.
La informática es una herramienta poderosa para quienes quieren desarrollarse en Ciencia de Datos, aprender a programar en R o Python y comprender cómo realizar estas tareas es fundamental para avanzar y mejorar continuamente. Con esfuerzo y curiosidad, cualquier persona puede adquirir estas habilidades y aprovechar al máximo el valor que ofrecen los datos.
En la siguiente entrega conoceremos sobre el último aporte técnico, el conocimiento empresarial.