El Dr. Kirk Borne, científico de datos principal de Booz Allen Hamilton, habla sobre la concepción errónea de que la ciencia de datos es una función de TI – y cómo los científicos de datos pueden ayudar en la nueva era de los datos más grandes y complejos. En octubre de 2012 la revista Harvard Business Review predijo que la profesión de científico de datos sería la “más sexy del https://www.4shared.com/u/XOlk7FlO/sivaf14182.html siglo XXI”. Prueba de ello es que si realizamos una búsqueda en Google Trends del término en inglés “ciencia de datos” (data science) vemos que el interés por esta disciplina no ha hecho más que crecer. Otro hito importante se dio en el 2005 cuando se publicó «Long-Lived Digital Data Collections Enabling Research and Education in the 21st Century» por The National Science Board.
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. Estos son sólo algunos ejemplos de las carreras profesionales https://www.360cities.net/profile/oliver25f4r disponibles en ciencia de datos. El campo evoluciona constantemente y siguen surgiendo nuevos roles y oportunidades. Después de recopilar los datos, el siguiente paso es el preprocesamiento de los datos. Este paso implica limpiar, transformar y normalizar los datos para que sean adecuados para el análisis.
Depurar datos
Los científicos de datos pueden utilizar métodos de machine learning como herramientas o trabajar con otros ingenieros de machine learning para procesar los datos. La ciencia de datos es el estudio de datos con el fin de extraer información significativa para empresas. 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”. Uno de los mayores desafíos es eliminar el sesgo en los conjuntos de datos y las aplicaciones de análisis. Eso incluye problemas con los datos subyacentes en sí y aquellos que los científicos de datos construyen inconscientemente en algoritmos y modelos predictivos.
- Muchos también tienen la tarea de crear visualizaciones de datos, cuadros de mando e informes para ilustrar los resultados de los análisis.
- A medida que aumenta la cantidad de datos generados y recopilados por las empresas, también aumenta su necesidad de científicos 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.
- Como resultado, agregó, los científicos de datos deben colaborar con las partes interesadas del negocio en proyectos a lo largo del ciclo de vida de la analítica.
También existe el aprendizaje profundo, una rama más avanzada del aprendizaje automático que utiliza principalmente redes neuronales artificiales para analizar grandes conjuntos de datos sin etiquetar. En otro artículo, Schmelzer de Cognilytica explica la relación entre la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la IA, detallando sus diferentes características y cómo se pueden combinar en aplicaciones analíticas. Además de esas habilidades técnicas, los científicos de datos requieren un conjunto de habilidades más suaves, que incluyen conocimiento comercial, curiosidad y pensamiento crítico.
Analista de Negocios
La ciencia de datos juega un papel importante en prácticamente todos los aspectos de las operaciones y estrategias comerciales. Por ejemplo, proporciona información sobre los clientes que ayuda a las empresas a crear campañas de marketing más sólidas y publicidad dirigida para aumentar https://willysforsale.com/author/oliver25f4rr/ las ventas de productos. Ayuda a gestionar los riesgos financieros, detectar transacciones fraudulentas y prevenir averías de equipos en plantas de fabricación y otros entornos industriales. Ayuda a bloquear los ataques cibernéticos y otras amenazas de seguridad en los sistemas de TI.