Qué es la ciencia de datos: la alquimia de la era de la inteligencia artificial

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. Un año más tarde, en 2002, comienzan las publicaciones de la primera revista científica en lo referente a los datos, la conocida como Data Science Journal. La ciencia de datos está directamente relacionada con la inteligencia artificial y el machine learning, aunque los dos juegan un rol muy importante, bajo ninguna circunstancia deben ser considerados como sinónimos.

Esta plataforma se hizo pensando totalmente en los científicos de datos, así que está hecha para acompañarlos durante todo su trabajo, desde la preparación de la información hasta el análisis desplegado. Además, cuenta con otras herramientas que se complementan ya que cuenta con opciones para el aprendizaje automático y profundo, minería de datos y análisis predictivo. Las herramientas y tecnologías que se utilizan en data science incluyen
algoritmos y marcos de aprendizaje automático, así como lenguajes de
programación y bibliotecas de visualización. La ciencia de datos es un campo multidisciplinar que describe en líneas generales cómo se utilizan los datos para generar insights. Una trayectoria profesional alternativa es que las personas que trabajan en otros roles se vuelvan a capacitar como científicos de datos —una opción popular para las organizaciones que tienen problemas para encontrar personas con experiencia. Además de los programas académicos, los posibles científicos de datos pueden participar en campamentos de entrenamiento de ciencia de datos y cursos en línea en sitios web educativos como Coursera y Udemy.

Data Science: ¡entiende qué es la Ciencia de Datos!

Esta etapa final utiliza los resultados ya implementados y alimenta el modelo de nuevo para ajustarlo a la realidad, a las necesidades del negocio y mejorar tanto su precisión como su utilidad. En el enfoque analítico entran las bases estadísticas para identificar cuál sería el procedimiento que nos puede ayudar para obtener nuestro resultado exitoso o esperado. En estas declaraciones se habla por primera vez de la evolución de la estadística matemática como Ciencia de Datos. Sin embargo, no sería hasta más adelante en 1974 cuando Peter Naur, científico danés conocido por sus trabajos en las ciencias computacionales y ganador del premio Turing en el año 2005, acuñara el término que actualmente conocemos. Realice esta evaluación rápida para comprender la madurez de los datos de su organización y obtener consejos sobre cómo realizar mejoras.

Por ejemplo, el servicio de vuelos podría hacer el análisis detallado de un mes con un rendimiento particularmente alto para entender mejor el pico de reservas. Esto puede revelar que muchos clientes visitan una determinada ciudad para asistir a un https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ evento deportivo mensual. Si no desea adquirir estas habilidades por cuenta propia, tome un curso en línea o inscríbase en un campamento de capacitación. Conecte con otros científicos de datos de su compañía o bien busque una comunidad en línea.

Data Scientist

El Deep Learning, utiliza enormes redes neurales con muchas capas de unidades de procesamiento, aprovechando los avances de la potencia informática y las técnicas de entrenamiento mejoradas para identificar patrones complejos en grandes cantidades de datos. Para entender todas las posibilidades que ofrece la ciencia de los datos a las empresas, conviene examinar algunos de los objetivos y resultados más típicos de la ciencia de datos. A medida que las decisiones de los gobiernos aumentan en volumen y complejidad, las administraciones apuestan por la ciencia de datos para poder tomar decisiones más precisas, justas y ágiles. Infórmese sobre cómo las administraciones de todo el mundo aplican la analítica para tomar millones de decisiones decisivas cada día. Este libro electrónico es una guía para las empresas modernas sobre cómo innovar en ciencia de datos integrando SAS con su software de código abierto.

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.

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

Casi cualquier tipo de empresa de cualquier sector se
puede beneficiar con las prácticas de data science. La primera vez que se mencionó el título de “científico de datos” fue en 2008, por no haber otro término para referirse a los especialistas de Facebook y LinkedIn que a diario procesaban avalanchas de material para transformarlas en información digerible y precisa. En apenas 13 años esta actividad se ha mostrado Por qué deberías aprender ciencia de datos con cursos online tan necesaria que se calcula que, en 2021, entre el 50 y 70 por ciento de los empleadores solicitará al menos a uno de estos profesionistas para sus empresas. Al igual que los humanos utilizamos una amplia variedad de lenguajes, lo mismo ocurre con los científicos de datos. Actualmente existen cientos de lenguajes de programación, por lo que escoger el más apropiado depende de qué se quiera conseguir.

Al tratarse de tecnologías muy variadas y complejas los científicos de datos han tenido que optar por la especialización, dando lugar a múltiples perfiles. Este alto grado de especialización es también habitual en otras áreas de conocimiento como la medicina o la ingeniería. Google ofrece esta herramienta, que tiene buenas valoraciones cuando se trata de tareas relacionadas con el machine learning, como la creación de modelos estadísticos y visualización de datos. 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.