¿Qué es la ciencia de datos?
Dada la complejidad y magnitud de la información disponible hoy en día, es necesario contar con especialistas en ciencia de datos que generen información relevante para los sectores público y privado del país logrando así un impacto positivo en la sociedad. El proceso de la ciencia de datos se refiere a las acciones y técnicas de los científicos para analizar y comprender datos, extraer conclusiones y resolver problemas. Dependiendo de la cuestión de que se trate y de los objetivos del estudio, los procesos precisos que intervienen en el proceso de la ciencia de datos pueden cambiar. 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).
- Esto permite que los científicos de datos sean más eficientes y les ayuda a tomar decisiones mejor informadas sobre qué modelos funcionarán mejor para los casos de uso reales.
- Para facilitar el uso compartido de código y otra información, los científicos de datos pueden utilizar cuadernos de Jupyter y GitHub.
- El objetivo de la ciencia de datos es extraer información y conocimientos de los datos para apoyar la toma de decisiones y resolver problemas.
- 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.
Todos los artículos están minuciosamente clasificados por tema para que puedas centrarte en cualquier asunto en particular. Este blog también incluye una gran cantidad de recursos https://www.elagora.com.mx/Que-es-la-ciencia-de-datos-y-como-se-relaciona-con-la-inteligencia-artificial.html para eventos, trabajos e informes de investigación, y mucho contenido más. Este es el recurso ideal para aquellos que deseen mantenerse al tanto del aprendizaje automático.
¿Para qué se utiliza la ciencia de datos?
Busque una plataforma que elimine la carga de TI e ingeniería y facilite a los científico de datoss la creación instantánea de entornos, el seguimiento de todo su trabajo y la implementación sencilla de modelos en producción. Debido a la proliferación de herramientas de código abierto, TI puede tener una lista cada vez mayor de herramientas a las que proporcionar soporte. Un científico de datos en marketing, por ejemplo, podría usar herramientas distintas a las que usa un científico de datos en finanzas. Los equipos también pueden tener distintos flujos de trabajo, lo que significa que TI debe reconstruir y actualizar continuamente los entornos. Para las empresas, en especial las grandes, es un gran reto responder en tiempo real a las condiciones cambiantes. Esto puede causar importantes pérdidas o interrupciones en la actividad empresarial.
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. Muchas empresas se dieron cuenta de que, sin una plataforma integrada, el trabajo de data science era ineficiente, inseguro y difícil de ampliar. Estas plataformas son centros de software, alrededor de los cuales se lleva a cabo todo el trabajo de ciencia de datos.
Información general
Lanzar un programa piloto de aprendizaje y expandirlo gradualmente garantiza que los empleados entiendan los datos, interpreten análisis estadísticos y tomen decisiones informadas y basadas en datos. Una cultura de datos sólida puede llevar a una toma de decisiones más informada, una mayor eficiencia y una ventaja competitiva en el paisaje empresarial actual impulsado por los datos. Se trata de crear una mentalidad organizacional donde los datos no sean solo un subproducto, sino un activo fundamental para el crecimiento y el éxito.
- Cuando los líderes priorizan y modelan la toma de decisiones basada en datos, establecen el tono para toda la organización.
- Los desarrolladores de aplicaciones no pueden acceder al machine learning utilizable.
- En términos comparativos, los científicos de datos aprovechan los lenguajes de programación comunes, como R y Python, para realizar más inferencias estadísticas y visualización de datos.
- El uso de la inteligencia artificial a partir de la ciencia de datos es de gran ayuda en estas situaciones.
- Por ejemplo, si una herramienta se entrena principalmente con datos de personas de mediana edad, puede ser menos preciso cuando se hagan predicciones que impliquen a personas más jóvenes o mayores.
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”. Crear una cultura de datos sólida dentro de una organización es fundamental en el paisaje empresarial actual, especialmente con la creciente importancia de los científicos de datos, el acceso a datos y la ciencia de datos. Vamos a explorar los pasos clave para crear un entorno orientado a los datos que fomente la colaboración, el análisis de datos, ¿Qué es la ciencia de datos y cómo se relaciona con la inteligencia artificial? la innovación y la toma de decisiones informadas. Hay muchas historias de personas que a través de un bootcamp online lograron ingresar al sector tecnológico y conseguir un trabajo en TI. Como la de Nelson Lucena, un egresado del bootcamp de ciencia de datos de TripleTen que por años realizó estudios como ingeniero y trabajó en el área de procesos de mantenimiento. Su interés por el análisis del sector industrial lo llevó a estudiar ciencia de datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas.
Machine learning
Pueden escribir programas, aplicar técnicas de machine learning para crear modelos y desarrollar nuevos algoritmos. Los científicos de datos no solo entienden el problema, sino que también pueden crear una herramienta para solucionarlo. No es raro encontrar que los analistas empresariales y científicos de datos trabajan en el mismo equipo. Los analistas empresariales toman resultados de los científicos de datos y los utilizan para contar una historia que la empresa, en general, pueda entender.
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