Ciencia de datos: Qué es, importancia, procesos y aplicaciones

Su principal objetivo es extraer, recopilar, procesar, interpretar, analizar y descargar información útil con la que se generará una base de datos que permita determinar tendencias y patrones para una refinada toma de decisiones. Puesto en otras palabras, la Ciencia de Datos ofrece como resultado una transformación de datos en información que ayuda a las empresas e individuos a resolver dificultades. Desafortunadamente, muchas empresas no logran un canal de comunicación claro entre los científicos de datos y los ejecutivos, lo que genera fricciones para ambas partes y para toda la organización. Igualmente preocupante, basado en encuestas con 64,000 desarrolladores, encontró que junto a los especialistas en aprendizaje automático, más científicos de datos están buscando un nuevo trabajo en comparación con otros profesionales. Sin embargo, en el clima de negocios de hoy en día, dominar el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y los algoritmos de perfeccionamiento pueden no ser suficientes. Se está solicitando a los científicos de datos que comuniquen de manera más efectiva sus hallazgos a los clientes, sus equipos y la suite C.

• La ciencia de datos puede ayudar a las empresas a predecir los cambios y reaccionar de forma óptima ante las distintas circunstancias.
• Las empresas necesitan entenderlo cada vez mejor porque, entre otras cosas, puede ayudarles a mejorar sus estrategias de marketing y ventas, encontrar nuevas perspectivas de negocio y aumentar la eficiencia operativa.
• No obstante, hay que saber extraer el valor de los datos y para hacerlo adecuadamente existe el data science y los data scientist.
• Pero antes, señalan los responsables del plan de estudios, es importante que los aspirantes tengan claro qué es la Ciencia de Datos y cuál es su aplicación, por lo que han organizado estas pláticas.
• El programa o algoritmo de la computadora pueden examinar datos anteriores y predecir picos de reservas de determinados destinos en mayo.

Si buscas una carrera cuyo salario se duplique habiendo cumplido los 3 años de experiencia, entonces estás en el espacio correcto. En 1974 el científico danés, Peter Naur, utilizó el término como sustituto de las ciencias computacionales en su libro “Concise Survey of Computer Methods”. A partir de su publicación, el concepto comenzó a estudiarse y utilizarse más abiertamente en el entorno académico.

¿Qué es un científico de datos?

Las técnicas de machine learning, como la asociación, clasificación y agrupación, se aplican al conjunto de datos de entrenamiento. El modelo podría probarse con datos de prueba predeterminados para evaluar la precisión de los resultados. 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. Para realizar estas tareas, los científicos de datos deben tener más conocimientos de ciencia informática y ciencias puras que un analista de negocio o analista de datos típico.

La ciencia de datos está directamente relacionada con la inteligencia artificial y el machine learning, aunque los dos juegan un rol muy importante, bajo ninguna circunstancia deben ser considerados como sinónimos. 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). Para facilitar el uso compartido de código y otra información, https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ los científicos de datos pueden utilizar cuadernos de Jupyter y GitHub. Asimismo, los egresados de esta carrera tendrán todas las herramientas y capacidades para manejar, analizar e innovar modelos matemáticos que les permitan atender campos de aplicación tales como medicina, biología, mercadotecnia, finanzas, ciencia e investigación; entre otras. La carrera de “ciencias de datos” es indispensable para resolver necesidades en el manejo actual y futuro de la información.

Dónde estudiar para ser Científico de Datos

«Alguien viene a mí con un problema», explicó, «y puedo traducirlo en algo que se puede resolver con matemáticas y construir un modelo a su alrededor». 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. El rol y trabajo diario de un científico de datos varían en función del tamaño y las necesidades de la organización.

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. Dado que la ciencia de datos con frecuencia aprovecha grandes conjuntos de datos, las herramientas que pueden escalar con el tamaño de los datos son increíblemente importantes, sobre todo para proyectos con estrechos márgenes de tiempo. Las soluciones de almacenamiento en la nube, como los data lakes, brindan acceso a la infraestructura de almacenamiento, que es capaz de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad. Estos sistemas de almacenamiento brindan flexibilidad a los usuarios finales, lo que les permite activar grandes clústeres según sea necesario.

Obtener la información

Basándose en los datos que hay que analizar, un ingeniero o científico de datos escribe instrucciones para que las siga el algoritmo de aprendizaje automático. El algoritmo utiliza estas instrucciones repetidamente para llegar a la salida correcta. Ayuda a las empresas a encontrar patrones y tendencias en conjuntos masivos de datos para mejorar las operaciones, hacer previsiones y desarrollarse. Las empresas se encuentran con enormes cantidades de datos en el comercio electrónico, las finanzas, la medicina, los recursos humanos, etc. Los procesan todos con el uso de la tecnología y los métodos de la ciencia de datos. Mediante la combinación de numerosas técnicas, tecnologías y herramientas, la ciencia de datos ayudará a extraer conclusiones perspicaces.

Esto puede revelar que muchos clientes visitan una determinada ciudad para asistir a un evento deportivo mensual. Para facilitar el intercambio de código y otra información, los científicos de datos pueden usar cuadernos de GitHub y Jupyter. El diagrama de Venn sobre la ciencia de datos, creado por Drew Conway, CEO y fundador de Alluvium, ilustra las competencias que debe tener un profesional para trabajar como un data scientist.

Ejemplos del uso de ciencia de datos

Los alumnos podrán cursar la comprensión del idioma en cualquier centro de idiomas de la UNAM. • Elegir y acreditar una de las diez opciones de titulación con las que cuenta el plan de estudios. Incluir en tu organización las ciencias de datos es una inversión, puesto nos brinda la oportunidad de entender el contexto en que nos desempeñamos y valorar qué podemos aportar a un mercado que cada vez está más competido. curso de ciencia de datos Las industrias son muy variadas, pueden ser financieras como las Fintech, la farmacobiologa o instituciones de investigación; estas -entre otras- son las que están usando la ciencia de datos. Si te interesa conocer más sobre esto, te recomendamos revisar el Máster en Data Science que tenemos aquí en CEUPE, en el cual te prepararemos para desarrollar tú carrera profesional en ese perfil tan demandado.

• O lo que es lo mismo, uno de los profesionales más importantes en cualquier empresa de Internet hoy en día.
• En los equipos de ciencia de datos más grandes, un científico puede trabajar con otros analistas, ingenieros, expertos en machine learning y estadísticos para garantizar que el proceso de la ciencia de datos se siga de principio a fin y se alcancen los objetivos empresariales.
• Hablar de cambio climático es solo uno de los temas fundamentales en los que los ingenieros en Ciencia de Datos están inmersos, aunque en realidad están presentes en muchos ámbitos en prácticamente todas las industrias.
• Sin embargo, en equipos más pequeños, un científico de datos puede cumplir varias funciones.
• Las herramientas y procesos de inteligencia empresarial permiten a los usuarios finales identificar información procesable a partir de datos en bruto, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos en organizaciones de distintos sectores.