Aunque la ciencia de datos usa datos descriptivos, generalmente lo hace para determinar variables predictivas, que luego se utilizan para categorizar datos o para emitir pronósticos. Los científicos de datos los crean ejecutando aprendizaje automático, minería de datos o algoritmos estadísticos contra conjuntos de datos para predecir escenarios comerciales y resultados o comportamientos probables. En el modelado predictivo y otras aplicaciones de análisis avanzado, el muestreo de datos a menudo se realiza para analizar un subconjunto representativo de datos, una técnica de minería de datos diseñada para hacer que el proceso de análisis sea más manejable y requiera menos tiempo. El portafolio de productos de ciencia de datos y ciclo de vida de IA de IBM se basa en nuestro duradero compromiso con las tecnologías de código abierto e incluye una gama de funcionalidades que permiten a las empresas desbloquear el valor de sus datos de nuevas formas. AutoAI, una nueva y potente capacidad de desarrollo automatizado en IBM Watson® Studio, que acelera la preparación de datos, el desarrollo de modelos y las etapas de ingeniería de funciones del ciclo de vida de la ciencia de datos. 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.
- Por lo tanto, podemos encontrar científicos de datos que realizan tareas muy diferentes dentro de un mismo equipo de trabajo.
- Las responsabilidades del científico de datos comúnmente pueden superponerse con un analista de datos, particularmente con el análisis exploratorio de datos y la visualización de datos.
- El objetivo es convertirlos en información capaz de interpretarse por el ser humano y que le ayude a tomar decisiones.
- El problema surge cuando se quieren encontrar un documento en específico o todos aquellos documentos que puedan compartir una misma información en particular.
- Un científico de datos alcanza su mayor potencial cuando comprende el propósito de los productos que desarrolla.
- Los datos se analizan mostrándolos de forma diferente y buscando patrones para encontrar cualquier cosa inusual.
Sin embargo, por medio de los análisis de la data science, es posible identificar de manera masiva, automatizada y en tiempo récord qué casos pueden ser más sencillos y cuales pueden presentar ciertos obstáculos (y cuáles serían esos obstáculos). En una encuesta realizada en 2020 por la subsidiaria Kaggle de Google, que administra una comunidad en línea para científicos de datos, el 51% de los 2675 encuestados empleados como científicos de datos dijeron que tenían una maestría de algún tipo, mientras que el 24% tenía una licenciatura y el 17% tenía un doctorado. Muchas universidades ahora ofrecen programas de pregrado y posgrado en ciencia de datos, que pueden ser un camino directo hacia el empleo.
¿A qué retos se enfrentan los científicos de datos?
Cuando están alojadas en el cloud, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas ni actualizarlas localmente. Varios proveedores de cloud, incluido IBM® Cloud, ofrecen también kits de herramientas preempaquetadas que permiten a los científicos de datos crear modelos sin codificación, de modo que se democratiza aún más el acceso a las innovaciones tecnológicas y la información de valor extraída de los datos. Antes de entrar en materia, tenemos que ofrecer una definición de lo que es la https://elmanana.com.mx/tecnologia/2023/11/24/un-curso-de-analista-de-datos-para-integrarse-al-sector-ti-112671.html o data science. Se trata de un conjunto de herramientas que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer información valiosa de los datos en bruto.
Esto puede revelar que muchos clientes visitan una determinada ciudad para asistir a un evento deportivo mensual. La curso de desarrollo web ha resultado para muchos una disciplina de reciente creación, pero en la realidad este concepto lo utilizó por primera vez el científico danés Peter Naur en la década de los sesenta como sustituto de las ciencias computacionales. En 1974 publicó el libro Concise Survey of Computer Methods
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donde utiliza ampliamente el concepto ciencia de datos, lo que permitió una utilización más libre en el mundo académico. “Tiene un control de capas que permite el acceso a la información de peligros, vulnerabilidad y riesgos que se encuentra en el sistema. Las capas de información se encuentran ordenadas por temáticas que proporcionan conocimiento para la prevención del riesgo asociado a ciertos peligros en determinadas áreas del territorio nacional”, explicó. La ciencia de datos es una disciplina que estudia de dónde proviene una determinada base de información.
Inteligencia empresarial frente a ciencia de datos
Cada día, las empresas de todas las industrias recogen cada vez mayor cantidad de datos respecto a lo que hacen y cómo lo hacen; datos relacionados con sus operaciones, con el mercado, los clientes, proveedores, etc. Por ello, la data science o ciencia de datos está cada vez más presente en los negocios, ya que esta es justo la disciplina que les permite a las empresas sacar el máximo provecho de todos estos datos que se están generando. Los beneficios comerciales específicos de la ciencia de datos varían según la empresa y la industria. En las organizaciones orientadas al cliente, por ejemplo, la ciencia de datos ayuda a identificar y refinar las audiencias objetivo. 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. Los científicos de datos colaboran en equipos con profesionales de informática, estadística y profesiones específicas como finanzas, marketing y sanidad, ya que se trata de un campo interdisciplinar.
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. Tom Davenport —el llamado gurú de la analítica moderna— calificó a la Ciencia de Datos como “el trabajo más sexy del siglo XXI”, ¿pero en qué consiste esta labor? Para despejar dudas, y para despertar vocaciones, el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM invita a participar en sus pláticas informativas para ingresar a dicha licenciatura.
