By: Flaka Ismaili    January 26, 2021

Los científicos de datos combinan el mundo comercial con el técnico con un análisis de datos profundos para lograr resultados específicos. En el campo del aprendizaje automático (AA), los científicos de datos diseñan y crean modelos a partir de datos, crean y trabajan con algoritmos y entrenan modelos para poder predecir y alcanzar objetivos comerciales. El rol y trabajo diario de un https://www.elbravo.mx/el-curso-de-ciencia-de-datos-que-te-prepara-para-un-trabajo-en-la-industria-de-ti/ varían en función del tamaño y las necesidades de la organización. Un científico de datos puede utilizar una serie de técnicas, herramientas y tecnologías diferentes como parte del proceso de la ciencia de datos. En función del problema, eligen las mejores combinaciones para obtener resultados más rápidos y precisos.

¿Qué lenguajes hay que aprender?

Sin embargo, contar una historia sin conectarlo a un resultado deseado, enfatizó, no la cortará. «La narración de historias analíticas, para la mayoría de las personas, no va a ser interesante, quieren saber por qué es importante», dijo. «Es crucial que comuniques la importancia y el valor de los modelos que estás construyendo». La lógica matemática también es clave para poder desempeñar sus funciones a la hora de buscar las soluciones más óptimas y rentables para solucionar problemas. Descarga el programa del estudio y un asesor te llamará para complementar cualquier información que pudieras necesitar. Existen algunos grados dobles en ingeniería informática y matemáticas (Autónoma de Madrid, Granada, Politécnica de Cataluña, Complutense, Murcia Autónoma de Barcelona) o en informática y estadística (Universidad de Valladolid).

La ciencia de datos es el estudio de datos con el fin de extraer información significativa para empresas. Es un enfoque multidisciplinario que combina principios y prácticas del campo de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y la ingeniería de computación para analizar grandes cantidades de datos. 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”. Si quieres convertirte en científico de datos, deberás dominar habilidades técnicas y no técnicas. Lo primero que debes hacer es asegurarte de tener una base sólida en matemáticas y estadística. También es importante estar familiarizado con diferentes herramientas y lenguajes de programación como Python o R, que son ampliamente utilizados en el campo de la ciencia de datos.

Consejos para los que se inician en el campo

Ritchie conversó con BBC Future Planet sobre cómo cambió su pensamiento, por qué el mundo podría estar llegando a su “punto máximo de contaminación”, y las maneras en las que podría asegurarse un futuro más sustentable. Sus estudios de carrera, iniciados a la edad de 16 años en la Universidad de Edimburgo, sólo parecían confirmar esas preocupaciones. “Solía estar convencida de que no había un futuro para el cual vivir”, escribe ahora a los 30 años en su primer libro, Not the End of the World (No es el El curso de ciencia de datos que te prepara para un trabajo en la industria de TI fin del mundo). De adolescente, temía que la devastación del planeta por la humanidad -en todas sus formas desde el cambio climático hasta la deforestación y pesca extrema- planteaba una serie de problemas insolubles. Siempre habrá otro profesional que te complemente y los dos juntos serán capaces de solucionar el problema”, añade Serra. Según Serrajordia, el primer paso es identificar si te gusta la ciencia de datos y ver si encajas en el perfil curioso e investigador que debe tener el científico.

• La capacidad para comunicar eficazmente los hallazgos a audiencias no técnicas y trabajar en equipos interdisciplinarios también son habilidades esenciales en este campo.
• Incluso si la idea es reducir drásticamente la demanda individual sobre los recursos del planeta mediante cambios de comportamiento, necesitarías un fuerte componente tecnológico.
• Por lo general, las plataformas en cloud tienen diferentes modelos de precios, como los modelos por uso o las suscripciones, para atender las necesidades de sus usuarios finales, ya sean grandes empresas o pequeñas startups.
• También es muy frecuente acceder a este campo a través de títulos relacionados, como la ingeniería informática o matemáticas.

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. Si bien las herramientas de ciencia de datos coinciden en gran parte con esta descripción, la inteligencia empresarial se centra más en datos del pasado, y la información de valor de las herramientas de BI es de carácter más descriptivo. Utiliza datos para comprender lo que ha sucedido antes para conformar un procedimiento que seguir. 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.

Big Data

A menudo tienen dificultades para contratar el talento necesario para aprovechar todo el potencial del proyecto de ciencia de datos. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”.

Flaka Ismaili

More Posts