¿Qué es Ciencia de datos?

Las plataformas en la nube suelen tener diferentes modelos de precios, como por uso o suscripciones, para satisfacer las necesidades de su usuario final, ya sean grandes empresas o pequeñas startups. La inteligencia empresarial (BI) suele ser un término general para la tecnología que permite la preparación, la minería, la gestión y la visualización de datos. Las herramientas y los procesos de inteligencia empresarial permiten a los usuarios finales identificar insights accionables a partir de datos en bruto, lo que facilita la toma de decisiones basada en datos dentro de organizaciones de diversas industrias. Si bien las herramientas de ciencia de datos se superponen en gran parte de este aspecto, la inteligencia empresarial se enfoca más en datos del pasado, y los insights de las herramientas de BI son de naturaleza más descriptiva.

• Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse información.
• La visualización de datos  consiste en presentarlos en un formato pictórico o gráfico para que puedan analizarse fácilmente.
• Asegúrese de que la plataforma incluya soporte para las últimas herramientas de código abierto, proveedores comunes de control de versiones como GitHub, GitLab y Bitbucket y una estrecha integración con otros recursos.
• Tu capacidad para transmitir los resultados será la habilidad más importante aquí.
• 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.

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. Como toda profesión, para trabajar en la ciencia de datos necesitas una serie de habilidades blandas y duras.

Cómo funciona la ciencia de datos

Se describe mediante correlaciones, desglose, extracción de datos y descubrimiento. Se pueden aplicar diversas operaciones y transformaciones de datos a una colección determinada para encontrar patrones específicos en cada método. Basándose https://www.digitaltoo.com/2023/11/23/un-curso-de-ciencia-de-datos-online-que-disparara-tu-carrera-profesional/ 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.

De este modo, la ciencia de datos revoluciona nuestro día a día y nos permite abrirnos a nuevos horizontes. En resumen, la Data Science representa una ciencia ineludible para el mundo del mañana. Esta plataforma se hizo pensando totalmente en los científicos de datos, así que está hecha para acompañarlos durante todo su trabajo, desde la preparación de la información hasta el análisis desplegado. Además, cuenta con otras herramientas que se complementan ya que Un curso de ciencia de datos online que disparará tu carrera profesional cuenta con opciones para el aprendizaje automático y profundo, minería de datos y análisis predictivo. Y ya que lo mencionamos en el punto anterior, vale la pena aclarar que los software de código abierto no son peligrosos, al menos no tanto como para descartar su uso. Una de sus grandes ventajas es que permiten la intervención de profesionales que optimizan sus herramientas en todos niveles, desde en la rapidez de análisis hasta en la protección de datos.

¿Qué necesita un científico de datos en una plataforma?

La ciencia de datos ha evolucionado su capacidad analítica, volviéndose de dominio más accesible y estándar. Hay que comprender a fondo el problema que la empresa está tratando de resolver y cuáles son los datos de los que dispone para resolverlo. Esta combinación de los conocimientos empresariales y tecnológicos es la esencia de la ciencia de datos. A medida que aumenta la cantidad de datos generados y recopilados por las empresas, también aumenta su necesidad de científicos de datos.

Una figura que debe combinar las habilidades de programador de software y estadístico, capaz de analizar y encontrar datos interesantes en bases de datos extensas. Jeff Wu en una conferencia inaugural para la Cátedra de Estadística HC Carver en la Universidad de Michigan pide abiertamente que las estadísticas pasen a denominarse ciencia de datos y a los profesionales dedicados a esta área, científicos de datos. Para extraer información de valor, necesitamos herramientas y profesionales específicos. Involucra el aprendizaje de técnicas para implementar software en el análisis de los datos para generar reportes de manera efectiva y encontrar tendencias importantes. El Dr. Kirk Borne, científico de datos principal de Booz Allen Hamilton, habla sobre la concepción errónea de que la ciencia de datos es una función de TI – y cómo los científicos de datos pueden ayudar en la nueva era de los datos más grandes y complejos.

Beneficios de la ciencia de datos para la empresa

Python es un lenguaje de programación interpretado, orientado a objetos y de alto nivel con una semántica dinámica. Sus estructuras de datos integradas de alto nivel, en combinación con la tipificación dinámica y la vinculación dinámica, lo hacen muy atractivo para desarrollar aplicaciones con rapidez, además de como lenguaje «pegamento» o de scripting para conectar componentes existentes. Debido al alto nivel de conocimientos requeridos, quienes deseen inscribirse en esta licenciatura antes deberán haber aprobado cuatro semestres en Actuaría, Física o Ingeniería en Computación —entre otras carreras afines— para luego cursar cuatro más en el IIMAS. En este paso, muestras a la organización lo que has encontrado y lo que significa. Tu capacidad para transmitir los resultados será la habilidad más importante aquí.

• Para crear modelos de machine learning, los científicos de datos suelen recurrir a distintos marcos de trabajo, como PyTorch, TensorFlow, MXNet y Spark MLib.
• Pero, para hacerlo, primero hay que recopilar, procesar, analizar y compartir esos datos.
• Utiliza métodos estadísticos y computacionales para evaluar e interpretar conjuntos de datos complicados y tomar decisiones fundamentadas.

Se puede decir que el estadístico estadounidense John Wilder Tukey fue precursor de la ciencia de datos en los años sesenta, haciendo énfasis en la importancia de analizar datos en lugar de ensayar en modelos estadísticos. La ciencia de datos es importante para las empresas o instituciones que deben trabajar con una gran cantidad de datos. Del mismo modo, las empresas de ciberseguridad recurren a la Inteligencia Artificial (IA) y la ciencia de datos para descubrir nuevos malware a diario. Incluso los coches autónomos se basan igualmente en la Data Science y en el análisis predictivo para ajustar su velocidad, evitar los obstáculos, mejorar la gestión de cambios de vía peligrosos o para elegir el itinerario más rápido. Por regla general, los casos de uso de la Data Science son tan numerosos como variados. Esa tecnología se utiliza para asistir en la toma de decisiones de las empresas, pero permite la automatización de determinadas tareas profesionales que necesitan un modo de aprendizaje específico.

Desafíos de la implementación de proyectos de data science

Es la que se encarga de que la parte “visible” (front end) funcione de manera adecuada. Si tomamos de ejemplo una pagina web, el back end podría ser la base de datos, el sistema de autenticación, los servidores, etc. Un algoritmo ​es un conjunto de instrucciones bien definidas, ordenadas y finitas que permiten llevar a cabo una actividad mediante pasos sucesivos que no generen dudas a quien deba hacer dicha actividad. Aprenderás bajo una malla curricular de estándar internacional y nuestros convenios internacionales con las instituciones más top del mundo te llevarán a compartir tus conocimientos y tu ingenio. La evaluación se basa en la estimación de la validez del modelo creado y garantiza su correcta utilización de cara al problema planteado. Como requisitos de datos entendemos las características para registrar que tipos de datos se van a recoger, que respuestas se esperan obtener de ellos y los datos necesarios para el diseño.