Gracias a The Weather Channel, los anunciantes son, por ejemplo, capaces de ofrecer champú antirizado a usuarios que se encuentran en lugares más húmedos. Toma un curso intensivo de los fundamentos con el certificado profesional de ciencia de datos de IBM. Convertirte en un data scientist puede requerir cierta formación, pero al final puede estar esperando una carrera exigente y llena de retos. Con unos cuantos años de experiencia trabajando con análisis de datos, puede que te sientas preparado para pasar a la ciencia de los datos.
Desde hace algunos años la profesión de científico de datos o data scientist en inglés, figura entre los trabajos de alta calidad en México y el mundo. Con una sintaxis clara y fácil, muchos recién iniciados optan por este lenguaje, así como aquellos que vienen de ingenierías informáticas. Otra de las claves es que es un lenguaje que no tiene únicamente un enfoque estadístico, sino que puede ser utilizado para otros propósitos. Aunque a pesar de su crecimiento, aún le queda mucho trabajo por hacer desarrollando toda la infraestructura, que poco a poco es más competitiva, con iniciativas como SciPy, por ejemplo. A su vez, un científico de datos también es capaz de realizar un análisis predictivo. Esto se trata de tratar de prever cuáles serán los patrones de datos que habrá en el futuro mediante el análisis de otros datos históricos.
¿Qué lenguajes hay que aprender?
Este programa en ciencia de datos te permite conocer y desarrollar las principales habilidades técnicas para aportar como miembro de un equipo en un proyecto de ciencia de datos. La estadística es un campo con bases matemáticas que busca recopilar e interpretar datos cuantitativos. En cambio, la ciencia de datos es un campo multidisciplinario que utiliza métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos https://voxpopulinoticias.com.mx/2023/12/un-bootcamp-de-programacion-que-te-prepara-para-tu-nueva-profesion/ a partir de los datos de maneras diversas. Los científicos de datos utilizan métodos de muchas disciplinas, incluida la estadística. 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.
- En cambio, la ciencia de datos es un campo multidisciplinario que utiliza métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos a partir de los datos de maneras diversas.
- Aunque hay muchos caminos para convertirse en un científico de datos, empezar en un trabajo de nivel básico relacionado puede ser un buen primer paso.
- Los científicos tienen que limpiar y preparar los datos para que sean coherentes.
Sin embargo, todavía se avanza con lentitud debido a varias causas, pero en mi opinión, la principal es por la escasez de estos perfiles profesionales. La búsqueda en esa maraña de datos sin clasificar y la extracción de información valiosa es lo que se conoce como Big Data. ¿Quieres conseguir el trabajo de tus sueños? Estudia un bootcamp de programación en línea Esta infraestructura que mencionamos se compone básicamente de soluciones de software que permite utilizar almacenes de datos y sistemas de procesamiento y movimiento de los mismos. Aquí, la examinación se realiza con el objetivo de entender por qué ha ocurrido algo.
¿A qué retos se enfrentan los científicos de datos?
Los analistas empresariales toman resultados de los científicos de datos y los utilizan para contar una historia que la empresa, en general, pueda entender. 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.
En esencia, los científicos de datos son expertos en la recopilación, limpieza, organización y análisis de datos para ayudar a quien lo solicite a tomar decisiones informadas y estratégicas. La ciencia de datos es importante porque combina herramientas, métodos y tecnología para generar significado a partir de los datos. Las organizaciones modernas están inundadas de datos; hay una proliferación de dispositivos que pueden recopilar y almacenar información de manera automática. Los sistemas en línea y los portales de pago capturan más datos en los campos del comercio electrónico, la medicina, las finanzas y cualquier otro aspecto de la vida humana. 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.
Profesión: Científico de Datos
La rentabilización del conocimiento se obtiene modificando las estructuras de la empresa para mejorar cualquiera de sus procesos (producción, ventas, publicidad…) orientándose a lo que pide el cliente. Sin duda, entender mejor todos los ámbitos de la compañía brinda la posibilidad de tomar mejores decisiones, lo que ofrece una clara ventaja competitiva. Un data scientist (científico de datos) utiliza los datos para comprender y explicar los fenómenos que le rodean, y ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones. Algunas personas cruzan desde otras industrias, como el aprendizaje automático. Si conoces tanto el aprendizaje automático como la ciencia de los datos, podrás aumentar tu salario. Sin embargo, si planeas cruzar desde el aprendizaje automático, debes asegurarte de potenciar tus habilidades y conocimientos antes de hacer el cambio.
