En este artículo veremos la importancia de la profundización en ciencia de datos para la economía actual, analizando las ventajas que ofrece en términos de eficiencia, competitividad y crecimiento para organizaciones, gobiernos y empresas en todas las áreas.
¿Qué es la ciencia de datos y por qué es cada vez más importante para la economía?
La ciencia de datos es una disciplina que utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer información valiosa a partir de datos estructurados y no estructurados.
El concepto actual de ciencia de datos surge de Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics (2001), desarrollado por el científico informático y profesor de estadística William S. Cleveland. Allí se cimentan los criterios modernos para el uso metódico de distintas técnicas y herramientas para la minería, estadística y visualización de datos tal como se comprenden hoy, y que permiten extender su aplicación a numerosas áreas.
Particularmente en la economía, la ciencia de datos gana protagonismo por el creciente volumen de datos disponible y la necesidad de tomar decisiones informadas basadas en ellos.
De esta forma, la ciencia de datos permite a los economistas estudiar y realizar distintos tipos de análisis especializados de su materia referentes al pasado, el presente y el futuro de diversas variables, estructuras y relaciones económicas, así como también para crear simulaciones de escenarios hipotéticos.
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La tecnología al servicio de la economía actual
La ciencia de datos y las nuevas tecnologías han tenido un impacto significativo en la ciencia económica en los últimos años. La capacidad de procesar grandes cantidades de datos y analizarlos efectivamente permite a los economistas desarrollar modelos más precisos y sofisticados, lo que ayuda a una mejor comprensión de los fenómenos económicos.
La ciencia de datos en la economía habilita nuevas fuentes de datos, como los generados por las redes sociales o los datos transaccionales en línea, para obtener información más precisa y actualizada sobre el comportamiento de los consumidores y la dinámica del mercado. Esto permite brindar mayor énfasis para la investigación empírica y el uso de herramientas estadísticas avanzadas.
Igualmente, las nuevas tecnologías están transformando la forma en que se realizan transacciones económicas y financieras, generando nuevos modelos de negocio y cambios en la eficiencia y seguridad de las transacciones financieras.
La ciencia de datos y las nuevas tecnologías llegaron para cambiar cómo se llevan a cabo las investigaciones, los análisis, y las transacciones económicas. Tales cambios requieren de economistas actualizados e interesados en las nuevas formas de entender la economía mediante las herramientas tecnológicas.
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¿Para qué sirve la especialización en ciencia de datos?
La especialización en ciencia de datos para Licenciados en Economía es una orientación esencial para el presente y el futuro de esta disciplina.
Los economistas especializados en ciencia de datos adquieren habilidades específicas avanzadas para analizar y comprender grandes volúmenes de datos económicos y financieros.
A partir de ello, estos profesionales pueden hacer predicciones basadas en datos y patrones históricos, para prever futuras tendencias económicas y financieras. Esto también se traduce en la identificación, medición, gestión y análisis de riesgos con resultados más reales y precisos.
En conjunto y como consecuencia de tales destrezas profesionales, los economistas pueden utilizar la ciencia de datos para tomar decisiones informadas con fundamentos analíticos basados en datos. Esto repercute en una mayor y mejor comprensión de los problemas de la economía y las soluciones que estos requieren.
La especialización en ciencia de datos para economistas mejora sus habilidades analíticas para lograr resultados más eficaces, convirtiendo a estos profesionales en valiosos integrantes de cualquier organización, sector gubernamental o empresa.
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Análisis descriptivo
La ciencia de datos resulta muy útil para el análisis descriptivo en la ciencia económica, puesto que trabajar con grandes volúmenes de datos facilita el reconocimiento de patrones y tendencias en los datos económicos, como fluctuaciones en los precios, cambios en las tasas de interés, o modificaciones en el comportamiento de los mercados, entre otros.
Mediante las técnicas y herramientas de la ciencia de datos, los economistas pueden visualizar la información pertinente de un momento determinado con mucha exactitud, evidenciando distintos elementos cruciales para el análisis económico.
Adicionalmente, para el análisis descriptivo económico, la ciencia de datos permite identificar tempranamente problemas en los propios datos, tales como ausencias o inconsistencias. Los economistas pueden usar técnicas de limpieza y clasificación de datos para asegurarse de que la información volcada en sus análisis sea más precisa y confiable.
Análisis predictivo
Por su parte, en lo que refiere al análisis predictivo en la economía, la ciencia de datos también ofrece muy valiosos aportes. La misma capacidad de análisis de patrones y tendencias es útil para predecir el comportamiento futuro de variables económicas relevantes, si se acompaña la observación de los datos pertinentes con las capacidades profesionales adecuadas.
Así, la ciencia de datos ayuda a los economistas a reconocer las variables más importantes que influyen en un fenómeno económico en particular, lo que permite mejorar la precisión de las predicciones al prever sus consecuencias.
Este valor tiene especial preponderancia en los análisis de series temporales de datos económicos, enfocados en tendencias a largo plazo, algo que resulta muy útil ante variables económicas tales como la inflación, la tasa de desempleo, el crecimiento económico, el producto interno bruto y la balanza comercial, entre otros.
