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

Además, es posible que el salario de un científico de datos incluya beneficios adicionales como seguro de salud y planes de jubilación. 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 Por qué un curso online de desarrollo web es imprescindible para aprender la profesión 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.

CEUPE tiene entre su oferta académica un Máster en Data Science, desarrollado e impartido por profesionales en la materia, y dictado bajo una modalidad 100% online. No obstante, las exigencias de un título de grado pueden variar de una empresa a otra a la hora de contratar, y estos suelen ser un requisito fundamental por parte de algunas instituciones educativas para acceder a programas de posgrado. El incremento de la producción de los datos y el incremento de las velocidades de computación de los ordenadores modernos y la computación en la nube, han permitido que surja este campo revolucionario que promete grandes salarios a cualquiera que lo estudie. SAS Visual Analytics pone a su disposición los medios para preparar de forma rápida informes interactivos, explorar los datos a través de presentaciones visuales y ejecutar análisis siempre que lo necesite.

Formación para un Perfil no Técnico de Datos

Podemos hablar de algo tan simple como indagar en los gustos de nuestra pareja para tener un gesto sencillo, https://ekuatio.com/por-que-un-curso-online-de-desarrollo-web-es-imprescindible-para-aprender-la-profesion/ pero profundo. Se trata de la profesión más atractiva del siglo XXI, de acuerdo al Harvard Business Review.

Utiliza métodos estadísticos y computacionales para evaluar e interpretar conjuntos de datos complicados y tomar decisiones fundamentadas. Quienes se forman en la carrera Data Science tienen los conocimientos técnicos y la capacidad necesaria para resolver problemas complejos. Son profesionales que buscan patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos, utilizando diversas herramientas, técnicas y el pensamiento crítico para llegar a soluciones prácticas a problemas de la vida real. La ciencia de datos, o Data Science, se encarga de tomar esta gran cantidad de datos complejos y convertirlos en información significativa. Con el propósito de interpretar los datos y tomar decisiones basadas en información, es necesario combinar dos campos del conocimiento, como la estadística y la computación. Al estudiar la carrera de Ciencia de Datos en UTEC te convertirás en el profesional capaz de descifrar grandes volúmenes de información, predecir escenarios, tomar decisiones y crear soluciones a partir de ellos.

¿Es lo mismo Data Science que Big Data?

La idea es analizar la información y poder llegar a conclusiones o predicciones que puedan ser útiles en múltiples situaciones y que permitan quizá aplicar mejores técnicas o evitar problemas que puedan presentarse. La ciencia de datos implica el estudio de datos de diferentes tipos para encontrar información útil en ellos. Por ejemplo, se vale de las matemáticas, la estadística e incluso la programación. 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.

Puede aplicarse prácticamente a cualquier cosa que podamos transformar en (¡muchos!) números, desde la ciencia biomédica, el marketing, patrones de personalidad, economía…. En el contexto de la Data Science, el único formato de datos que importa es el digital. Los datos digitales son un tipo de información que no es fácil de interpretar por un individuo, por eso se requiere de la tecnología para lograrlo. El reconocimiento de imágenes, se basa en el reconocimiento de patrones y deep learning para identificar que hay en una imagen o video. Cuando las máquinas son capaces de procesar, analizar y comprender imágenes, pueden capturar imágenes o vídeos en tiempo real e interpretar sus alrededores. Una red neuronal es un tipo de aprendizaje automático que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano.

Frameworks de Machine Learning

Estas y otras soluciones están impulsadas por SAS Viya, la plataforma de ciencia de datos de SAS líder en el mercado que se ejecuta en una arquitectura moderna, escalable y nativa de la nube. Python es un lenguaje de programación interpretado, orientado a objetos y de alto nivel con una semántica dinámica. Sus estructuras de datos integradas de alto nivel, en combinación con la tipificación dinámica y la vinculación dinámica, lo hacen muy atractivo para desarrollar aplicaciones con rapidez, además de como lenguaje «pegamento» o de scripting para conectar componentes existentes. Descubra por qué SAS es la plataforma analítica más confiable del mundo y por qué los analistas, clientes y expertos del sector aman SAS. El análisis descriptivo ayuda a mostrar con precisión los puntos de datos en busca de cualquier patrón que pueda surgir y cumpla todos los criterios de los datos.

Conseguir un trabajo en la ciencia de los datos puede ser difícil porque el campo de la ciencia de los datos es muy nuevo. Por ello, el campo cambia constantemente, por lo que hay que estar al tanto de las nuevas habilidades y conocimientos. La demanda de profesionales dedicados al Big Data ha crecido en 2020 un 44,92% con respecto al año 2019, además, se establece el auge de la Inteligencia Artificial con un crecimiento del 75.97% con respecto a 2019 y los desarrolladores de Python con un crecimiento de más del 48%. “El perfil natural para un programa como Ciencia de Datos es la capacidad analítica. Muchas veces te dicen que para estudiar un programa de Ingeniería tienes que ser bueno en Física o en Matemáticas. Eso es falso, eso no te determina que vayas a ser bueno o no y que lo que estudies te vaya a gustar o no.

Para realizar estas tareas, los científicos de datos deben tener más conocimientos de ciencia 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. Al aprovechar este conjunto masivo de datos podemos crear mejores herramientas operativas para todos los sectores. Sin embargo, los datos son cada vez más numerosos, no están estructurados y requieren un análisis para tomar decisiones eficaces. Este es un proceso complejo y requiere de mucho tiempo para las empresas, de ahí que surja la necesidad de la ciencia de datos. La Ciencia de Datos es una profesión que las empresas están demandando cada vez más, especialmente en tiempos de transformación digital.

• Tu capacidad para transmitir los resultados será la habilidad más importante aquí.
• Al aprovechar sus conocimientos técnicos en Python, bases de datos relacionales y aprendizaje automático, un analista de datos puede convertirse en un desarrollador de sistemas de datos.
• 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.