¿Qué es la ciencia de datos? Explicación de la ciencia de datos

Así que, si eres de los que haya estudiando actuaría, ciencias de la computación, física, ingeniería en computación, matemáticas, matemáticas aplicadas y matemáticas aplicadas y computación esta es una carrera ideal para ti. Si bien el término ciencia de datos puede parecer similar a la ingeniería de datos, entre ellos guardan algunas diferencias que vale la pena remarcar. Un científico de datos debería tener un papel protagónico en cualquier organización.

Se eliminan los cuellos de botella del flujo de trabajo, ya que se simplifica la gestión y utilizan las mejores prácticas. 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 https://disenowebakus.net/noticias/tecnologia/tester en marketing, por ejemplo, podría usar herramientas distintas a las que usa un científico de datos en finanzas.

Profesión: Científico de Datos

Por ejemplo, el equipo de servicios de vuelo podría utilizar la ciencia de datos para predecir los patrones de reserva de vuelos del año siguiente al inicio de cada año. El programa o algoritmo de la computadora pueden examinar datos anteriores y predecir picos de reservas de determinados curso de tester de software destinos en mayo. Al anticiparse a las futuras necesidades de viaje de los clientes, la empresa podría empezar desde febrero a hacer publicidad específica para esas ciudades. Sin embargo, muchas compañías esperan que los científicos de datos tengan una variedad de habilidades similares.

La ciencia de datos es un término que engloba todos los aspectos del procesamiento de datos, desde la recopilación hasta el modelado y la información. Por otro lado, el análisis de datos se ocupa principalmente de la estadística, las matemáticas y el análisis estadístico. Solo se centra en el análisis de datos, mientras que la ciencia de datos está relacionada con el panorama general de los datos de la organización. En la mayoría de los lugares de trabajo, los científicos y analistas de datos trabajan juntos para alcanzar objetivos empresariales comunes. Un analista de datos puede dedicar más tiempo a los análisis rutinarios y proporcionar informes periódicos.

Diferencia con la ingeniería de datos

Por ejemplo, una compañía de envíos que use camiones utiliza la ciencia de datos para reducir el tiempo de inactividad si los camiones se rompen. Identifican las rutas y los patrones de turnos que propician averías más rápidas y ajustan los horarios de los camiones. Además, crean un inventario de piezas de repuesto comunes que se necesitan sustituir con frecuencia para que los camiones se puedan reparar con mayor rapidez. La inteligencia artificial y las innovaciones del machine learning han hecho que el procesamiento de datos sea más rápido y eficiente.

Según Hobbs, la responsabilidad del científico de datos es usar los datos para dar sentido a amplios conjuntos de información, hacer recomendaciones y construir modelos para identificar y predecir los resultados y el comportamiento de los negocios. «Alguien viene a mí con un problema», explicó, «y puedo traducirlo en algo que se puede resolver con matemáticas y construir un modelo a su alrededor». 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 roles para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio.

Ciencia de datos

La demanda del sector ha creado un ecosistema de cursos, grados académicos y puestos de trabajo en el campo de la ciencia de datos. Debido al conjunto de competencias multidisciplinarias y a la experiencia necesaria, la ciencia de datos promete un fuerte crecimiento en las próximas décadas. Las perspectivas de empleo para los científicos de datos son muy buenas en la actualidad. La demanda de profesionales capacitados en análisis de datos y aprendizaje automático sigue creciendo rápidamente en prácticamente todos los sectores. Habilidades difíciles de reunir, gran impacto en el negocio y el hecho de que viene precedido de un boom. Desafortunadamente, muchas empresas no logran un canal de comunicación claro entre los científicos de datos y los ejecutivos, lo que genera fricciones para ambas partes y para toda la organización.

Para Serra, es importante que las personas que están empezando tengan fuerza de voluntad. Si no tienes gente que te guíe todo se vuelve más difícil, por eso hay que tener voluntad para no rendirse”. Serra también agrega que es importante entender la estructura de una base de datos y saber cómo recopila los datos. Según João Serrajordia, es importante tener nociones de programación porque te da flexibilidad a la hora de acceder, explorar y procesar datos.

Su principal función es la de utilizar distintas herramientas y técnicas avanzadas con el objetivo de extraer conocimientos y patrones significativos de los grandes conjuntos de datos. Puede ser fácil confundir los términos “ciencia de datos” e “inteligencia empresarial” (BI) porque ambos están relacionados con los datos de una organización y el análisis de esos datos, pero difieren en el enfoque. El análisis de diagnóstico es un examen profundo o detallado de datos para entender por qué ha ocurrido algo. Se caracteriza por técnicas como el análisis detallado, el descubrimiento y la minería de datos o las correlaciones. Se pueden llevar a cabo varias operaciones y transformaciones de datos en un determinado conjunto con el fin de descubrir patrones únicos en cada una de estas técnicas.