Hasta hace pocos años, la salida más habitual para quienes estudiaban la carrera de matemáticas era la docencia. Hoy, sin embargo, vivimos en un mundo en el que incluso las decisiones más insignificantes están condicionadas por cálculos, mediciones y algoritmos. En este contexto, disciplinas emergentes, como la ciencia de los datos o Data Science, han multiplicado y diversificado la demanda de matemáticos en el mercado laboral. ¿Te gustaría dedicarte a una de las profesiones con más futuro? Presta atención.
¿En qué consiste la ciencia de datos o Data Science?
¿Eres consciente de la cantidad de datos que generas a diario? Cuando revisas tus redes sociales, respondes un e-mail, ves tu serie favorita o lees estas líneas, estás proporcionando datos.
No queremos desbordarte con grandes cifras, pero, para que te hagas una idea, vale la pena recordar una afirmación que hizo Eric Schmidt, CEO de Google: cada dos días creamos una cantidad de información equivalente a la producida a lo largo de toda la historia de la humanidad.
La ciencia de datos nace para responder a la necesidad de organizar y analizar el ingente volumen de datos que circulan por la red. Se trata de un campo multidisciplinar cuyo objetivo es procesar y estructurar los datos en bruto para transformarlos en conocimiento e información de valor.
Mediante el uso de múltiples herramientas y metodologías, esta ciencia identifica patrones de comportamiento, modelos predictivos, información significativa o tendencias. Gracias a su amplia gama de aplicaciones, la gran mayoría de los sectores económicos está invirtiendo en estrategias basadas en Data Science. Veamos cuáles son algunas de estas aplicaciones.
¿Qué aplicaciones prácticas tiene la ciencia de datos o Data Science?
La omnipresencia del término matemático algoritmo en nuestra vida cotidiana es ya una realidad. La ciencia de datos recurre a los algoritmos de machine learning y los aplica en campos tan diferentes como el marketing, la medicina o la comunicación audiovisual. Detrás de los anuncios que aparecen en la pantalla de tu ordenador o de las series que Netflix te recomienda, hay siempre un trabajo de Data Science.
Aunque la lista podría ser casi infinita, vamos a enumerar unas pocas aplicaciones de esta ciencia:
- Marketing: enfoque predictivo de campañas publicitarias, marketing digital, personalización de la oferta, etc.
- Estudio del cambio climático.
- Detección de riesgo de enfermedades.
- Análisis bursátiles.
- Diseño de videojuegos basado en patrones de comportamiento.
- Reconocimiento por imágenes, texto, audio, vídeo, etc.
¿Cuáles son las herramientas de Data Science?
Como puedes imaginar, dada la transversalidad de sus aplicaciones, las herramientas que utiliza la ciencia de datos son también muy variadas. Además, confluyen en ella diferentes disciplinas, como la informática, las matemáticas, la estadística o el análisis empresarial. A continuación, mencionamos algunas de las herramientas de programación y software más utilizadas para el procesamiento de datos:
- Python: Este lenguaje de programación dispone de una potente biblioteca que permite estructurar y analizar datos con gran eficacia.
- Apache Hadoop: Software de código abierto muy empleado para procesar Big Data.
- SaS: Herramienta para el análisis estadístico.
- Tableau: Programa para la visualización de datos.
- TensorFlow: Biblioteca muy versátil ofrecida por Google. Almacena y transforma los datos en cálculos numéricos.
- DataRobot: Plataforma de machine learning especializada en la implementación de modelos predictivos.
Las matemáticas, fundamentales en la ciencia de datos
La formación en matemáticas proporciona la base más sólida para entender la ciencia de datos. De hecho, un porcentaje significativo de los expertos en Data Science procede del campo de las ciencias exactas. Ambas disciplinas, al fin y al cabo, son lenguajes creados para entender, estructurar, simplificar y resolver problemas.
Las matemáticas son, sin duda, la mejor brújula para orientarse en el océano de datos en el que nos movemos. Ninguna otra disciplina dispone de herramientas tan precisas para descifrar el lenguaje en el que se expresa nuestra sociedad contemporánea: los datos. Estas son algunas de las ramas de las matemáticas más utilizadas en Data Science:
- Cálculo infinitesimal: Los algoritmos de optimización de redes se basan en conceptos de cálculo, como gradientes y derivadas.
- Álgebra lineal: Operaciones como vectores, matrices, producto escalar o producto vectorial son imprescindibles para procesar datos.
- Estadística y cálculo de probabilidades: La ciencia de datos es, en cierto modo, la evolución natural de la estadística en la era del Big Data.
En definitiva, si quieres convertirte en un profesional de la ciencia de datos, ya sabes cuál es el campo académico en el que te conviene profundizar. La demanda de personas capacitadas para aplicar modelos matemáticos a la realidad no deja de crecer.
Optar por la carrera de matemáticas te va a ayudar a comprender el presente y a garantizarte un futuro laboral estable y lleno de alicientes. Si necesitas darle un impulso a tus estudios, puedes contar con el apoyo de nuestra academia universitaria presencial y online. Somos accademuniversidad.es. Te ofrecemos la solución que buscas para superar cualquier dificultad en tu camino hacia el trabajo de tus sueños. Descubre todo lo que podemos hacer juntos por tu formación.
