¿Qué es la Ciencia de Datos y para qué se utiliza? Blog de Ciencia de Datos Universidad de Ingeniería UTEC

Definen casos empresariales, recopilan información de las partes interesadas o validan soluciones. Por su parte, los científicos de datos usan la tecnología para trabajar con datos empresariales. Pueden escribir programas, aplicar técnicas de machine learning para crear modelos y desarrollar nuevos algoritmos. Los científicos de datos no solo entienden el problema, sino que también pueden crear una herramienta para solucionarlo.

• También abordamos los esfuerzos que lleva a cabo el Banco Interamericano de Desarrollo por apoyar la diseminación del conocimiento abierto y accionable que constantemente genera esta organización.
• Predice resultados futuros utilizando datos pasados y diversos enfoques, como la minería de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático.
• Es difícil encontrar un sector que no aplique la ciencia de datos a las funciones empresariales más decisivas.
• La ciencia de datos combina matemáticas y estadística, programación especializada, análisis avanzados, inteligencia artificial (IA) y machine learning con experiencia en distintas materias para descubrir información práctica oculta en los datos de una organización.
• Dado que la ciencia de datos suele utilizar grandes conjuntos de datos, es extremadamente importante contar con herramientas que se puedan escalar con el tamaño de los datos, sobre todo para proyectos con estrechos márgenes de tiempo.
• “El perfil natural para un programa como Ciencia de Datos es la capacidad analítica.

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¿Cómo puedo convertirme en un científico de datos?

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. Competencias en creación de Dashboards y visualización de datos, conocimientos de aprendizaje automático y Deep Learning, conocimiento sobre procesamiento del lenguaje natural (PNL), analítica escalable con Spark, etc. El machine learning es la ciencia de entrenamiento de máquinas para que puedan analizar y aprender mediante datos, como lo hacen los humanos. Es uno de los métodos que se utilizan en los proyectos de ciencia de datos con el fin de obtener información automatizada de estos.

Los Data Scientists suelen tener más experiencia y conocimientos avanzados que los Data Analysts. En concreto, dominarán técnicas de machine learning e inteligencia artificial con más profundidad. Por otro lado, los Data Analysts tendrán más conocimientos en visualización de datos.

¿Qué materias se ven en la Ingeniería en Ciencia de Datos?

Este resumen de un seminario web de Harvard Business Review describe cómo deben actuar los equipos de ciencia de datos para alcanzar sus metas y qué competencias deben desarrollar los científicos de datos para ser más eficaces. Vea ejemplos reales de cómo funciona la ciencia de datos en acción con vídeos, artículos y seminarios web a la carta impartidos por científicos de datos con un perfil generalista. Como científicos de datos tienen una gran habilidad para manejar y analizar datos complejos de diferentes sectores, por lo tanto es muy común que ocupen múltiples posiciones dentro un variado campo laboral.

• ¿Siente curiosidad por saber cómo se integran las distintas plataformas de ciencia de datos?
• Según un informe de empleo IT de la consultora Deloitte, esta profesión será una de las más demandadas en 2020, no por algo la ciencia de los datos es la que domina los listados de habilidades más requeridas en las empresas.
• En consecuencia, es habitual que los científicos de datos colaboren con ingenieros de machine learning para escalar los modelos de machine learning.
• El científico de datos también debe comprender los detalles del negocio, como la fabricación de automóviles, el comercio electrónico o el cuidado de la salud.
• “Ética es una competencia muy importante para el mundo laboral del futuro, también la capacidad de autogestión del conocimiento, es decir, que yo mismo sea capaz de identificar cuáles son mis necesidades de capacitación y que pueda gestionarlas”.

Dada la pronunciada curva de aprendizaje de la ciencia de datos, muchas empresas buscan acelerar el rendimiento de la inversión de sus proyectos de IA; a menudo les cuesta conseguir contratar el talento necesario para materializar todo el potencial del proyecto de ciencia de datos. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”. Para realizar estas tareas, los científicos de datos deben tener más conocimientos de ciencia El bootcamp de TripleTen: único por su método de enseñanza y plan de carrera 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. Se centran en desarrollar modelos predictivos y construir algoritmos de funcionamiento automático que logre resolver problemas complejos. Los científicos de datos trabajan en distintos proyectos en los que se investiga, desarrolla y procesan datos, y son expertos en técnicas de análisis y minería de datos.

Análisis predictivo

Pero, a la vez, la estadística también puede ser afrontada mediante la ciencia de datos para poder realizar los análisis concernientes a su objeto de estudio de una forma más precisa, eficiente y dinámica. La ciencia de datos es importante para las empresas o instituciones que deben trabajar con una gran cantidad de datos. Las principales herramientas que se utilizan en la ciencia de datos son los lenguajes de programación como Python o R. Cuando hablamos de ciencia de datos tenemos que considerar aspectos muy diferentes que se pueden ver en este diagrama de Venn donde se juntan las habilidades de computación, matemáticas y estadística y habilidades de negocio. Los científicos de datos de esta empresa
norteamericana realizan análisis necesarios a sus más de 120 millones de
usuarios. Ellos adquirieron en el 2014 una plataforma que está
dedicada a la recogida de datos e inteligencia musical, The Echo Nest; gracias
a esto poseen un enorme almacenamiento
de datos que analiza a más de 170 millones de usuarios.

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. En ese documento se define a los científicos de datos como expertos de computación, programadores de bases de datos y software, y profesionales de otras disciplinas (como bibliotecarios y archivistas), que son cruciales para la gestión exitosa de una colección digital de datos. Se dice que un científico de datos es aquella persona que tiene grandes https://www.adiario.mx/tecnologia/el-bootcamp-de-tripleten-unico-por-su-metodo-de-ensenanza-y-plan-de-carrera/ aptitudes en
matemáticas, optimización y estadística que también es versado en el
lenguaje de programación; utiliza sus conocimientos para realizar profundos
análisis que permitirán elaborar modelos predictivos. 4) Minimizar las pérdidas
Un área en la que los científicos de datos pueden ayudar es en la explicación de los modelos de pérdida de clientes. Al obtener este tipo de información, se puede actuar, en lugar de reaccionar, evitando que los consumidores elijan las empresas de la competencia en lugar de la suya.