De igual forma, el uso de la ciencia de datos para el análisis económico predictivo es fundamental para la creación y gestión de modelos de aprendizaje automático, que pueden ser utilizados para predecir el comportamiento futuro de variables económicas de forma automatizada.
Finalmente, la ciencia de datos simplifica enormemente la tarea de analizar datos no estructurados (noticias, informes de investigación, redes sociales y otros). Esto puede proporcionar información valiosa sobre eventos que pueden llegar a tener un impacto en la economía y ayudar a predecir su ocurrencia y repercusiones en el futuro.
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Análisis prescriptivo
Del mismo modo, los economistas pueden utilizar la ciencia de datos como herramienta para el análisis prescriptivo de su campo de acción, para analizar grandes cantidades de información y poder volcar sus resultados en la toma de decisiones.
En el análisis económico prescriptivo basado en ciencia de datos se utilizan técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para predecir el resultado de diferentes escenarios y determinar las mejores acciones a tomar. Esto se vincula estrechamente al análisis predictivo, observando comportamientos del mercado a futuro, identificando tendencias de consumo y evaluando el impacto de políticas económicas específicas.
Por ejemplo, pueden analizarse grandes conjuntos de datos de transacciones financieras y hacer predicciones precisas sobre los movimientos futuros del mercado de inversiones, para luego ajustar estrategias en consecuencia. También pueden reconocerse patrones en los datos de consumo y predecir la demanda de productos y servicios, para planificar mejor los volúmenes y costos de producción y ajustar precios de manera efectiva.
Asimismo, en el ámbito de las políticas económicas, la ciencia de datos puede ser utilizada para evaluar el impacto de diferentes políticas en la economía y elaborar planes y estrategias sobre las acciones más efectivas para alcanzar ciertos objetivos económicos. Por ejemplo, se puede utilizar para evaluar el impacto de políticas fiscales, como los cambios en las tasas impositivas, en el crecimiento económico, etcétera.
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Principales técnicas de ciencia de datos usadas por economistas
Como se ha visto, la ciencia de datos aplicada a la ciencia económica permite configurar distintas clases de análisis en función de los resultados que se pretendan. Para lograr sus objetivos acertadamente, los economistas que trabajan con ciencia de datos se valen de distintas técnicas.
En el libro Data Science for Economics and Finance: Methodologies and Applications (2021), los editores Sergio Consoli, Diego Reforgiato Recupero y Michaela Saisana reúnen distintas técnicas y métodos de la ciencia de datos aplicadas a la economía, entre los que se destacan especialmente los siguientes:
- Análisis estadístico: incluye técnicas como la regresión, el análisis de varianza (ANOVA), la estadística descriptiva y la inferencia estadística.
- Aprendizaje automático: se agrupan aquí técnicas tales como la regresión lineal y logística, la clasificación, los árboles de decisión, las redes neuronales y el clustering.
- Minería de datos: se trata de aquellas técnicas como la identificación de patrones, la asociación de reglas y la segmentación de clientes, usuarios y mercados.
- Análisis de series temporales: esto incluye técnicas como el modelo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) y el modelo VAR (Vector Autoregression).
- Análisis de texto: aunque no se trate de una de las técnicas más utilizadas para los análisis económicos, esta es una herramienta de uso frecuente para el análisis de datos no estructurados, y puede llegar a ser muy útil en determinados contextos.
- Visualización de datos: se agrupan aquí las distintas técnicas para crear gráficos y visualizaciones efectivas de los datos.
- Big data: estas técnicas son las predominantes en la ciencia de datos para trabajar con volúmenes de datos muy extensos, como la computación en la nube, la programación paralela y la tecnología Hadoop.
Por lo tanto, la ciencia de datos es más que un valioso recurso para el trabajo de los economistas: es una verdadera caja de herramientas para identificar patrones y tendencias, reconocer variables, construir modelos y analizar datos estructurados y no estructurados para mejorar nuestra comprensión de la economía en general.
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El futuro profesional de los economistas expertos en ciencia de datos
Para finalizar, cabe destacar que las perspectivas profesionales para los economistas expertos en ciencia de datos son muy prometedoras en el futuro cercano. La economía moderna se basa cada vez más en datos y análisis cuantitativo, lo que hace que las habilidades en ciencia de datos sean extremadamente valiosas para los Licenciados en Economía.
Los economistas expertos en ciencia de datos pueden aplicar sus destrezas en una amplia variedad de campos, incluyendo los análisis de datos financieros, el modelado económico, los análisis de políticas públicas y de mercado, los pronósticos económicos y muchos sectores más.
Además, el campo laboral se expande constantemente para estos profesionales, que también pueden aportar sus conocimientos a empresas de tecnología, consultorías de análisis de datos y empresas de investigación de mercado, entre otras.
Con la creciente necesidad de recopilar, analizar y gestionar grandes cantidades de datos en el mundo empresarial y gubernamental, la demanda de economistas expertos en ciencia de datos seguirá creciendo en el futuro.
Como resultado, los economistas que se especialicen en ciencia de datos pueden aspirar a un gran potencial de crecimiento en sus carreras, tanto en términos de oportunidades de trabajo como de retribución monetaria, en función de la preparación académica y profesional que demuestren poseer.
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