What is data science

What is data science

Utilización de la ciencia de los datos

¿Qué hacen los científicos de datos? Según las entrevistas realizadas a más de 30 científicos de datos, la ciencia de datos tiene que ver con la infraestructura, las pruebas, el uso del aprendizaje automático para la toma de decisiones y los productos de datos. La ciencia de los datos se utiliza en numerosos campos, pero no todo es aprendizaje profundo o la búsqueda de la inteligencia artificial general. De hecho, las habilidades necesarias incluyen la comunicación y la narración. Pero la ciencia de los datos se está volviendo más especializada, y con ello las habilidades que necesitan los científicos de datos están evolucionando. Además, la ética se está convirtiendo en un reto cada vez mayor.

¿Qué es exactamente lo que hacen los científicos de datos? Como presentador del podcast DataCamp DataFramed, he tenido el placer de hablar con más de 30 científicos de datos de una amplia gama de industrias y disciplinas académicas. Entre otras cosas, les he preguntado en qué consiste su trabajo.

Qué hacen los científicos de datos.  Ahora sabemos cómo funciona la ciencia de datos, al menos en la industria tecnológica. En primer lugar, los científicos de datos sientan una sólida base de datos para poder realizar análisis sólidos. A continuación, utilizan experimentos en línea, entre otros métodos, para lograr un crecimiento sostenible. Por último, construyen pipelines de aprendizaje automático y productos de datos personalizados para comprender mejor su negocio y sus clientes y tomar mejores decisiones. En otras palabras, en tecnología, la ciencia de los datos tiene que ver con la infraestructura, las pruebas, el aprendizaje automático para la toma de decisiones y los productos de datos.

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Científico de datos youtube

La ciencia de los datos es un enfoque multidisciplinar para extraer información útil de los grandes y crecientes volúmenes de datos recopilados y creados por las organizaciones actuales. La ciencia de los datos abarca la preparación de los datos para su análisis y procesamiento, la realización de análisis de datos avanzados y la presentación de los resultados para revelar patrones y permitir a las partes interesadas sacar conclusiones fundamentadas.

La preparación de los datos puede implicar su limpieza, agregación y manipulación para que estén listos para determinados tipos de procesamiento. El análisis requiere el desarrollo y el uso de algoritmos, análisis y modelos de IA. Está impulsado por un software que peina los datos para encontrar patrones y transformarlos en predicciones que apoyen la toma de decisiones empresariales. La precisión de estas predicciones debe validarse mediante pruebas y experimentos diseñados científicamente. Y los resultados deben compartirse mediante el uso hábil de herramientas de visualización de datos que permitan a cualquiera ver los patrones y comprender las tendencias.

Análisis de grandes datos

Con la revolución digital, la ciencia de los datos y la inteligencia artificial (IA) se han convertido en una parte importante de nuestras vidas y de la sociedad en su conjunto. Además, las tecnologías que están surgiendo rápidamente para procesar datos a gran escala y el aprendizaje automático están creando una gran cantidad de oportunidades en las que la toma de decisiones automatizada se está convirtiendo en una realidad. Los científicos de datos cualificados y los ingenieros de IA están muy solicitados en todas partes. Con una base sólida en el aprendizaje automático, tendrás un amplio abanico de oportunidades profesionales.

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La ciencia de los datos es un campo altamente interdisciplinar que se ocupa de cómo extraer conocimiento útil de los datos, para una comprensión más profunda y para apoyar la toma de decisiones. Se basa en una combinación de métodos estadísticos y de aprendizaje automático, junto con técnicas y algoritmos computacionales para manejar datos a gran escala. Algunos ejemplos de áreas de aplicación son la biología y otras ciencias, la sanidad, los negocios, las finanzas y diferentes tipos de datos de Internet. Los métodos computacionales abarcan desde algoritmos para recopilar y manejar datos a gran escala, métodos estadísticos como la modelización bayesiana, hasta técnicas de aprendizaje automático como las redes neuronales profundas.

Ciudadano científico de datos

“En términos más generales, un científico de datos es alguien que sabe cómo extraer el significado de los datos e interpretarlos, lo que requiere tanto herramientas y métodos de estadística y aprendizaje automático, como ser humano. Pasa mucho tiempo en el proceso de recopilación, limpieza y manipulación de datos, porque los datos nunca están limpios. Este proceso requiere persistencia, estadística y conocimientos de ingeniería de software, habilidades que también son necesarias para comprender los sesgos en los datos y para depurar los resultados del registro del código.

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Una vez que los datos están en forma, una parte crucial es el análisis exploratorio de datos, que combina la visualización y el sentido de los datos. Encontrará patrones, construirá modelos y algoritmos -algunos con la intención de entender el uso del producto y la salud general del mismo, y otros para servir como prototipos que finalmente se incorporan al producto. Puede diseñar experimentos y es una parte fundamental de la toma de decisiones basada en datos. Se comunicará con los miembros del equipo, los ingenieros y la dirección en un lenguaje claro y con visualizaciones de datos para que, aunque sus colegas no estén inmersos en los datos, entiendan las implicaciones”.

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