La ciencia de datos consiste en extraer información útil de los datos para la toma de decisiones comerciales, la planificación estratégica y otros usos. Implica la aplicación de sofisticadas herramientas analíticas y conceptos científicos. Dada la pronunciada curva de aprendizaje de la ciencia de datos, muchas empresas buscan acelerar el rendimiento de la inversión de sus proyectos de IA; a menudo les cuesta conseguir contratar el talento necesario para materializar todo el potencial del proyecto de ciencia de datos. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”. La ciencia de datos es importante porque combina herramientas, métodos y tecnología para generar significado a partir de los datos.
- La ciencia de datos es un campo que se basa en gran medida en la programación, por lo que es esencial tener una buena base en al menos un lenguaje de programación.
- El machine learning es la ciencia de entrenamiento de máquinas para que puedan analizar y aprender mediante datos, como lo hacen los humanos.
- Los departamentos de marketing y ventas pueden extraer datos de los clientes para mejorar las tasas de conversión y crear campañas de marketing personalizadas y ofertas promocionales que produzcan mayores ventas.
- La ciencia de datos es importante para las empresas o instituciones que deben trabajar con una gran cantidad de datos.
- Esto puede suponer un reto, particularmente en empresas grandes que cuentan con múltiples equipos de trabajo con necesidades diferentes.
Es un campo crucial en el mundo actual impulsado por los datos, con aplicaciones en casi todas las industrias. Al analizar e interpretar datos digitales complejos, los científicos de datos tienen el potencial de influir en nuestro mundo de manera profunda. En un mundo cada vez más impulsado por los datos, no hay duda de que la ciencia de datos se ha convertido en un campo fundamental. En esta guía, te guiaremos en el proceso, https://www.elbravo.mx/el-curso-de-ciencia-de-datos-que-te-prepara-para-un-trabajo-en-la-industria-de-ti/ desde entender qué son los datos y cómo se utilizan, hasta los pasos involucrados en convertirse en un científico de datos competente. La visualización de datos es una parte esencial de la ciencia de datos, y es esencial tener un buen conocimiento de cómo visualizar los datos. Comienza aprendiendo los conceptos básicos de visualización de datos utilizando herramientas como matplotlib y seaborn en Python, o ggplot en R.
¿Qué hay en la caja de herramientas de un científico de datos?
El aumento del volumen de orígenes de datos y, por lo tanto, de datos, ha convertido a la ciencia de datos en uno de los campos de más rápido crecimiento de todos los sectores. Como resultado, no es de extrañar que el rol de científico de datos haya sido calificado como la “profesión más sexi del siglo XXI” por Harvard Business Review (enlace externo a IBM). Las organizaciones dependen cada vez más de estos roles para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio. Los científicos de datos trabajan junto a los analistas y las empresas para convertir la información de datos en acción. La síntesis de datos ayuda a las partes interesadas a comprender y aplicar con eficacia los resultados.
Es un enfoque multidisciplinario que combina principios y prácticas del campo de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y la ingeniería de computación para analizar grandes cantidades de datos. Este análisis permite que los científicos de datos planteen y respondan a preguntas como “qué pasó”, “por qué pasó”, “qué pasará” y “qué se puede hacer con los resultados”. Las plataformas de data science están diseñadas para la colaboración de una variedad de usuarios, incluidos los científico de datoss expertos, científico de datoss de ciudadanos, ingenieros de datos e ingenieros o especialistas en machine learning. Por ejemplo, una plataforma de ciencia de datos podría permitir a los científicos de datos implementar modelos como API, lo que facilita su integración en diferentes aplicaciones. Los científico de datoss pueden acceder a herramientas, datos e infraestructura sin tener que esperar por la TI.
Ejemplos de ciencia de datos
Los procesan todos con el uso de la tecnología y los métodos de la ciencia de datos. Entre los casos de uso más habituales, se incluye la optimización de procesos mediante automatización inteligente, focalización mejorada y personalización para mejorar la experiencia del cliente (CX). La inteligencia artificial y las innovaciones del machine learning han hecho que el procesamiento de datos sea más rápido y eficiente. La demanda del sector ha creado un ecosistema de cursos, grados académicos y puestos de trabajo en el campo de la ciencia de datos. Debido al conjunto de competencias multidisciplinarias y a la experiencia necesaria, la ciencia de datos promete un fuerte crecimiento en las próximas décadas.
- La evaluación se basa en la estimación de la validez del modelo creado y garantiza su correcta utilización de cara al problema planteado.
- Esto refleja la diversidad de aplicaciones que tiene la Ciencia de Datos y su no exclusiva aplicación en un solo área.
- Esto puede causar importantes pérdidas o interrupciones en la actividad empresarial.
- Como se puede deducir, esta ciencia es interdisciplinaria pues abarca conocimientos de matemáticas, estadística e informática, principalmente.
- El primer uso de científico de datos como título de trabajo profesional se atribuye a DJ Patil y Jeff Hammerbacher, quienes decidieron conjuntamente adoptarlo en 2008 mientras trabajaban en LinkedIn y Facebook, respectivamente.
Con una plataforma centralizada (la plataforma de machine learning), los científico de datoss pueden trabajar en un entorno de colaboración a través de sus herramientas favoritas de código abierto y todo su trabajo se sincroniza mediante un sistema de control de versiones. La mayoría de los proyectos de AI actuales utilizan múltiples tecnologías de ciencia de datos. Según Gartner, la combinación de diferentes técnicas de inteligencia artificial para lograr el mejor resultado se denomina curso de ciencia de datos «AI compuesta». Estos datos masivos contienen no solo una respuesta, sino múltiples respuestas a diferentes preguntas que los científicos de datos o data scientist pueden hacerles. A medida que aumenta la cantidad de datos generados y recopilados por las empresas, también aumenta su necesidad de científicos de datos. Eso ha provocado una gran demanda de trabajadores con experiencia o capacitación en ciencia de datos, lo que dificulta que algunas empresas cubran los puestos disponibles.
Clientes
Cuando están alojadas en la nube, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas o actualizarlas localmente. Varios proveedores de la nube, incluido IBM® Cloud, también ofrecen kits de herramientas preempaquetados que permiten a los científicos de datos crear modelos sin codificación, democratizando aún más el acceso a las innovaciones tecnológicas y los insights extraídos de los datos. El uso de tecnologías de código abierto está muy generalizado en los conjuntos de herramientas de ciencia de datos. Cuando están alojadas en el cloud, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas ni actualizarlas localmente. Por lo general, las responsabilidades de un científico de datos pueden coincidir con las de un analista de datos, en particular en el análisis de datos exploratorio y la visualización de datos. Sin embargo, las habilidades de un científico de datos suelen ser más numerosas que las de un analista de datos típico.
