¿Qué es la ciencia de datos? Explicación de la ciencia de datos

Autostrade per l’Italia implementó varias soluciones de IBM para lograr una completa transformación digital para mejorar la forma de supervisar y mantener su amplia gama de activos de infraestructura. Esta web utiliza Google Analytics para recopilar información anónima tal como el número de visitantes del sitio, o las páginas más populares. Y sólo se trata de datos públicos, además hay que añadir los datos que se generan en el sector privado, sobre todo consumo, banca, transporte y sector energético. La búsqueda en esa maraña de datos sin clasificar y la extracción de información valiosa es lo que se conoce como Big Data. Suscríbete a la lista de correo para mantenerte al día con los artículos más útiles para tu carrera en Big Data y Cloud.

Para realizar estas tareas, los científicos de datos deben tener más conocimientos de ciencia informática y ciencias puras más allá de las de un analista de negocios o analista de datos típico. El científico de datos también debe comprender los detalles del negocio, como la fabricación de automóviles, el comercio electrónico o el cuidado de la salud. Un Data Analyst o analista de datos se centra principalmente en la recopilación, el análisis y la visualización de datos. Por otro lado, un Data Scientist se centra en la aplicación de técnicas y herramientas avanzadas de análisis y ciencia de datos para extraer información valiosa de los datos y tomar decisiones basadas en esa información.

Los profesionales STEAM que también son héroes en la lucha contra el coronavirus

Hay dos formas principales de utilizar las habilidades de la ciencia de datos en tu carrera. Puedes aprovecharlas para convertirte en un profesional de la ciencia de los datos o pasar a desempeñar un papel relacionado con la analítica, como analista funcional de negocios o gestor de datos. Ambas trayectorias profesionales requieren habilidades y conocimientos básicos en análisis de datos, Único en México y el mundo: el bootcamp de programación de TripleTen programación, gestión de datos, minería de datos y visualización de datos. Estas plataformas también admiten científicos de datos expertos al ofrecer una interfaz más técnica. El uso de una plataforma DSML multipersona fomenta la colaboración en toda la empresa. El uso de tecnologías de código abierto está muy generalizado en los conjuntos de herramientas de ciencia de datos.

La BI está orientada a datos estáticos (que no cambian) que generalmente están estructurados. Si bien la ciencia de datos usa datos descriptivos, generalmente los utiliza para determinar variables predictivas, que luego se usan para categorizar datos o hacer pronósticos. AutoAI, una nueva y potente funcionalidad de desarrollo automatizado en IBM® Watson Studio, agiliza las fases https://laverdad.com.mx/2023/12/unico-en-mexico-y-el-mundo-el-bootcamp-de-programacion-de-tripleten/ de preparación de datos, desarrollo de modelos y diseño de características del ciclo de vida de la ciencia de datos. Así, permite que los científicos de datos sean más eficientes y les ayuda a tomar decisiones mejor informadas sobre qué modelos funcionan mejor para los casos de uso reales. AutoAI simplifica la ciencia de datos empresarial en cualquier entorno de cloud.

¿Cuáles son los beneficios de la ciencia de datos para las empresas?

Estos profesionales resuelven problemas complejos que derivan de la lectura y el análisis exploratorio de grandes cantidades de datos. El valor de su trabajo radica en la toma de decisiones acertadas de la compañía. Desarrollar tu experiencia en la ciencia de los datos puede mejorar significativamente tu CV y abrir las puertas a industrias muy bien remuneradas como el business intelligence o inteligencia de negocios, entre muchas otras. Un experto en ciencia de datos puede trabajar en muchos tipos de organizaciones a industrias y son miles las oportunidades de trabajo disponibles a nivel mundial. Convertirse en un científico de datos nunca había sido tan fácil, empieza a aprender sobre este tema hoy mismo con un curso online gratis. Si quieres convertirte en científico de datos, deberás dominar habilidades técnicas y no técnicas.

• Dada la pronunciada curva de aprendizaje en la ciencia de datos, muchas empresas buscan acelerar el retorno de inversión en proyectos de IA.
• Con mayor crecimiento exponencial en cuanto al valor del dato y al uso del mismo.
• Por ejemplo, el servicio de vuelos podría hacer el análisis detallado de un mes con un rendimiento particularmente alto para entender mejor el pico de reservas.
• Los científicos de datos utilizan métodos de muchas disciplinas, incluida la estadística.

Los científicos de datos son profesionales que trabajan en sectores muy diversos e intentan dar respuesta a los problemas de cualquier índole que se puedan presentar en base a los datos disponibles. Es una profesión al alza debido a tecnologías disruptivas como el Big Data, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Está muy bien remunerada debido a la escasez de estos perfiles y su gran demanda por parte de las organizaciones. Para Serrajordia, uno de los mayores desafíos para el científico de datos es traducir su conocimiento técnico a otra persona en el negocio. “Es necesario tener empatía por el otro que no tiene los mismos conocimientos técnicos que tú. Si un equipo de marketing necesita enviar un correo electrónico a los clientes con un cupón de descuento, el científico de datos puede identificar quiénes son las personas con más probabilidades de usar el cupón.

Master Data Science, Big Data & Business Analytics UCM

Accede a certificaciones y contenidos exclusivos, y fórmate con las herramientas de programación más utilizadas. Un científico de datos se diferencia de un analista de datos en que tiene una visión global del problema a solucionar y utiliza los datos de múltiples fuentes disponibles. En cambio, el analista se centra en aquellos datos provenientes de un único origen. Para facilitar el uso compartido de código y otra información, los científicos de datos pueden utilizar cuadernos de Jupyter y GitHub. A pesar de ser accesible, Serra señala que es un camino difícil, ya que la persona no recibe orientación sobre el mejor camino a seguir. Por eso, anima a los interesados ​​en el área a buscar cursos formales y capacitaciones para orientarse, obtener los conocimientos necesarios para su nivel y así, profesionalizarse.

Aunque cada una de las personas que desea un empleo en la ciencia de datos tiene sus razones para hacerlo, hay algunas cosas generales que podrían posiblemente, aplicarse para todos. Antes que nada, la ciencia de datos puede garantizar una trayectoria laboral estable con muchas oportunidades para crecer y desarrollar tus habilidades a futuro. Esta es una excelente característica para muchas personas – si buscas un empleo estable, probablemente te quieres dedicar al mismo por mucho tiempo , y además tener la oportunidad para seguir aprendiendo y crecer en tu campo de especialización. Entonces, ahora que hemos examinado los criterios principales que deberías cumplir para conseguir un empleo en análisis de datos o ingeniería de datos. Sin embargo, hay algo de lo que no hemos hablado aún – las razones por las que alguien desearía convertirse en un científico de datos. Finalmente, si quieres conseguir un empleo como científico de datos, es probable que debas responder a muchas preguntas técnicas.