Ciencia de datos, ¿qué es y para qué sirve?

Los alumnos podrán cursar la comprensión del idioma en cualquier centro de idiomas de la UNAM. • Elegir y acreditar una de las diez opciones de titulación con las que cuenta el plan de estudios. Incluir en tu organización las ciencias de datos es una inversión, puesto nos brinda la oportunidad de entender el contexto en que nos desempeñamos y valorar qué podemos aportar a un mercado que cada vez está más competido. Las industrias son muy variadas, pueden ser financieras como las Fintech, la farmacobiologa o instituciones de investigación; estas -entre otras- son las que están usando la ciencia de datos. Si te interesa conocer más sobre esto, te recomendamos revisar el Máster en Data Science que tenemos aquí en CEUPE, en el cual te prepararemos para desarrollar tú carrera profesional en ese perfil tan demandado.

Basándose en los datos que hay que analizar, un ingeniero o científico de datos escribe instrucciones para que las siga el algoritmo de aprendizaje automático. El algoritmo utiliza estas instrucciones repetidamente para llegar a la salida correcta. Ayuda a las empresas a encontrar patrones y tendencias en conjuntos masivos de datos para mejorar las operaciones, hacer previsiones y desarrollarse. Las empresas se encuentran con enormes cantidades de datos en el comercio electrónico, las finanzas, la medicina, los recursos humanos, etc. Los procesan todos con el uso de la tecnología y los métodos de la ciencia de datos. Mediante la combinación de numerosas técnicas, tecnologías y herramientas, la ciencia de datos ayudará a extraer conclusiones perspicaces.

¿Sabes cuál es tu perfil Big Data?

Las técnicas de machine learning, como la asociación, clasificación y agrupación, se aplican al conjunto de datos de entrenamiento. El modelo podría probarse con datos de prueba predeterminados para evaluar la precisión de los resultados. Para realizar estas tareas, los científicos de datos deben tener más conocimientos de ciencia informática y ciencias puras más allá de las de un analista https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ de negocios o analista de datos típico. 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. 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.

Cuando están alojadas en la nube, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas o actualizarlas localmente. Varios proveedores de la nube, incluido IBM® Cloud, también ofrecen kits de herramientas preempaquetados que permiten a los científicos de datos crear modelos sin codificación, democratizando aún más el acceso a las innovaciones tecnológicas y los insights extraídos de los datos. Dado que la ciencia de datos con frecuencia aprovecha grandes conjuntos de datos, las herramientas que pueden escalar con el tamaño de los datos son increíblemente importantes, sobre todo para proyectos con estrechos márgenes de tiempo. Las soluciones de almacenamiento en la nube, como los data lakes, brindan acceso a la infraestructura de almacenamiento, que es capaz de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad. Estos sistemas de almacenamiento brindan flexibilidad a los usuarios finales, lo que les permite activar grandes clústeres según sea necesario.

Frameworks de Machine Learning

«Alguien viene a mí con un problema», explicó, «y puedo traducirlo en algo que se puede resolver con matemáticas y construir un modelo a su alrededor». La ciencia de datos consiste en extraer información útil de los datos para la toma de decisiones comerciales, la planificación estratégica y otros usos. Implica la aplicación de sofisticadas herramientas analíticas y conceptos científicos. El rol y trabajo diario de un científico de datos varían en función del tamaño y las necesidades de la organización.

Aunque suelen seguir el proceso de la ciencia de datos, los detalles pueden variar. En los equipos de ciencia de datos más grandes, un científico puede trabajar con otros analistas, ingenieros, expertos en machine learning y estadísticos para garantizar curso de ciencia de datos que el proceso de la ciencia de datos se siga de principio a fin y se alcancen los objetivos empresariales. La exploración de datos es un análisis preliminar de estos que se utiliza para planificar otras estrategias para su modelado.