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

Hoy en día se pueden realizar diversas formaciones que ofrecen la preparación necesaria para conocer las técnicas de estudio de los datos y trabajar en ciencia de datos aplicada. Además, existen una gran cantidad de herramientas que se pueden usar en este tipo de ciencia, por lo que cada formación se centra en unos procedimientos y herramientas determinados. Como lo comentamos anteriormente en qué es la ciencia de datos, esta tecnología agrupa e integra tres herramientas principales, las cuales ayudan y facilitan los resultados esperados de la Ciencia de Datos. Para ello, los científicos de datos deben encargarse de hacer las ‘preguntas’ correctas para recibir la información concreta que se desea conseguir. Primera plataforma de la industria basada en la nube para la analítica y los datos, que integra todos los tipos de datos y habilita la toma de decisiones accionada por IA. Tomando en cuenta todo lo explicado, los profesionales especializados en la ciencia de datos no solo deben tener aptitudes analíticas, sino que deben ser capaces de comunicar el contenido de la información que han procesado.

Estos insights se pueden utilizar como guía para la toma de decisiones y la planificación estratégica. Por lo general, las responsabilidades de un científico de datos pueden coincidir con las de un analista de datos, en particular en el análisis de datos exploratorio y la visualización de datos. Sin embargo, las habilidades de un científico de datos suelen ser más numerosas que las de un analista de datos típico. A nivel comparativo, los científicos de datos utilizan lenguajes de programación comunes, como R y Python, para efectuar más inferencia estadística y visualización de datos. Al mirar hacia el futuro de la investigación cuantitativa, podemos esperar un desarrollo tecnológico constante que amplificará sus capacidades. La adopción de nuevas herramientas de análisis de datos y los desarrollos en inteligencia artificial prometen mejorar la precisión y la eficiencia del proceso investigativo.

¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y el análisis empresarial?

La recomendación es comprender primero cuáles son estos riesgos para tomar cartas en el asunto de manera preventiva y tener también un protocolo de acción en caso de que se detecte un error, de cualquier tamaño, en la seguridad. HubSpot utiliza la información que proporcionas para ponerse en contacto contigo en relación con contenido, productos y servicios relevantes para ti. Puedes darte de baja para dejar Lanza tu carrera en TI con un bootcamp de programación de recibir este tipo de comunicaciones en cualquier momento. Si deseas obtener más información sobre la protección de tus datos en HubSpot, consulta nuestra Política de Privacidad. La plataforma debe fomentar que las personas trabajen en conjunto en un modelo, desde su concepción hasta el desarrollo final. Debe otorgar a cada miembro del equipo acceso de autoservicio a los datos y a los recursos.

que es la ciencia de datos

La ciencia de datos incorpora varias disciplinas —por ejemplo, ingeniería de datos, preparación de datos, minería de datos, análisis predictivo, aprendizaje automático (machine learning, ML) y visualización de datos, así como estadísticas, matemáticas y programación de software. Lo realizan principalmente científicos de datos capacitados, aunque también pueden participar analistas de datos de nivel inferior. Los científicos de datos también adquieren competencias de uso de plataformas de proceso de big data, como Apache Spark, el marco de trabajo de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL. Para crear modelos de machine learning, los científicos de datos suelen recurrir a distintos marcos de trabajo, como PyTorch, TensorFlow, MXNet y Spark MLib. Los científicos de datos también adquieren competencia en el uso de grandes plataformas de procesamiento de datos, como Apache Spark, el marco de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL.

¿Qué conocimientos tiene un científico de datos?

En términos comparativos, los científicos de datos aprovechan los lenguajes de programación comunes, como R y Python, para realizar más inferencias estadísticas y visualización de datos. El rol y trabajo diario de un científico de datos varían en función del tamaño y las necesidades de la organización. En los equipos de ciencia de datos más grandes, un científico puede trabajar con otros analistas, ingenieros, expertos en machine learning y estadísticos para garantizar que el proceso de la ciencia de datos se siga de principio a fin y se alcancen los objetivos empresariales. El software y los algoritmos de machine learning se utilizan para obtener información más profunda, predecir resultados y prescribir el mejor curso de acción. Las técnicas de machine learning, como la asociación, clasificación y agrupación, se aplican al conjunto de datos de entrenamiento. El modelo podría probarse con datos de prueba predeterminados para evaluar la precisión de los resultados.

  • Para entender todas las posibilidades que ofrece la ciencia de los datos a las empresas, conviene examinar algunos de los objetivos y resultados más típicos de la ciencia de datos.
  • La creación de un marco y de soluciones de almacenamiento de datos era el objetivo principal.
  • Hay que comprender a fondo el problema que la empresa está tratando de resolver y cuáles son los datos de los que dispone para resolverlo.
  • Los científicos de datos obtienen una comprensión inicial de los datos mediante estadísticas descriptivas y herramientas de visualización de los mismos.

Se requieren habilidades analíticas para hacer frente a situaciones de incertidumbre, las cuales se presentan constantemente al momento de realizar análisis de los datos. La Ciencia de Datos, o también llamada Data Science, es la disciplina que se encarga de convertir los datos en conocimiento útil. Crehana te ofrece soluciones en toda la experiencia del colaborador, de formación, clima y desempeño en un solo lugar, elevando la satisfacción, compromiso y productividad de cada persona de tu empresa. Estos se utilizan con paquetes de machine learning que generalmente vienen ya pre creados en diferentes bibliotecas o librerías. Debido al alto nivel de conocimientos requeridos, quienes deseen inscribirse en esta licenciatura antes deberán haber aprobado cuatro semestres en Actuaría, Física o Ingeniería en Computación —entre otras carreras afines— para luego cursar cuatro más en el IIMAS.

¿Cómo funciona la Ciencia de Datos?

La ciencia de datos consiste en utilizar grandes volúmenes de DATOS para solucionar problemas, encontrar patrones y tendencias, y ayudar en la toma de decisiones de un negocio. La ciencia de datos es un campo multidisciplinar que describe en líneas generales cómo se utilizan los datos para generar insights. Una trayectoria profesional alternativa es que las personas que trabajan en otros roles se vuelvan a capacitar como científicos de datos —una opción popular para las organizaciones https://bitcu.co/carrera-en-ti-bootcamp-de-programacion/ que tienen problemas para encontrar personas con experiencia. Además de los programas académicos, los posibles científicos de datos pueden participar en campamentos de entrenamiento de ciencia de datos y cursos en línea en sitios web educativos como Coursera y Udemy. Varios proveedores y grupos de la industria también ofrecen cursos y certificaciones de ciencia de datos, y los cuestionarios de ciencia de datos en línea pueden evaluar y proporcionar conocimientos básicos.