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”. Es posible estudiar una Licenciatura en Ciencias de Datos, que integra conocimientos de todas las disciplinas que conforman el campo del análisis de la información. En esta aplicación de la ciencia de datos, las técnicas utilizadas mayormente son el machine learning, la predicción y el modelo de datos predictivo.

Es información clave que requiere análisis, curiosidad creativa y un don para traducir ideas de alta tecnología en nuevas formas de generar utilidades. Cabe recordar, además, que en la formación de posgrado se prima mucho el componente de ‚orientación de negocio’ que a veces escasea en las titulaciones universitarias. No debemos olvidar que la mayor parte del trabajo de los científicos de datos está en empresas que buscan rentabilizar sus bases de datos, porque lo que la orientación al mercado es algo muy recomendable.

Integración de datos, tema estratégico en las organizaciones

La Ciencia de Datos es un campo interdisciplinario que combina conocimientos de matemáticas, estadística, programación y experiencia en dominios específicos para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. En otras palabras, se trata de transformar datos crudos en conocimientos significativos curso de desarrollo web y accionables. 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. El uso de tecnologías de código abierto está muy generalizado en los conjuntos de herramientas de ciencia de datos.

Drew Conway en su página web explica con la ayuda de un diagrama de Venn, las principales habilidades que le dan vida y forma a la ciencia de datos, así como sus relaciones de conjuntos. La ciencia de datos ha resultado para muchos una disciplina de reciente creación, pero en la realidad este concepto lo utilizó por primera vez el científico danés Peter Naur en la década de los sesenta como sustituto de las ciencias computacionales. En 1974 publicó el libro Concise Survey of Computer Methods
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donde utiliza ampliamente el concepto ciencia de datos, lo que permitió una utilización más libre en el mundo académico. Esta es la verdadera habilidad que debe tener un científico de datos y por la que será más valioso.

Científico, ingeniero y arquitecto de datos, ¿quién es quién en Inteligencia Artificial?

Cuando están alojadas en el cloud, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas ni actualizarlas localmente. 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. Las soluciones de almacenamiento en cloud, como los lagos de datos, proporcionan acceso a infraestructura de almacenamiento y son capaces de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad. Estos sistemas de almacenamiento aportan flexibilidad a los usuarios finales y les permiten poner en marcha grandes clústeres si es necesario. También pueden añadir nodos de cálculo incremental para acelerar los trabajos de proceso de datos, y permitir a la empresa hacer concesiones a corto plazo a cambio de mayores resultados a largo plazo. Por lo general, las plataformas en cloud tienen diferentes modelos de precios, como los modelos por uso o las suscripciones, para atender las necesidades de sus usuarios finales, ya sean grandes empresas o pequeñas startups.

Para desempeñar sus funciones con éxito, un científico de datos debe poseer una combinación única de habilidades técnicas y sociales. Esto incluye un dominio sólido de lenguajes de programación como Python, R o SQL, así como conocimientos de estadística, matemáticas y machine learning. La capacidad para comunicar eficazmente los hallazgos a audiencias no técnicas y trabajar en equipos interdisciplinarios también son habilidades esenciales en este campo.

Habilidades que debes dominar

Mediante este modelo se persigue que los resultados científicos cumplan con los Principios FAIR (Findable, Accesible, Interoperable, Reusable) para facilitar la reutilización, al igual que en cualquier otro espacio de datos. Proporcionan orientación sobre estrategias de análisis de datos y soluciones personalizadas. La figura del ingeniero de datos surge en un momento de madurez del trabajo con datos.

• Además, puedes buscar oportunidades de voluntariado o prácticas profesionales en laboratorios de investigación para adquirir experiencia y habilidades prácticas en el área.
• El 68% de los científicos de datos usan SQL como gestor de bases de datos relacionales, por lo que es necesario para estudiar data science que es una disciplina compleja.
• Se debe en gran parte a que durante años ha sido el lenguaje estadístico por excelencia.
• En otras palabras, se trata de transformar datos crudos en conocimientos significativos y accionables.
• El uso de una plataforma DSML multipersona fomenta la colaboración en toda la empresa.
• Cloud computing escala la ciencia de datos proporcionando acceso a más potencia de proceso, almacenamiento y otras herramientas necesarias para proyectos de ciencia de datos.

De hecho, muchos de los másteres en ‚big data’ lo ofrecen escuelas de negocios como OEI o Instituto Empresa. Estas personas tienen grandes conocimientos matemáticos y estadísticos y, además, dominan el sofware https://www.edy.com.mx/2023/12/aspectos-basicos-que-cualquier-curso-online-de-ciencia-de-datos-deberia-ensenarte/ estadístico y la programación y los sistemas de análisis de datos masivos como el machine learning . También es necesario que controlen la tecnología y las bases de datos para poder aportar cambios y mejoras.

Consigue experiencia

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. Esta información se puede utilizar como guía para la toma de decisiones y la planificación estratégica. Esta materia se ocupa de traducir, dar sentido y extraer información de los ingentes volúmenes de datos que se generan a día de hoy.