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, curso de ciencia de datos lo que complica aún más el proceso de análisis. En términos generales, uno de los mayores beneficios de la ciencia de datos es potenciar y facilitar una mejor toma de decisiones. Las organizaciones que invierten en él pueden incluir evidencia cuantificable basada en datos en sus decisiones comerciales.

La Data Science permite tomar decisiones basadas en datos, en vez de en una simple intuición. De este modo, la ciencia de datos revoluciona nuestro día a día y nos permite abrirnos a nuevos horizontes. En resumen, la Data Science representa una ciencia ineludible para el mundo del mañana. Muchas empresas se dieron cuenta de que, sin una plataforma integrada, el trabajo de data science era ineficiente, inseguro y difícil de ampliar. Estas plataformas son centros de software, alrededor de los cuales se lleva a cabo todo el trabajo de ciencia de datos.

Ayuda

Un jugador clave en esta área es QuestionPro, una plataforma versátil de encuestas y análisis de datos que desempeña un papel crucial en la creación de una cultura de datos saludable dentro de las organizaciones. Invierte en programas de capacitación y desarrollo para mejorar las habilidades de alfabetización de datos en todos los niveles. Lanzar un programa piloto de aprendizaje y expandirlo gradualmente garantiza que los empleados entiendan los datos, interpreten análisis estadísticos y tomen decisiones informadas y basadas en datos. Otro software de código abierto, Knime funciona para el análisis de datos, presentación de informes e integración.

Se puede decir que el estadístico estadounidense John Wilder Tukey fue precursor de la ciencia de datos en los años sesenta, haciendo énfasis en la importancia de analizar datos en lugar de ensayar en modelos estadísticos. Muchas universidades ahora ofrecen programas de pregrado y posgrado en ciencia de datos, que pueden ser un camino directo hacia el empleo. Los tres tipos de técnicas estadísticas y analíticas más utilizadas por los científicos de datos.

¿Qué es un científico de datos?

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. La ciencia de datos es importante para las empresas o https://www.elagora.com.mx/Que-es-la-ciencia-de-datos-y-como-se-relaciona-con-la-inteligencia-artificial.html instituciones que deben trabajar con una gran cantidad de datos. Cloud computing escala la ciencia de datos proporcionando acceso a más potencia de proceso, almacenamiento y otras herramientas necesarias para proyectos de ciencia de datos. No solo predice lo que es probable que ocurra, sino que sugiere una respuesta óptima para ese resultado.

Por su parte, los científicos de datos usan la tecnología para trabajar con datos empresariales. Pueden escribir programas, aplicar técnicas de machine learning para crear modelos y desarrollar nuevos algoritmos. Los científicos de datos no solo entienden el problema, sino que también pueden crear una herramienta para solucionarlo.

Inteligencia empresarial frente a ciencia de datos

Seguramente has oído sobre el Big Data, una de las grandes tecnologías del siglo XXI. Su gran poder para grandes volúmenes de datos hace posible que la Ciencia de Datos pueda existir. El formato más común para almacenar información son las bases de datos estructuradas. Y todo esto como parte de mi proceso de actualización como científico de datos (¡la profesión más sexy del siglo XXI!).

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