Ciencia de datos: qué es, aplicaciones, salidas y dónde estudiarla

“Siempre hemos estado muy preocupados por atender las necesidades futuras de la industria. La ética es uno de nuestros grandes hilos conductores en la formación de ingenieros, así como la preocupación por promover una competencia de autogestión del conocimiento en todos nuestros egresados”. “Ética es una competencia muy importante para el mundo laboral del futuro, también la capacidad de autogestión del conocimiento, es decir, que yo mismo sea capaz de identificar cuáles son mis necesidades de capacitación y que pueda gestionarlas”. Aunque la mayoría de los profesionales de la ciencia de datos no versiona sus notebooks, una proporción considerable (41 %) opta por hacerlo, y la mayoría de ellos elige Git o GitHub para el versionado. A partir de entonces, Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial han sido considerados como una inversión a considerar. De hecho, se estima que las empresas que no implementen este tipo de innovaciones en sus procesos, probablemente desaparezcan en los próximos años.

• La ciencia de datos es una disciplina que estudia de dónde proviene una determinada base de información.
• Conoce el concepto de DevOps, cómo funciona y qué beneficios trae la cooperación de diferentes equipos IT.
• Una de ellas es la universidad UNIR, la cual cuenta con un grado de ciencias de datos online con una duración de 4 cursos académicos.
• El científico de datos también debe comprender los detalles del negocio, como la fabricación de automóviles, el comercio electrónico o el cuidado de la salud.
• Los notebooks Datalore son compatibles con Jupyter y ofrecen asistencia a la codificación inteligente para notebooks Python, SQL, R y Scala, así como visualizaciones sin código y limpieza y transformación de datos.

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. 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. Son parte matemáticos, parte científicos en computación y parte observadores de tendencias. Los científicos de datos no estaban en muchos radares hace una década, pero su repentina popularidad refleja la forma en que las empresas conciben ahora el big data. Esa masa de información carente de estructura e inmanejable ya no puede ser ignorada y olvidada.

¿Qué necesita un científico de datos en una plataforma?

Estos se utilizan con paquetes de machine learning que generalmente vienen ya pre creados en diferentes bibliotecas o librerías. Tom Davenport —el llamado gurú de la analítica moderna— calificó a la Ciencia de Datos como “el trabajo más sexy del siglo XXI”, ¿pero en qué consiste esta labor? Para despejar dudas, y para despertar vocaciones, el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM invita a participar en sus pláticas informativas para ingresar a dicha licenciatura. Plataformas como Coursera, Udacity y Khan Academy ofrecen cursos especializados en Ciencia de Datos, que van desde lo básico hasta lo avanzado.

Este es el motivo por el que la implementación de modelos en aplicaciones útiles puede llevar desde semanas hasta incluso meses. La ciencia de datos combina matemáticas y estadística, programación especializada, análisis avanzados, inteligencia artificial Aprende todo lo que necesitas sobre desarrollo web con este curso online (IA) y machine learning con experiencia en distintas materias para descubrir información práctica oculta en los datos de una organización. Esta información se puede utilizar como guía para la toma de decisiones y la planificación estratégica.

¿Qué hay en la caja de herramientas de un científico de datos?

Por ejemplo, el servicio de vuelos podría hacer el análisis detallado de un mes con un rendimiento particularmente alto para entender mejor el pico de reservas. Esto puede revelar que muchos clientes visitan una determinada ciudad para asistir a un evento deportivo mensual. El análisis descriptivo examina los datos para obtener información sobre lo que ha ocurrido u ocurre en el entorno de datos. Se caracteriza por las visualizaciones de datos, como los gráficos circulares, de barras o líneas, las tablas o las narraciones generadas. Por ejemplo, un servicio de reserva de vuelos registra datos como el número de billetes reservados cada día.

• Dada la pronunciada curva de aprendizaje de la ciencia de datos, muchas empresas buscan acelerar el rendimiento de la inversión de sus proyectos de IA; a menudo les cuesta conseguir contratar el talento necesario para materializar todo el potencial del proyecto de ciencia de datos.
• 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.
• Por ejemplo, Lex Machina usa la ciencia de datos para analizar a los abogados de la parte contraria en un juicio a fin de diseñar las mejores estrategias.
• Las agencias gubernamentales y las organizaciones de políticas públicas también son grandes usuarios.

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. Las plataformas de data science están diseñadas para la colaboración de una variedad de usuarios, incluidos los científico de datoss expertos, científico de datoss de ciudadanos, ingenieros de datos e ingenieros o especialistas en machine learning. Por ejemplo, una plataforma de ciencia de datos podría permitir a los científicos de datos implementar modelos como API, lo que facilita su integración en diferentes aplicaciones. Los científico de datoss pueden acceder a herramientas, datos e infraestructura sin tener que esperar por la TI.

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Pero, a la vez, la estadística también puede ser afrontada mediante la ciencia de datos para poder realizar los análisis concernientes a su objeto de estudio de una forma más precisa, eficiente y dinámica. 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. En 2010 Kenneth Cukier escribe “Data, Data Everywhere” donde expresa su opinión acerca de ese nuevo tipo de profesional, el científico de datos.

Ayuda a las empresas a encontrar patrones y tendencias en conjuntos masivos de datos para mejorar las operaciones, hacer previsiones y desarrollarse. La necesidad de almacenamiento de datos aumentó a medida que el mundo se adentraba en la era del big data. Hasta 2010, https://www.elcontribuyente.mx/2023/11/aprende-todo-lo-que-necesitas-sobre-desarrollo-web-con-este-curso-online/ era el principal problema y fuente de preocupación para los sectores empresariales. 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.

Datos brutos Próximamente

Conoce el concepto de DevOps, cómo funciona y qué beneficios trae la cooperación de diferentes equipos IT. Periodista y filmmaker, me dedico a registrar la realidad que me rodea y compartirla de forma escrita y audiovisual. Además de jugar al fútbol y surfear, me encanta aprender y enseñar sobre lo mágica y diversa que es nuestra existencia.