COLEGIO DE INTERNACIONALISTAS DE VENEZUELA (4)

El primer uso de científico de datos como título de trabajo profesional se atribuye a DJ Patil y Jeff Hammerbacher, quienes decidieron conjuntamente adoptarlo en 2008 mientras trabajaban en LinkedIn y Facebook, respectivamente. En 2012, un artículo de Harvard Business Review coescrito por Patil y el académico estadounidense Thomas Davenport calificó al científico de datos como “el trabajo más sexy del siglo XXI”. Desde entonces, la ciencia de datos ha seguido creciendo en importancia, impulsada en parte por un mayor uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las organizaciones. Una trayectoria profesional alternativa es que las personas que trabajan en otros roles se vuelvan a capacitar como científicos de datos —una opción popular para las organizaciones que tienen problemas para encontrar personas con experiencia. Además de los programas académicos, los posibles científicos de datos pueden participar en campamentos de entrenamiento de ciencia de datos y cursos en línea en sitios web educativos como Coursera y Udemy. Varios proveedores y grupos de la industria también ofrecen cursos y certificaciones de ciencia de datos, y los cuestionarios de ciencia de datos en línea pueden evaluar y proporcionar conocimientos básicos.

La lista de proveedores incluye Alteryx, AWS, Databricks, Dataiku, DataRobot, Domino Data Lab, Google, H2O.ai, IBM, Knime, MathWorks, Microsoft, RapidMiner, SAS Institute, Tibco Software y otros. El aprendizaje automático es una forma de análisis avanzado en el que los algoritmos aprenden sobre conjuntos de datos y luego buscan patrones, anomalías o conocimientos en ellos. Utiliza una combinación de métodos de aprendizaje https://noesfm.com/conoces-los-frameworks-modernos-una-guia-para-utilizarlos-en-el-desarrollo-web/ supervisados, no supervisados, semi-supervisados ​​y de refuerzo, con algoritmos que obtienen diferentes niveles de capacitación y supervisión de los científicos de datos. Los científicos de datos también crean herramientas y tecnologías de IA para su implementación en diversas aplicaciones. En ambos casos, recopilan datos, desarrollan modelos analíticos y luego entrenan, prueban y ejecutan los modelos contra los datos.

Herramientas y técnicas

Para ejecutar con éxito un proyecto de ciencia de datos, es importante inculcar cierto nivel de conocimientos de programación. Aunque la ciencia de datos se puede emplear en diversos temas, es importante tener en cuenta que los datos deben ser tratados con responsabilidad y ética para evitar consecuencias no deseables. Es por esto que el BID ha publicado un manual de ciencia de datos sobre el uso responsable de la inteligencia artificial para las políticas públicas que provee recomendaciones y buenas prácticas. Si deseas aprender más sobre la inteligencia artificial, te invitamos a leer nuestro artículo introductorio al tema.

qué es la ciencia de datos

Actualmente existen cientos de lenguajes de programación, por lo que escoger el más apropiado depende de qué se quiera conseguir. A continuación, examinamos algunos de los principales lenguajes de programación utilizados en la ciencia de datos. 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.

Diferencias entre la ciencia de datos y el Big Data

¿Cuáles son las herramientas imprescindibles en el arsenal de un Científico de Datos? Desde Python y R hasta TensorFlow, te presentamos algunas de las herramientas fundamentales utilizadas en la Ciencia de Datos. Estas no solo facilitan la manipulación eficiente de datos, sino que también permiten el desarrollo de modelos avanzados que impulsan curso de ciencia de datos la toma de decisiones estratégicas. Realizar predicciones y estimaciones acertadas es posible gracias al machine learning, o aprendizaje automático, un componente crucial dentro de la ciencia de datos. Aunque se trata de un campo avanzado, si quieres obtener éxito en la ciencia de datos es necesario que aprendas sobre machine learning.

  • Eso incluye problemas con los datos subyacentes en sí y aquellos que los científicos de datos construyen inconscientemente en algoritmos y modelos predictivos.
  • Actualmente existen cientos de lenguajes de programación, por lo que escoger el más apropiado depende de qué se quiera conseguir.
  • Aquí es donde las habilidades de comunicación y storytelling tienen un papel fundamental.
  • Utiliza el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales y los motores de recomendación del machine learning.