La Ciencia de Datos o Data Science podría ser entendida como una disciplina que combina múltiples campos, tales como la estadística, los métodos científicos y el análisis de datos, para extraer el valor de estos últimos. Un año más tarde, en 2002, comienzan las publicaciones de la primera revista científica en lo referente a los datos, la conocida como Data Science Journal. La computación en la nube escala la ciencia de datos proporcionando acceso a más potencia de proceso, almacenamiento y otras herramientas necesarias para proyectos de ciencia de datos.
La Ciencia de Datos permite analizar patrones históricos, factores estacionales y variables del mercado para anticipar las necesidades futuras. Este enfoque posibilita una gestión de inventario más eficiente, evitando escasez o excedentes y maximizando la rentabilidad. En su rutina, los profesionales de Data Science emplean herramientas avanzadas para explorar datos y construir modelos predictivos. Cada día es una nueva oportunidad para encontrar soluciones creativas y contribuir al avance de la tecnología.
Objetivo de la ciencia de datos
Esta ciencia, a través del análisis de los mismos, busca obtener respuestas óptimas en la toma de decisiones y para detectar nuevas tendencias. En un artículo publicado en 1962, el estadístico estadounidense John W. Tukey escribió que el análisis de datos “es intrínsecamente una ciencia empírica”. Cuatro años más tarde, Peter Naur, un pionero de la programación de software danés, propuso la datalogía —”la ciencia de los datos y los procesos de datos”— como una alternativa a la informática. Más tarde utilizó el término ciencia de datos en su libro de 1974, Concise Survey of Computer Methods, y lo describió como “la ciencia de tratar con datos” —aunque nuevamente en el contexto de la informática, no de la analítica. Los beneficios comerciales específicos de la ciencia de datos varían según la empresa y la industria.
- Por lo tanto, es buena idea considerar que los perfiles de científicos de datos tengan habilidades con este tipo de código, ya que además pueden crear opciones que se ajusten a las necesidades particulares de una empresa o negocio.
- Crea, prueba y despliega aplicaciones con la aplicación gratuita de procesamiento de lenguaje natural.
- Un científico de datos puede utilizar una serie de técnicas, herramientas y tecnologías diferentes como parte del proceso de la ciencia de datos.
- Asegúrate de que la plataforma pueda escalar con tu negocio a medida que crece tu equipo.
Lo cierto es que por medio de técnicas estadísticas (típicas de la jurimetría), analíticas, matemáticas y computacionales que aplica la ciencia de datos, hoy en día los abogados pueden realizar acciones que antes no El curso de ciencia de datos que te prepara para un trabajo en la industria de TI podían. Un portafolio es una herramienta poderosa para mostrar tus habilidades y conocimientos. Incluye todos los proyectos en los que has trabajado, incluso aquellos de cursos en línea o desafíos de programación.
Los beneficios de una plataforma de data science
El análisis predictivo utiliza las tendencias de los datos para detectar peligros y oportunidades para las empresas. Un científico de datos puede utilizar una serie de técnicas, herramientas y tecnologías diferentes como parte del proceso de la ciencia de datos. En función del problema, eligen las mejores combinaciones para obtener resultados más rápidos y precisos.
La ciencia de datos es intrínsecamente desafiante debido a la naturaleza avanzada de la analítica que involucra. 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, lo que complica aún más el proceso de análisis. Esta guía completa de ciencia de datos explica con más detalle qué es, por qué es importante para las organizaciones, cómo funciona, los beneficios comerciales que brinda y los desafíos que plantea. También encontrará una descripción general de las aplicaciones, herramientas y técnicas de la ciencia de datos, además de información sobre lo que hacen los científicos de datos y las habilidades que necesitan. A lo largo de esta guía, hay hipervínculos a artículos de TechTarget relacionados que profundizan más en los temas que se tratan aquí y ofrecen información y consejos de expertos sobre iniciativas de ciencia de datos.
Aprendizaje automático o modelización
La ciencia de datos es un campo que se basa en gran medida en la programación, por lo que es esencial tener una buena base en al menos un lenguaje de programación. Python y R son los lenguajes más populares para la ciencia de datos, pero también puedes usar otros lenguajes como Java, C++ o SQL. Asegúrese de que la plataforma incluya soporte para las últimas herramientas de código abierto, proveedores comunes de control de versiones como GitHub, GitLab y Bitbucket y una estrecha integración con otros recursos. Los desarrolladores de aplicaciones no pueden acceder al machine learning utilizable. A veces, los modelos de machine learning que los desarrolladores reciben no están listos para implementarlos en aplicaciones.
Es una mina de oro virtual que ayuda a incrementar los ingresos – en tanto haya alguien que cave y desentierre insights de negocios que nadie pensó en buscar antes. La ciencia de datos sirve para identificar de forma masiva y rápida todos aquellos casos en curso que podrían presentar ciertas dificultades, así como aquellos que pueden ser más sencillos. La ciencia de datos consiste en aplicar múltiples herramientas y tecnologías para extraer información útil de los datos estructurados y desestructurados. Estas son algunas prácticas habituales https://www.elbravo.mx/el-curso-de-ciencia-de-datos-que-te-prepara-para-un-trabajo-en-la-industria-de-ti/ que utilizan los científicos de datos para transformar la información bruta en una visión que revolucione el negocio. A medida que la ciencia de datos se vuelve aún más frecuente en las organizaciones, se espera que los científicos de datos ciudadanos asuman un papel más importante en el proceso de análisis. En su informe del Cuadrante Mágico de 2020 sobre ciencia de datos y plataformas de aprendizaje automático, Gartner dijo que la necesidad de brindar soporte a un amplio conjunto de usuarios de ciencia de datos es “cada vez más la norma”.