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. El portafolio de productos de ciencia de datos y ciclo de vida de IA de IBM se basa en nuestro duradero compromiso con las tecnologías de código abierto e incluye una gama de funcionalidades que permiten a las empresas desbloquear el valor de sus datos de nuevas formas.

Infórmese sobre cómo las administraciones de todo el mundo aplican la analítica para tomar millones de decisiones decisivas cada día. La demanda cada vez mayor de una atención basada en valores y ciclos de desarrollo de fármacos más cortos ha acelerado la incorporación de la ciencia de datos a la atención sanitaria. Solo en el campo del diagnóstico por imágenes, la AI y la analítica ayudan a mejorar la precisión de los diagnósticos, complementar el trabajo de médicos y radiólogos, y mejorar la atención al paciente.

Carrera profesional en ciencia de datos

Un científico de datos combina programación, matemáticas y conocimiento del
dominio para responder preguntas utilizando datos. De los ejemplos anteriores de compañías con una cultura basada en datos, se desprende que cada empresa utiliza los datos de forma diferente. Por lo tanto, el propósito de los científicos de datos depende de los intereses de la compañía. La Ciencia de los Datos no es más que un campo multidisciplinar cuyo Por qué un curso online de desarrollo web es imprescindible para aprender la profesión objetivo es utilizar los datos (digitales) para resolver problemas de la vida real o aportar valor, lo que se denomina «Datos de Producto». Para competir en el mercado actual, es fundamental aprovechar la “inteligencia” que aportan los datos, ya que las otras marcas sí se aprovecharán de ella. La llegada del big data significa un cambio de paradigma, y una de las claves de la victoria es adaptarse al nuevo “campo de batalla”.

En el pasado, conseguir esta información era mucho más laborioso que en la actualidad. Ahora estamos gobernados por las tecnologías, cada persona genera por unos 3 MB de información al día. Sin duda, conocer qué es la Ciencia de Datos es relevante para generar grandes resultados a las empresas que se atreven a utilizarla.

El rol de la inteligencia artificial y el machine learning en la ciencia de datos

Al implementar prácticas éticas y salvaguardias adecuadas, los profesionales pueden aprovechar los beneficios de la ciencia de datos sin comprometer la confianza del público. Por otro lado, si eres un profesional que tiene esa pasión por el análisis de los datos y “descubrir” tendencias, lo tuyo puede ser convertirte en un científico de datos. Los pronósticos son presentados en informes, gráficos y otras formas de visualización de datos que permiten que las tendencias sean fáciles de entender.

Fue creado por la Fundación de Software Apache, por lo tanto cuenta con varias herramientas para la gestión de los trozos en los que divide la información para un mejor manejo. Los científicos de datos deben contar con información sobre las experiencias de los colaboradores de las cuales obtendrán conclusiones acerca de lo que se puede mejorar en el trabajo, o en dónde hay que implementar nuevas estrategias. Desde el diseño de un producto, durante la creatividad que imagina cómo comunicarlo a su audiencia hasta el seguimiento de las transacciones para garantizar la satisfacción del cliente, las personas hacen la diferencia.

¿Qué necesita un científico de datos en una plataforma?

Al final, el objetivo principal de los científicos de datos es hacer que las empresas crezcan mejor. Este es el proceso donde ocurren los descubrimientos, los científicos de datos realizan análisis estadísticos, análisis predictivos, regresión, aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje profundo, y más para extraer tendencias de los datos preparados. Su principal objetivo es extraer, recopilar, procesar, interpretar, analizar y descargar información útil con la que se generará una base de datos que permita determinar tendencias y patrones para una refinada toma de decisiones.

Para ello, se utiliza la Ciencia de Datos para extraer información de los buscadores y de las redes sociales. Esto con el objetivo de recopilar data del historial de navegación, de compras, de gustos y preferencias, y de información sociodemográfica del público de interés. En este tipo de análisis, la importancia de la Ciencia de Datos es que evalúa distintas estrategias para lograr objetivos específicos. Es decir, la misma tecnología ofrece distintos caminos que puede tomar la empresa respecto https://ekuatio.com/por-que-un-curso-online-de-desarrollo-web-es-imprescindible-para-aprender-la-profesion/ a una necesidad y les presenta la predicción de los resultados que generaría cada camino. Para facilitar el uso compartido de código y otra información, los científicos de datos pueden utilizar cuadernos de Jupyter y GitHub. Si la alta demanda y los salarios que llegan a alcanzar los científicos de datos te ha motivado a formarte profesionalmente o continuar estudios de maestría (master) o doctorado, en el mercado existe una amplia variedad de programas de estudios y a diferentes precios.

Plataforma de CRM completa

Los científicos de datos no son necesariamente los responsables directos de todos los procesos comprendidos en el ciclo de vida de la ciencia de datos. Por ejemplo, de los conductos de datos se suelen encargar los ingenieros de datos, pero los científicos de datos pueden emitir recomendaciones sobre qué tipos de datos son útiles o necesarios. Aunque los científicos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar ese tipo de iniciativas a un mayor nivel requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa para que se ejecute más rápidamente. En consecuencia, es habitual que los científicos de datos colaboren con ingenieros de machine learning para escalar los modelos de machine learning. El objetivo de la ciencia de datos es extraer información y conocimientos de los datos para apoyar la toma de decisiones y resolver problemas.

La Ciencia de Datos se encuentra en la intersección de diversas disciplinas, lo que la hace extremadamente versátil y aplicable en una amplia gama de industrias y sectores. Para realizar estas tareas, los científicos de datos deben tener más conocimientos de ciencia informática y ciencias puras que un analista de negocio o analista de datos típico. El científico de datos también debe comprender los conceptos específicos del negocio, como la fabricación de automóviles, el comercio electrónico o la atención sanitaria. Podemos definir al científico de datos (Data Scientist) como el profesional encargado de combinar una variedad de conocimientos para analizar los datos recopilados de la web, teléfonos inteligentes, clientes, sensores y otras fuentes para obtener información útil. En los últimos años, la ciencia de datos surgió como una nueva e importante disciplina (van der Aalst, 2016), debido a que permite revelar tendencias y generar información para que las compañías puedan tomar mejores decisiones y crear productos y servicios innovadores. La visualización de datos  consiste en presentarlos en un formato pictórico o gráfico para que puedan analizarse fácilmente.