2 - GUÍA DATA SCIENCE: Ciencia de datos
La Ciencia de Datos (Data Science) integra estadística, matemáticas, programación y conocimiento especializado para transformar datos en conocimiento y desarrollar soluciones basadas en evidencia.
¿Qué es la Ciencia de Datos o Data Science?
La Ciencia de Datos es una disciplina interdisciplinar orientada a extraer conocimiento significativo de los datos mediante la combinación de métodos estadísticos, matemáticos y computacionales con el conocimiento específico del ámbito en el que se plantea un problema. El National Institute of Standards and Technology (NIST) la define como un campo que combina conocimiento del dominio, capacidades de programación y conocimientos de matemáticas y estadística para extraer información significativa de los datos.
Esta definición permite comprender por qué la Ciencia de Datos no debe identificarse exclusivamente con la inteligencia artificial, el Machine Learning o la programación. Estas tecnologías y técnicas forman parte de su ecosistema, pero el trabajo de un científico de datos comienza antes: requiere formular correctamente una pregunta, identificar las fuentes de información pertinentes, comprender la estructura y calidad de los datos y seleccionar los procedimientos metodológicos adecuados para obtener resultados fiables.
De los datos al conocimiento
La transformación digital ha incrementado de forma extraordinaria la disponibilidad de información. Datos procedentes de transacciones económicas, sensores, dispositivos conectados, sistemas industriales, investigaciones científicas, registros administrativos y plataformas digitales pueden ser utilizados para estudiar fenómenos cada vez más complejos.
Pero la acumulación de datos no genera conocimiento automáticamente. La Ciencia de Datos aporta procedimientos para convertir esa información en evidencia analizable. Esto implica integrar diferentes fases: adquisición y preparación de datos, análisis exploratorio, estadística, modelización, evaluación, visualización e interpretación.
En este proceso, la calidad de los datos resulta fundamental. Valores ausentes, errores de medición, duplicidades, sesgos de selección o variables incorrectamente definidas pueden afectar a la validez de los resultados. Por ello, la Ciencia de Datos debe entenderse también como una disciplina de carácter metodológico, en la que la rigurosidad del procedimiento es tan importante como la capacidad computacional.
Estadística, matemáticas y programación
Una de las características esenciales de Data Science es precisamente su carácter interdisciplinar. La estadística permite describir datos, estudiar relaciones, realizar inferencias, cuantificar incertidumbres y construir modelos. Las matemáticas proporcionan fundamentos para numerosos procedimientos de optimización, modelización y aprendizaje automático. La programación permite automatizar procesos, trabajar con grandes conjuntos de información y desarrollar modelos reproducibles.
Esta combinación explica por qué una formación avanzada en Ciencia de Datos no debería limitarse al aprendizaje instrumental de determinadas plataformas o aplicaciones. Las herramientas evolucionan con rapidez, mientras que los principios estadísticos y matemáticos proporcionan conocimientos transferibles a diferentes problemas y tecnologías.
El propio mercado laboral está reforzando esta necesidad de perfiles híbridos. El World Economic Forum señala en su Future of Jobs Report 2025 que los especialistas en Big Data y los especialistas en inteligencia artificial y Machine Learning se encuentran entre las ocupaciones con mayor crecimiento previsto hasta 2030. El informe se basa en respuestas de más de 1.000 empresas que representan más de 14 millones de trabajadores.
Data Science y Machine Learning
El Machine Learning constituye uno de los componentes más relevantes de la Ciencia de Datos contemporánea. Sus métodos permiten construir modelos capaces de identificar regularidades en los datos y utilizarlas para clasificar observaciones, realizar predicciones, detectar anomalías o apoyar determinadas decisiones.
Sin embargo, utilizar Machine Learning correctamente requiere comprender el problema estadístico que se pretende resolver. La selección de variables, la división de los datos, el entrenamiento, la validación y la evaluación del rendimiento son etapas que deben realizarse con criterios metodológicos.
