Científico de Datos: ¿Qúe es y qué hacen exactamente? Spain

De hecho, se espera que la plataforma del mercado crezca a una tasa anual compuesta de más del 39% en los próximos años y se proyecta que alcance los 385 mil millones de dólares para el 2025. Toma un curso intensivo de curso de ciencia de datos los fundamentos con el certificado profesional de ciencia de datos de IBM. Con unos cuantos años de experiencia trabajando con análisis de datos, puede que te sientas preparado para pasar a la ciencia de los datos.

• En otras palabras, el arte de contar historias se está convirtiendo en una habilidad esencial para este subconjunto de científicos, e incluso se ofrecen cursos de educación continua para abordar las brechas.
• Dentro de este contexto, el rol del científico de datos ha emergido como una pieza clave en la interpretación y extracción de información valiosa a partir de conjuntos masivos de datos.
• La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los practicantes dentro de ese campo.
• Su objetivo es ayudar a las empresas y organizaciones a tomar decisiones informadas y mejorar sus operaciones a través del análisis de datos.

Este alto grado de especialización es también habitual en otras áreas de conocimiento como la medicina o la ingeniería. La ciencia de datos y la inteligencia artificial son herramientas poderosas para la diferenciación de las marcas en mercados muy competitivos. Sectores que han destacado por su rápida y fructífera adopción son la banca, el sector farmacéutico y salud, marketing y ventas, y distribución.

Ciencia de datos: Qué es, importancia, procesos y aplicaciones

Los profesionales de la ciencia de datos utilizan sistemas de computación para seguir el proceso de la ciencia de datos. Busque una plataforma que elimine la carga de TI e ingeniería y facilite a los científico de datoss la creación instantánea de entornos, el seguimiento de todo su trabajo y la implementación sencilla de modelos en producción. «La ciencia de datos es un término demasiado amplio que puede significar cosas https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ muy diferentes», dijo Hobbs. «Una de las cosas que les digo a las personas que buscan trabajo como científicos de datos es que realmente necesita leer la descripción del trabajo y ver qué herramientas están buscando. Entre los casos de uso más habituales, se incluye la optimización de procesos mediante automatización inteligente, focalización mejorada y personalización para mejorar la experiencia del cliente (CX).

• Con toda esta información, el profesional de Ciencia de Datos puede descubrir tendencias, predecir el futuro y anticiparlo.
• Debido a la proliferación de herramientas de código abierto, TI puede tener una lista cada vez mayor de herramientas a las que proporcionar soporte.
• Los ingenieros de machine learning se especializan en computación, algoritmos y habilidades de codificación específicas de los métodos de machine learning.
• Por ejemplo, las segmentaciones de datos suelen ser manejadas por ingenieros de datos, pero el científico de datos puede hacer recomendaciones sobre qué tipo de datos son útiles o necesarios.
• Por último, se necesita tener un conocimiento general de tecnologías y herramientas de Big Data.
• A menudo se espera que los científicos de datos formulen sus propias preguntas sobre los datos, mientras que los analistas de datos pueden apoyar a equipos que ya tienen objetivos establecidos.

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. Catalogada por la revista Harvard Business Review (HBR) como “la profesión más sexy” del siglo XXI, el data science atraviesa un presente inmejorable de mucha empleabilidad, estabilidad y buenos salarios. Los científicos de datos tienen las puertas abiertas para encontrar trabajo en muchos sectores, ya sea en la sanidad, financiero, artes, etc. En este artículo, te explicamos en qué consiste la ciencia de datos y por qué ha ido ganando tanta importancia esta rama laboral. Si bien es cierto que un sólido conocimiento de estadística, matemáticas y computación es imprescindible, no hace esta profesión exclusiva de matemáticos, estadísticos e ingenieros informáticos.

Análisis predictivo

Es un enfoque multidisciplinario que combina principios y prácticas del campo de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y la ingeniería de computación para analizar grandes cantidades de datos. Este análisis permite que los científicos de datos planteen y respondan a preguntas como “qué pasó”, “por qué pasó”, “qué pasará” y “qué se puede hacer con los resultados”. Si quieres convertirte en científico de datos, deberás dominar habilidades técnicas y no técnicas. Lo primero que debes hacer es asegurarte de tener una base sólida en matemáticas y estadística. También es importante estar familiarizado con diferentes herramientas y lenguajes de programación como Python o R, que son ampliamente utilizados en el campo de la ciencia de datos. Además, es útil contar con habilidades de comunicación y análisis de datos para poder presentar tus resultados de manera clara y concisa a gente con unos conocimientos diversos.

De la misma forma que un neurólogo estudia una especialidad de medicina diferente a la de un oftalmólogo o un dermatólogo. Entonces, en este ecosistema complejo de tipos de científicos de datos surge una duda muy importante. Las herramientas de machine learning no son completamente precisas, por lo que puede existir cierta incertidumbre o sesgo. Los sesgos son desajustes en el comportamiento de las predicciones o los datos de entrenamiento del modelo entre diferentes grupos, como la edad o el nivel de ingresos. Por ejemplo, si una herramienta se entrena principalmente con datos de personas de mediana edad, puede ser menos preciso cuando se hagan predicciones que impliquen a personas más jóvenes o mayores. El ámbito del machine learning ofrece la oportunidad de abordar los sesgos detectándolos y midiéndolos en los datos y el modelo.