Ciencia de Datos: 5 Razones por las que estudiarlo

El dominio de aplicación de esas habilidades puede ser desde empresarial, gubernamental o de manera científica. Dependiendo del perfil personal y la empresa en la que se trabaje, el sueldo medio de estos profesionales https://www.ultimate-guitar.com/u/oliver25f4r puede oscilar entre los 30k/año – 80k/año. Entre los años 2016 y 2018 el volumen de datos a manos de las empresas incrementó en un 569%, lo que quiere decir que paso a ser 1,45 Petabytes a 9,70.

Un científico de datos podría proyectar los resultados de las reservas de diferentes niveles de gasto en varios canales de marketing. Estas previsiones de datos dan a la empresa de reserva de vuelos una mayor confianza en sus decisiones de marketing. 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). Para facilitar el uso compartido de código y otra información, los científicos de datos pueden utilizar cuadernos de Jupyter y GitHub.

Los beneficios de una plataforma de data science

Si bien las herramientas de ciencia de datos se superponen en gran parte de este aspecto, la inteligencia empresarial se enfoca más en datos del pasado, y los insights de las herramientas de BI son de naturaleza más descriptiva. Utiliza datos para comprender lo que sucedió antes para informar https://www.answers.com/u/sivaf14182 un curso de acción. La BI está orientada a datos estáticos (que no cambian) que generalmente están estructurados. 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.

a que se dedican los que estudian ciencias de datos

Esto incluye conceptos como regresión, clasificación, clustering y redes neuronales. Aunque la palabra se ha convertido recientemente en un gran término de moda en la industria, el área de la ciencia de datos no es única. Muchos científicos de datos han estado operando en varias industrias desde hace bastante experiencia. Aunque la ciencia de datos se puede emplear en diversos temas, es importante tener en cuenta que los datos deben ser tratados con responsabilidad y ética para evitar consecuencias no deseables. Es por esto que el BID ha publicado un manual de ciencia de datos sobre el uso responsable de la inteligencia artificial para las políticas públicas que provee recomendaciones y buenas prácticas.

¿Por qué es tan importante la ciencia de datos?

La ciencia de datos puede revelar lagunas y problemas que de otro modo pasarían desapercibidos. Mejor información sobre las decisiones de compra, los comentarios de los clientes y los procesos empresariales puede impulsar la innovación en las operaciones internas y las soluciones externas. Por ejemplo, una solución de pago en línea utiliza la ciencia de datos para cotejar y analizar los comentarios que hacen los clientes sobre la empresa en redes sociales. Los análisis revelan que los clientes olvidan las contraseñas durante los periodos de pico de compra y que no están satisfechos con el actual sistema de recuperación de contraseñas. La empresa puede innovar para obtener una mejor solución y ver un aumento significativo en la satisfacción del cliente. Estas plataformas también son útiles para los científicos de datos expertos, ya que ofrecen una interfaz más técnica.

  • Tiene un conocimiento amplio de matemáticas y es bueno programando en distintos lenguajes.
  • El Data Science o Ciencia de Datos, se encarga de analizar e interpretar las grandes masas de datos para aportar información, patrones y comportamientos, que ayuden a la toma de decisiones de la empresa.
  • 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.

Un científico de datos, también llamado Data Scientist es un profesional que se encarga de analizar y extraer información valiosa a partir de conjuntos de datos. Esto implica utilizar técnicas estadísticas, matemáticas y de aprendizaje automático para encontrar patrones y tendencias en los datos. Los científicos de datos pueden trabajar en una variedad de campos, como las finanzas, la salud, la tecnología y la investigación. Su objetivo es ayudar a las empresas https://gravatar.com/xatema5071 y organizaciones a tomar decisiones informadas y mejorar sus operaciones a través del análisis de datos. 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.

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