En un entorno moderno cada vez más impulsado por la información, la ciencia de datos se ha convertido en una disciplina estratégica para la toma de decisiones. Sin embargo, detrás de cada modelo predictivo, una gráfica o dashboard, existe un conjunto de competencias fundamentales: las habilidades STEM.
Estas habilidades —relacionadas con la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas— no solo permiten analizar datos, sino también convertirlos en conocimiento accionable. En este artículo, exploramos cuáles son las habilidades STEM clave para trabajar en ciencia de datos y por qué son esenciales en el entorno laboral actual.
S – Ciencia – Pensamiento critico
Más allá de toda herramienta técnica, hay una habilidad base que es el pensamiento crítico o analítico. Este enfoque busca generar conclusiones a partir de información objetiva, formular cuestionamientos y comparar datos usando criterios claros y formulados.
S – Ciencia – Método científico
En la búsqueda de generar soluciones y descubrir nueva información, es vital la capacidad de generar experimentos científicos, con puntos de control y variaciones de manera que al contrastar resultados se pueden obtener una conclusión basada en datos. La ciencia de datos se utiliza en varios campos de ciencia como biología, medicina, clima, geología y problemas industriales. El método científico aporta una base común a aplicar a estos experimentos interdisciplinarios.
T – Tecnología – Programación
La habilidad de programación es una de las más demandas en ciencia de datos, es el motor que permite conectar datos con fórmulas, probabilidades y técnicas avanzadas. Dentro de los lenguajes de programación más usados encontramos Python, R, Scala y SQL.
T – Tecnología – Bases de datos
El procesamiento de grandes cantidades de información se realiza con técnicas de bases de datos, esta tecnología aporta integridad, seguridad, respaldo, motores de búsqueda y motores de reglas. Los datos complejos en formas, tamaños y cualidades se vuelven manejables con esta tecnología.
E – Ingeniería – Desarrollo de software
La utilización de técnicas de administración de proyectos de ingeniería en la construcción de software apunta a aumentar la calidad de los resultados. Al dividir los proyectos en fases como análisis, desarrollo, pruebas y producción, las tareas y recursos a usar se vuelven más fáciles de manejar al trabajar en equipos de varios profesionales.
E – Ingeniería – Electrónica
Una habilidad complementaria a la ciencia de datos es la electrónica. Los proyectos básicos de ciencia de datos se basan en información ya recopilada y estructurada, no requieren nuevos datos. Pero ocurre que en ocasiones la información no existe, se requiere capturar datos por algún medio técnico. La electrónica de sensores y de internet de las cosas aportan nuevas capacidades de capturar información, tales como datos físicos, temperatura, humedad, distancia, propiedades eléctricas, propiedades magnéticas y más. Hay propiedades no visibles a los sentidos humanos, pero que si son visibles a los sensores. La electrónica aporta los medios para aumentar la realidad visible a la ciencia de datos.
M – Matemáticas – Estadística y probabilidades
La estadística ayuda a describir datos para comprender su distribución al ver datos agrupados. Es común analizar datos usando promedios, valores mínimos, máximos, varianza y desviación estándar. Sobre esto se construyen formulas más complejas.
Es por esto que, la inteligencia artificial, los modelos predictivos y clasificatorios tienen una base teórica fuerte en estadísticas y regresiones probabilísticas.
Aportando un enfoque adicional, las técnicas de inferencia estadística logran comprender que tan representativos de la realidad son los datos usados para crear la inteligencia artificial, sin esas bases, la inteligencia podría aprender ideas poco acertadas. Esto indica que las soluciones de IA podrían requerir más datos representativos y no necesariamente nuevas fórmulas o modelos.
M – Matemáticas – Calculo y Algebra
Dentro de los modelos de IA, la representación de información se realiza en matrices matemáticas, que de por si cuentan con las propiedades del algebra lineal que permiten cálculos como sumar, restas, multiplicar y dividir matrices, toda la matemática avanzada se construye sobre estos pilares. Además, un punto angular del aprendizaje de maquinas es disminuir el error entre resultados al aprender datos, esto se realiza con fórmulas de derivadas en el algoritmo conocido como descenso del gradiente.
Conclusión
Las habilidades STEM no son solo un requisito técnico para trabajar en ciencia de datos; son el fundamento que permite transformar información en decisiones inteligentes.
En un mundo cada vez más orientado a los datos, desarrollar y fortalecer estas habilidades no es una opción, sino una necesidad estratégica para competir y crecer.