Ciencia de Datos: 5 Razones por las que estudiarlo

Su principal objetivo es extraer, recopilar, procesar, interpretar, analizar y descargar información útil con la que se generará una base de datos que permita determinar tendencias y patrones para una refinada toma de decisiones. Puesto en otras palabras, la Ciencia de Datos ofrece como resultado una transformación de datos en información que ayuda a las empresas e individuos a resolver dificultades. Como ves la lista de aplicaciones donde se utilizan modelos o algoritmos de “machine learning” y se utiliza la ciencia de datos es interminable. Cuando se habla de ciencia de datos nunca
podemos dejar de lado uno de los casos más exitosos que ha producido esta rama. La razón por la cual The Weather Channel se convirtió en un ejemplo magistral de la
importancia de este campo; es porque sus
científicos de datos realizaron un análisis climatológico y de geolocalización
a más de tres millones de usuarios. La ciencia de datos y sus profesionales permiten
que toda esa información sea utilizada para, por ejemplo, segmentar a millones
de clientes, lo que permitirá saber con exactitud quienes siguen la marca, qué
es lo necesitan y qué productos o servicios podrían requerir.

¿Has tenido la experiencia de utilizar herramientas de ciencia de datos en tu trabajo o en tus estudios? 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. Esta ciencia permite identificar las necesidades de los clientes, identificar patrones de comportamiento o predecir la evolución de determinados valores. Por otra parte, permite tomar decisiones basadas en información estadística, además de ayudar a medir de forma precisa si una organización está cumpliendo sus objetivos.

Futuro de la ciencia de datos

A continuación, exploran los datos para identificar patrones interesantes que se puedan estudiar o utilizar. 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 todas las industrias. Como resultado, no sorprende que el rol de científico de datos haya sido calificado como el “trabajo más sexy del siglo XXI” por Harvard Business Review (enlace externo a IBM).

a que se dedican los que estudian ciencias de datos

La mayoría de ellas ofrecen el grado de ciencia de datos e inteligencia artificial. La ciencia de datos aplicada es la ciencia que se encarga de recopilar y analizar datos de un campo o área en concreto con objetivo el objetivo de desarrollar soluciones y herramientas y obtener conclusiones en torno a ese campo específico. La finalidad de la ciencia de datos es responder preguntas sobre la información que se está analizando. De esta forma se pueden incluso predecir ciertas tendencias y comportamientos en las áreas objeto de estudio. Esta disciplina se encuentra en constante desarrollo y evolución y requiere de personas que sean creativas y busquen innovar.

La evolución de la ciencia de datos

Sin una gestión centralizada y más disciplinada, los ejecutivos podrían no obtener un retorno completo de sus inversiones. 1) Proporciona una estimación precisa
Trabajar los datos de tu negocio mediante la adopción de sistemas neuronales y de aprendizaje automático se ha aplicado https://www.adiario.mx/tecnologia/el-bootcamp-de-tripleten-unico-por-su-metodo-de-ensenanza-y-plan-de-carrera/ en bastantes ocasiones para predecir resultados más adelante, y muchos científicos de datos tienen habilidades en ambas áreas. Por ejemplo, un empresario que dirige un negocio desde hace mucho tiempo conoce el pico de la temporada y puede predecir las temporadas festivas.

  • El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es la capacidad de los ordenadores de analizar, entender y generar el lenguaje humano, incluyendo el habla.
  • La BI está orientada a datos estáticos (que no cambian) que generalmente están estructurados.
  • Asimismo, imparte estudios de posgrado y educación continua; dispone de bolsa de trabajo, publicaciones, laboratorios y talleres para algunas carreras; organiza actividades deportivas y recreativas,ofrece becas, orientación educativa, servicio médico.
  • Cuando están alojadas en la nube, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas o actualizarlas localmente.
  • Debe otorgar a cada miembro del equipo acceso de autoservicio a los datos y a los recursos.

Ocurre también en las organizaciones, a veces sólo cuentan con talento junior, pero con un experto que las guíe todos pueden crecer. Este trabajo está disponible bajo los términos de una licencia bootcamp de programación Creative Commons IGO 3.0 Reconocimiento-No comercial-Sin Obras Derivadas. (CC-IGO 3.0 BY-NC-ND) y pueden reproducirse con la debida atribución al BID y para cualquier uso no comercial.

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