La misma consideración se aplica al Deep Learning, que utiliza arquitecturas de redes neuronales profundas para abordar problemas de elevada complejidad, como el procesamiento de imágenes, lenguaje natural o determinadas formas de reconocimiento de patrones. En consecuencia, la expansión de la inteligencia artificial incrementa, y no reduce, la importancia de profesionales capaces de comprender los fundamentos sobre los que se construyen y evalúan estos modelos.
Ciencia de Datos y transformación empresarial
La Data Science ha dejado de ser una disciplina limitada a determinados departamentos tecnológicos y se ha incorporado progresivamente a numerosos ámbitos de actividad económica. En 2025, el 33,02 % de las empresas de la Unión Europea realizaba análisis de datos con personal propio, mientras que un 13,85 % recurría a proveedores externos; considerando ambas vías, el 39,85 % de las empresas europeas realizaba análisis de datos.
Estos datos muestran que el análisis y utilización sistemática de información ya forman parte de la transformación digital empresarial. La Ciencia de Datos proporciona las metodologías y competencias necesarias para aprovechar ese entorno: desde el análisis descriptivo y predictivo hasta la construcción de modelos avanzados y sistemas basados en inteligencia artificial.
La relación entre datos y actividad económica también se refleja en las previsiones internacionales sobre empleo. El World Economic Forum estima que las grandes tendencias tecnológicas, económicas y sociales podrían generar 170 millones de nuevos puestos de trabajo hasta 2030, mientras que 92 millones podrían verse desplazados, resultando en un saldo neto positivo de 78 millones. Dentro de las ocupaciones de mayor crecimiento porcentual aparecen precisamente los especialistas en Big Data y los especialistas en IA y Machine Learning.
Data Science: Una disciplina transversal
La Ciencia de Datos o Data Science tiene aplicaciones en economía, finanzas, salud, industria, energía, transporte, telecomunicaciones, administración pública, investigación científica, medio ambiente y numerosos ámbitos de actividad.
Su carácter transversal se debe a que sus métodos pueden aplicarse allí donde existan datos y preguntas susceptibles de ser estudiadas cuantitativamente. En economía puede utilizarse para construir modelos y realizar previsiones; en salud, para analizar información clínica y epidemiológica; en industria, para optimizar procesos y desarrollar mantenimiento predictivo; en energía, para estudiar patrones de consumo; y en investigación científica, para procesar conjuntos de datos de dimensiones que serían difíciles de abordar mediante procedimientos convencionales.
Esta amplitud hace que el científico de datos sea un perfil particularmente vinculado a la convergencia entre conocimiento técnico y conocimiento del dominio. El profesional no solamente debe saber programar o utilizar algoritmos: necesita comprender qué pregunta está intentando responder, qué datos son apropiados, qué supuestos incorpora el modelo y cómo deben interpretarse sus resultados.
En Estados Unidos, por ejemplo, el Bureau of Labor Statistics proyecta un crecimiento del 34 % en el empleo de científicos de datos entre 2024 y 2034, frente al 3 % previsto para el conjunto de ocupaciones. La institución relaciona esta evolución con el incremento de la información disponible y con la necesidad de las organizaciones de analizarla para mejorar procesos, desarrollar productos y fundamentar decisiones.
Por tanto, estudiar Ciencia de Datos implica adquirir una combinación de competencias que permita recorrer todo el proceso, desde la formulación del problema hasta la interpretación de los resultados. La estadística, la programación, el análisis de datos, Big Data, Machine Learning e inteligencia artificial forman parte de un mismo ecosistema metodológico.
En este contexto se sitúa el Máster en Big Data y Data Science de la UNED, cuya formación está orientada al análisis de datos y combina la profundización estadística con herramientas prácticas como R y Python. Su planteamiento permite abordar la Ciencia de Datos desde una perspectiva interdisciplinar y aplicada, adecuada para profesionales procedentes de diferentes ámbitos.
