¿Qué es la ciencia de datos? Introducción, Básico Concepts & Proceso

Para ejecutar con éxito un proyecto de ciencia de datos, es importante inculcar cierto nivel de conocimientos de programación. Para ser científico de datos existen diferentes https://www.anobii.com/en/01e2f41955ece6dea8/profile/activity formas de adquirir el conocimiento necesario. Las universidades están empezando a ofrecer cursos y diplomados y algunas, maestrías y doctorados en ciencia de datos.

Utilizan el aprendizaje automático para crear modelos predictivos para que sus empresas puedan crecer más rápido, de forma más eficiente y rentable. La estadística es la unidad más crítica de los conceptos básicos de la ciencia de datos y es el método o la ciencia de recopilar y analizar datos numéricos en grandes cantidades para obtener información https://telegra.ph/curso-de-data-science-03-28 útil. En octubre de 2012 la revista Harvard Business Review predijo que la profesión de científico de datos sería la “más sexy del 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.

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Estos datos pueden abarcar una variedad de formas, como números, texto, imágenes o sonidos. La esencia de la ciencia de datos se centra en proporcionar un análisis y una presentación efectiva de los datos con el propósito de abordar desafíos concretos en el mundo real. Los científicos de datos desempeñan un papel esencial para garantizar que las organizaciones tomen decisiones informadas. Trabajan en estrecha colaboración con líderes empresariales para identificar objetivos específicos, como identificar la segmentación de clientes e impulsar mejoras en productos y servicios.

• Se les entregan los datos suficientes para que aprendan una tarea específica, la cumplan pero no vaya más allá de su objetivo fijado.
• También debe estar familiarizado con los conceptos básicos de la ingeniería de software, como el control de versiones, la depuración, las pruebas y la documentación.
• Si deseas estudiar ciencia de datos en Madrid, puedes estudiar en la Universidad Complutense de Madrid o en la Universidad Politécnica de Madrid.
• A menudo tienen dificultades para contratar el talento necesario para aprovechar todo el potencial del proyecto de ciencia de datos.
• Los científicos de datos desempeñan un papel esencial para garantizar que las organizaciones tomen decisiones informadas.
• Desde sus raíces históricas hasta sus aplicaciones prácticas, hemos explorado cada rincón de esta disciplina.

Si bien la ciencia de datos usa datos descriptivos, generalmente los utiliza para determinar variables predictivas, que luego se usan para categorizar datos o hacer pronósticos. La inteligencia empresarial (BI) es un término general para la tecnología que permite la preparación, la minería, la gestión y la visualización de datos. Las herramientas y procesos de inteligencia empresarial permiten a los usuarios finales identificar información procesable a partir de datos en bruto, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos en organizaciones https://www.kniterate.com/community/users/oliver25f4r/ de distintos sectores. Si bien las herramientas de ciencia de datos coinciden en gran parte con esta descripción, la inteligencia empresarial se centra más en datos del pasado, y la información de valor de las herramientas de BI es de carácter más descriptivo. Utiliza datos para comprender lo que ha sucedido antes para conformar un procedimiento que seguir. Aunque la ciencia de datos usa datos descriptivos, generalmente lo hace para determinar variables predictivas, que luego se utilizan para categorizar datos o para emitir pronósticos.

Centro de recursos de ciencia de datos

Empresas de todos los tamaños, desde startups hasta corporaciones multinacionales, buscan incorporar a estos profesionales para optimizar sus operaciones, mejorar la experiencia del cliente y aumentar la rentabilidad. La versatilidad de los data scientists les permite adaptarse y contribuir en diversos entornos, haciendo de su perfil uno de los más buscados en el mercado laboral. Hace algunos años, las universidades comenzaron a reconocer que los empleadores deseaban contratar personas que fueran programadores y supieran trabajar en equipo. Se puede decir que el estadístico estadounidense John Wilder Tukey fue precursor de la ciencia de datos en los años sesenta, haciendo énfasis en la importancia de analizar datos en lugar de ensayar en modelos estadísticos. Como científico de datos, se debe ser capaz de explicar conceptos técnicos a personas no técnicas que se beneficiarán de las conclusiones. La comunicación clara de los hallazgos técnicos con los interesados no técnicos ayuda a generar confianza en un enfoque basado en datos y actúa como un catalizador para la transformación.