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Ciencia de datos: qué es y por qué es tan importante

El análisis predictivo utiliza las tendencias de los datos para detectar peligros y oportunidades para las empresas. El objetivo de la inteligencia artificial es que las máquinas imiten las funciones cerebrales. Actualmente la inteligencia artificial puede aprender por sí misma, razonar y auto corregirse sin intervención externa. Aplicar técnicas inteligentes en el análisis de datos promueve el desarrollo de tecnologías de extracción del conocimiento. El primer uso de científico de datos como título de trabajo profesional se atribuye a DJ Patil y Jeff Hammerbacher, quienes decidieron conjuntamente adoptarlo en 2008 mientras trabajaban en LinkedIn y Facebook, respectivamente. En 2012, un artículo de Harvard Business Review coescrito por Patil y el académico estadounidense Thomas Davenport calificó al científico de datos como «el trabajo más sexy del siglo XXI».

En todos estos casos, los principales beneficios de la ciencia de datos son que permiten obtener la información suficiente para saber qué cosas suceden, por qué ocurren, qué pasará en el futuro y cómo podemos hacer que ocurra en el futuro un resultado en particular. No solo predice lo que es probable que ocurra, sino que sugiere una respuesta óptima para ese resultado. 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. Los investigadores tienen acceso a una variedad de herramientas de análisis de datos para ayudarles en su trabajo, como Excel, SPSS y R.

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Dado que la ciencia de datos suele utilizar grandes conjuntos de datos, es extremadamente importante contar con herramientas que se puedan escalar con el tamaño de los datos, sobre todo para proyectos con estrechos márgenes de tiempo. Las soluciones de almacenamiento en cloud, como los lagos de datos, proporcionan acceso a infraestructura de almacenamiento y son capaces de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad. Estos sistemas de almacenamiento aportan flexibilidad a los usuarios finales y les permiten poner en marcha grandes clústeres si es necesario. También pueden añadir nodos de cálculo incremental para acelerar los trabajos de proceso de datos, y permitir a la empresa hacer concesiones a corto plazo a cambio de mayores resultados a largo plazo. 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. La Data Science es el campo de la aplicación de técnicas analíticas avanzadas y principios científicos para extraer información valiosa de los datos para la toma de decisiones comerciales, la planificación estratégica y otros usos.

  • Permite a los negocios resumir de forma entendible lo que sucede en tiempo real, así como, facilita la entrega de reportes sobre acciones realizadas por el negocio.
  • En todos estos casos, los principales beneficios de la ciencia de datos son que permiten obtener la información suficiente para saber qué cosas suceden, por qué ocurren, qué pasará en el futuro y cómo podemos hacer que ocurra en el futuro un resultado en particular.
  • Desde un punto de vista operativo, las iniciativas de ciencia de datos pueden optimizar la gestión de las cadenas de suministro, los inventarios de productos, las redes de distribución y el servicio al cliente.
  • Los sistemas en línea y los portales de pago capturan más datos en los campos del comercio electrónico, la medicina, las finanzas y cualquier otro aspecto de la vida humana.

En consecuencia, es habitual que los científicos de datos colaboren con ingenieros de machine learning para escalar los modelos de machine learning. Muchos también tienen la tarea de crear visualizaciones de datos, cuadros curso de ciencia de datos de mando e informes para ilustrar los resultados de los análisis. El machine learning es la ciencia de entrenamiento de máquinas para que puedan analizar y aprender mediante datos, como lo hacen los humanos.

Cómo convertirse en científico de datos con cursos online

Se necesitan científicos de datos para toda actividad que se beneficie de los grandes volúmenes de información (lo que en la profesión se conoce como ‘Big Data’), que los usuarios generan todos los días. Los especialistas de Data Science utilizan toda esta información de diferentes https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ fuentes para encontrar patrones no obvios en los datos y crear modelos que predicen lo que sucederá en el futuro. A pesar de la promesa de la ciencia de datos y las grandes inversiones en equipos de ciencia de datos, muchas empresas no son conscientes del valor total de sus datos.

¿Por qué es importante medir las emisiones de metano? Así será la … – Pontificia Universidad Javeriana, Cali

¿Por qué es importante medir las emisiones de metano? Así será la ….

Posted: Thu, 30 Nov 2023 03:40:39 GMT [source]

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Alvaro Galindo

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