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). Las organizaciones dependen cada vez más de estos curso de ciencia de datos roles para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio. Podemos relacionar la ciencia de datos con el Big Data que consiste en desarrollar mecanismos capaces de procesar y gestionar datos masivos que provienen de diversas fuentes. El objetivo es convertirlos en información capaz de interpretarse por el ser humano y que le ayude a tomar decisiones.

Puede analizar las posibles implicaciones de las diferentes alternativas y recomendar el mejor curso de acción. Utiliza el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales y los motores de recomendación del machine learning. Cloud computing escala la ciencia de datos proporcionando acceso a más potencia de proceso, almacenamiento y otras herramientas necesarias https://cntamaulipas.mx/2024/03/07/como-un-bootcamp-de-tester-de-software-te-abre-las-puertas-del-sector-tecnologico/ para proyectos de ciencia de datos. Una de las primeras universidades públicas del país en ofrecer el grado de ciencias de datos hay sido la de Navarra, la UPNA. “Me hace muy feliz poder mostrar a otras mujeres o niñas esta posibilidad. Descubrirles este campo, este ámbito… Si sirvo de referente, me llena de orgullo”, indica. La ciencia de datos se trata en paralelo en otros programas de especialización.

Herramientas gratuitas

En el sector sanitario, sus usos incluyen el diagnóstico de enfermedades, el análisis de imágenes, la planificación del tratamiento y la investigación médica. Las instituciones académicas utilizan la ciencia de datos para monitorear el desempeño de los estudiantes y mejorar su marketing para los futuros estudiantes. Los equipos deportivos analizan el rendimiento de los jugadores y planifican estrategias de juego a través de la ciencia de datos.

• La ciencia de datos forma parte de la inteligencia artificial que está en boca de todos desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022.
• Las universidades están empezando a ofrecer cursos y diplomados y algunas, maestrías y doctorados en ciencia de datos.
• Así, tenemos el histograma, el diagrama de barras, el gráfico circular, entre otros.
• La ciencia de datos se trata en paralelo en otros programas de especialización.
• 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.

Desde entonces, la ciencia de datos ha seguido creciendo en importancia, impulsada en parte por un mayor uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las organizaciones. Algunos equipos de ciencia de datos están centralizados a nivel empresarial, mientras que otros están descentralizados en unidades de negocio individuales o tienen una estructura híbrida que combina esos dos enfoques. La ciencia de datos también es vital en áreas más allá de las operaciones comerciales habituales.

Análisis descriptivo

Exploraremos casos prácticos que demuestran cómo la Ciencia de Datos está dando forma al futuro en sectores clave. Descubre cómo esta disciplina está contribuyendo a resolver problemas complejos y a impulsar la innovación en diversas industrias. ¿Cuáles son las herramientas imprescindibles en el arsenal de un Científico de Datos? Desde Python y R hasta TensorFlow, te presentamos algunas de las herramientas fundamentales utilizadas en la Ciencia de Datos.

• Por ejemplo, una plataforma de ciencia de datos podría permitir a los científicos de datos implementar modelos como API, lo que facilita su integración en diferentes aplicaciones.
• AutoAI simplifica la ciencia de datos empresarial en cualquier entorno de cloud.
• Los grandes negocios, así como las instituciones, se valen de la ciencia de datos para estudiar grandes volúmenes de datos y extraer conocimiento de ellos.
• Se necesitan conocimientos de programación, estadística, aprendizaje automático, visualización de datos y conocimientos específicos.
• Predice resultados futuros utilizando datos pasados y diversos enfoques, como la minería de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático.

Los científicos de datos no son necesariamente los responsables directos de todos los procesos comprendidos en el ciclo de vida de la ciencia de datos. Por ejemplo, de los conductos de datos se suelen encargar los ingenieros de datos, pero los científicos de datos pueden emitir recomendaciones sobre qué tipos de datos son útiles o necesarios. Aunque los científicos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar ese tipo de iniciativas a un mayor nivel requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa para que se ejecute más rápidamente. En consecuencia, es habitual que los científicos de datos colaboren con ingenieros de machine learning para escalar los modelos de machine learning.