Ciencia de datos: Qué es, importancia, procesos y aplicaciones Leave a comment

La ciencia de datos incorpora varias disciplinas —por ejemplo, ingeniería de datos, preparación de datos, minería de datos, análisis predictivo, aprendizaje automático (machine learning, ML) y visualización de datos, así como estadísticas, matemáticas y programación de software. Lo realizan principalmente científicos de datos capacitados, aunque también pueden participar analistas de datos de nivel inferior. Los científicos de datos también adquieren competencias de uso de plataformas de proceso de big data, como Apache Spark, el marco de trabajo de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL. Para crear modelos de machine learning, los científicos de datos suelen recurrir a distintos marcos de trabajo, como PyTorch, TensorFlow, MXNet y Spark MLib. Los científicos de datos también adquieren competencia en el uso de grandes plataformas de procesamiento de datos, como Apache Spark, el marco de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL.

Por ejemplo, un servicio de reserva de vuelos registra datos como el número de billetes reservados cada día. El análisis descriptivo revelará los picos y las caídas de las reservas, así como los meses de alto rendimiento del servicio. El aprendizaje automático (machine learning, en inglés) y la inteligencia artificial (IA) están relacionados, pero son conceptos distintos. Hace algunos años, las universidades comenzaron a reconocer que los empleadores deseaban contratar personas que fueran programadores y supieran trabajar en equipo.

¿Para qué se utiliza la ciencia de datos?

Estas son algunas prácticas habituales que utilizan los científicos de datos para transformar la información bruta en una visión que revolucione el negocio. A pesar de la promesa de la ciencia de datos y las grandes inversiones en equipos de ciencia de datos, muchas empresas no son conscientes del valor total de sus datos. En su carrera por contratar talentos https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ y crear programas de ciencia de datos, algunas empresas han experimentado flujos de trabajo de equipo ineficientes, con varias personas que utilizan diferentes herramientas y procesos que no funcionan correctamente de forma conjunta. Sin una gestión centralizada y más disciplinada, los ejecutivos podrían no obtener un retorno completo de sus inversiones.

A lo largo del programa, se abordará el proceso completo, desde la adquisición de información hasta su manejo, organización, modelado y análisis. En 2010 Kenneth Cukier escribe “Data, Data Everywhere” donde expresa su opinión acerca de ese nuevo tipo de profesional, el científico 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. La ciencia de datos es importante para las empresas o instituciones que deben trabajar con una gran cantidad de datos.

Centro de recursos de ciencia de datos

En este caso, las empresas afirman profundizar sus conocimientos sobre las informaciones de clientes, lo que les permite elaborar un mensaje de marketing potente. Estos conocimientos permiten antes de todo responder aún mejor a la intención de búsqueda de los clientes. Para ir más allá, Spotify, la empresa sueca de música en streaming compró The Echo Nest, una compañía que se especializa en ciencia de datos musicales.

Además, los científicos de datos a menudo quieren acceder a los datos sin procesar antes de que se hayan limpiado y consolidado para poder analizar el conjunto de datos completo o filtrarlos y prepararlos para usos analíticos específicos. Como resultado, los datos sin procesar pueden almacenarse en un lago de datos basado en Hadoop, un servicio de almacenamiento de objetos en la nube, una base de datos NoSQL u otra plataforma de big data. La ciencia de datos es intrínsecamente desafiante debido a la naturaleza avanzada de la analítica que involucra. La gran cantidad de datos que normalmente se analizan se suma a la complejidad y aumenta el tiempo que lleva completar los proyectos. Además, los científicos de datos trabajan con frecuencia con grupos de big data que pueden contener una variedad de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, lo que complica aún más el proceso de análisis.

Los 5 elementos básicos de la Inteligencia Artificial

La Data Science cubre una amplia variedad de disciplinas y de campos de especialidad. Para conseguirlo, el Data Scientist experto debe poseer competencias, conocimientos y habilidades en ingeniería de datos, matemáticas, estadística, informática y Data Visualization. No obstante, todos esos datos ofrecen oportunidades increíbles para las empresas de todos los sectores profesionales, las instituciones de investigación o el sector público. El análisis de datos que permite extraer informaciones es el motivo por el que los datos a menudo se consideran como “el petróleo del siglo XXI”. Otro software de código abierto, Knime funciona para el análisis de datos, presentación de informes e integración. Su interfaz es bastante amigable, así que no exige un alto nivel de conocimiento en programación para cargar datos, extraerlos o transformarlos.

• Por lo tanto, la ciencia de datos es fundamental para la IA, ya que proporciona los datos necesarios para entrenar y mejorar los modelos y algoritmos de Inteligencia Artificial.
• Emplea varias herramientas y métodos de otras disciplinas, como la informática, la estadística y el aprendizaje automático, para analizar e interpretar conjuntos de datos grandes y complicados.
• Catalogada por la revista Harvard Business Review (HBR) como “la profesión más sexy” del siglo XXI, el data science atraviesa un presente inmejorable de mucha empleabilidad, estabilidad y buenos salarios.
• La ciencia de datos alimenta también los motores de recomendaciones capaces de sugerir productos o contenido en función de tus preferencias.

La ciencia de datos está ayudando a las empresas a tomar mejores decisiones y a crecer a través de conocimientos basados en datos. QuestionPro Research ofrece herramientas de investigación de mercado y de conocimiento de las partes interesadas curso de ciencia de datos para recopilar datos. Tiene varias características y herramientas para ayudar a las organizaciones a producir y difundir encuestas, analizar e interpretar los resultados y tomar decisiones informadas basadas en la investigación.

Los sistemas en línea y los portales de pago capturan más datos en los campos del comercio electrónico, la medicina, las finanzas y cualquier otro aspecto de la vida humana. Trabajando en conjunto, los algoritmos de aprendizaje automático y los científicos de datos pueden ayudar a los minoristas y las organizaciones de fabricación a brindar un mejor servicio a los clientes a través de sistemas mejorados de control de inventario y entrega. También hacen posible la tecnología de chatbot conversacional, mejorando constantemente el servicio al cliente y el soporte de atención médica y haciendo posible la tecnología de reconocimiento de voz que controla los televisores inteligentes. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA y se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender patrones y tomar decisiones basadas en datos sin intervención humana directa. En lugar de programar explícitamente reglas para realizar una tarea, el sistema de aprendizaje automático utiliza datos para entrenarse y mejorar su rendimiento con el tiempo.

• Muchas universidades ahora ofrecen programas de pregrado y posgrado en ciencia de datos, que pueden ser un camino directo hacia el empleo.
• En su informe del Cuadrante Mágico de 2020 sobre ciencia de datos y plataformas de aprendizaje automático, Gartner dijo que la necesidad de brindar soporte a un amplio conjunto de usuarios de ciencia de datos es “cada vez más la norma”.
• Todos los días se realizan nuevos desarrollos como ChatGPT y otros avances en IA generativa.
• DataScientest te guía para definir tu perfil profesional de la ciencia de datos, tales como Data Scientist, Data Analyst o Data Engineer.
• La exploración de datos es un análisis preliminar de estos que se utiliza para planificar otras estrategias para su modelado.