Artículos sobre ciencia de datos (Data Science)
Ciencia de Datos en la Unión Europea
2 de septiembre del 2024
La Unión Europea es una complejísima construcción, donde siempre se juega al equilibrio entre intereses comunes y nacionales. Sin embargo, en el curso de los últimos años se ha demostrado que aquellos ámbitos donde se actúa como bloque otorgan al proyecto europeo importantes ventajas estratégicas. Iniciativas recientes han hablado de una política de datos común.
FAQ. Preguntas frecuentes sobre Ciencia de Datos o Data Science
1. ¿Qué es la Ciencia de Datos?
La Ciencia de Datos o Data Science es una disciplina interdisciplinar que combina estadística, matemáticas, programación y conocimiento del ámbito de aplicación para extraer conocimiento de los datos. Incluye técnicas de análisis, modelización, Machine Learning y visualización, entre otras.
2. ¿Es lo mismo Data Science que análisis de datos?
No exactamente. El análisis de datos constituye una parte fundamental de Data Science, mientras que la Ciencia de Datos comprende un campo más amplio que incorpora programación, modelización avanzada, Machine Learning, gestión de datos y conocimiento específico del problema.
3. ¿Qué relación existe entre Data Science y Big Data?
Big Data se refiere a datos caracterizados por grandes volúmenes, velocidad, diversidad u otras condiciones que pueden requerir tecnologías especializadas para su procesamiento. Data Science utiliza métodos estadísticos y computacionales para extraer conocimiento de esos datos. Son conceptos relacionados, pero no equivalentes.
4. ¿Qué conocimientos necesita un científico de datos?
Un científico de datos necesita combinar estadística, matemáticas, programación, análisis de datos y modelización, junto con conocimiento del ámbito donde se aplica el análisis. También son importantes la comunicación de resultados, la evaluación crítica de modelos y la comprensión de la calidad de los datos.
5. ¿Es necesario saber estadística para estudiar Data Science?
Sí, especialmente para alcanzar un nivel profesional avanzado. La estadística permite comprender la variabilidad de los datos, cuantificar incertidumbre, realizar inferencias y evaluar modelos. Por ello, constituye uno de los fundamentos de una formación sólida en Ciencia de Datos.
6. ¿Qué lenguajes se utilizan en Data Science?
Python y R son dos de los lenguajes más utilizados. Python dispone de un amplio ecosistema para análisis, Machine Learning e inteligencia artificial, mientras que R presenta una especial fortaleza en estadística, modelización y visualización.
7. ¿Qué aplicaciones tiene la Ciencia de Datos?
Data Science se aplica en economía, finanzas, banca, salud, industria, energía, transporte, telecomunicaciones, marketing, administración pública, investigación científica y medio ambiente, entre otros ámbitos.
8. ¿Tiene futuro profesional la Ciencia de Datos?
Las perspectivas son especialmente relevantes. El World Economic Forum sitúa a los especialistas en Big Data y a los especialistas en IA y Machine Learning entre las ocupaciones de mayor crecimiento previsto hasta 2030.
9. ¿Qué formación se necesita para trabajar en Data Science?
Una preparación profesional debería integrar estadística, programación, análisis de datos, modelización, Machine Learning y herramientas para trabajar con datos reales. El Máster en Big Data y Data Science de la UNED ofrece una formación especializada en este ámbito, con profundización estadística y aplicación práctica mediante R y Python.
10. ¿Puedo estudiar Data Science si procedo de otro ámbito profesional?
La Ciencia de Datos tiene aplicaciones en numerosos sectores y admite perfiles procedentes de diferentes áreas. Lo importante es adquirir progresivamente los fundamentos estadísticos, computacionales y metodológicos necesarios para analizar datos y resolver problemas de forma rigurosa. Una formación universitaria especializada puede proporcionar esa estructura.
3 - BIG DATA
Tecnologías, arquitecturas, procesamiento y aplicaciones de grandes volúmenes de datos.