Un científico de datos, también llamado Data Scientist es un profesional que se encarga de analizar y extraer información valiosa a partir de conjuntos de datos. Esto implica utilizar técnicas estadísticas, matemáticas y de aprendizaje automático para encontrar patrones y tendencias en los datos. Los científicos de datos pueden trabajar en una variedad de campos, como las finanzas, la salud, la tecnología y la investigación.

Por ejemplo, una compañía de envíos que use camiones utiliza la ciencia de datos para reducir el tiempo de inactividad si los camiones se rompen. Identifican las rutas y los patrones de turnos que propician averías más rápidas y ajustan los horarios de los camiones. Además, crean un inventario de piezas de repuesto comunes que se necesitan sustituir con frecuencia para que los camiones se puedan reparar con mayor rapidez. Conviértete en un tester de software con un curso online Una plataforma de data science disminuye la redundancia e impulsa la innovación al permitir que los equipos compartan código, resultados e informes. Se eliminan los cuellos de botella del flujo de trabajo, ya que se simplifica la gestión y utilizan las mejores prácticas. Las habilidades y responsabilidades laborales de los roles de ciencia de datos de nivel básico y de los analistas de datos a menudo se superponen.

Modelar datos

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.

• Según Gartner, la combinación de diferentes técnicas de inteligencia artificial para lograr el mejor resultado se denomina «AI compuesta».
• Para crear modelos de machine learning, los científicos de datos suelen recurrir a distintos marcos de trabajo, como PyTorch, TensorFlow, MXNet y Spark MLib.
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• Entre otras cosas, se utiliza una combinación de técnicas de ciencia de datos, como el aprendizaje automático, la estadística, la analítica avanzada, la minería de datos, la previsión, la optimización, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial.
• Debido al alto nivel de conocimientos requeridos, quienes deseen inscribirse en esta licenciatura antes deberán haber aprobado cuatro semestres en Actuaría, Física o Ingeniería en Computación —entre otras carreras afines— para luego cursar cuatro más en el IIMAS.
• En este paso, muestras a la organización lo que has encontrado y lo que significa.

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 https://www.clasificacionde.org/conviertete-en-un-tester-de-software-con-un-curso-online/ herramientas analíticas y conceptos científicos. Con la AI compuesta, se empieza con el problema y luego se aplican los datos y las herramientas más apropiadas para resolverlo.

Razones por las que estudiar Ciencia de Datos

A continuación, examinamos algunos de los principales lenguajes de programación utilizados en la ciencia de datos. Con el aprendizaje automático no supervisado, la tecnología utiliza mecanismos de las redes neuronales, la estadística, la investigación operativa y la física para hallar la información oculta en los datos sin necesidad de indicarle explícitamente dónde buscar o qué conclusiones sacar. La razón es que escoger la tecnología de IA adecuada no es siempre tan sencillo. Hay que comprender a fondo el problema que la empresa está tratando de resolver y cuáles son los datos de los que dispone para resolverlo. Esta combinación de los conocimientos empresariales y tecnológicos es la esencia de la ciencia de datos. Los profesionales de la ciencia de datos utilizan sistemas de computación para seguir el proceso de la ciencia de datos.