¿Qué es la ciencia de datos?

Como resultado, es común que un científico de datos se asocie con ingenieros de machine learning para escalar modelos de machine learning. Por lo general, las responsabilidades de un científico de datos pueden coincidir con las de un analista de datos, en particular en el análisis de datos exploratorio y la visualización https://disenowebakus.net/noticias/tecnologia/tester de datos. Sin embargo, las habilidades de un científico de datos suelen ser más numerosas que las de un analista de datos típico. A nivel comparativo, los científicos de datos utilizan lenguajes de programación comunes, como R y Python, para efectuar más inferencia estadística y visualización de datos.

El data está por todas partes en internet y cada acción que realiza un usuario es información válida para analizar y crear valor. En 2019, la información que circuló vía online alcanzó cantidades de millones de terabytes por segundo. En 2020, en un solo minuto había 3,47 mil millones de personas viendo vídeos en YouTube y los consumidores de esta plataforma pasaron un 43% más de tiempo dentro de ella. La fiebre de los datos ha hecho que empecemos a escuchar hablar de esta disciplina por todos lados. Pero, no podemos dejar de preguntarnos si es una moda pasajera o los científicos de datos han venido para quedarse. Repasamos qué es exactamente eso de la data science, sus oportunidades laborales y las posibilidades que existen para formarse.

¿Qué se estudia para ser científico de datos?

Al ampliar sus criterios de búsqueda para incluir a los programadores (especialmente los de compañías de renombre), ha podido contratar más candidatos de calidad . Los Data Scientists suelen tener más experiencia y conocimientos avanzados que los Data Analysts. En concreto, dominarán técnicas Un curso de ciencia de datos que te prepara para el futuro de machine learning e inteligencia artificial con más profundidad. Por otro lado, los Data Analysts tendrán más conocimientos en visualización de datos. Para Serrajordia, uno de los mayores desafíos para el científico de datos es traducir su conocimiento técnico a otra persona en el negocio.

Una vez que se obtiene acceso, el equipo de ciencia de datos podría analizar los datos a través de varias herramientas posiblemente incompatibles. Por ejemplo, un científico podría desarrollar un modelo utilizando el lenguaje R, pero la aplicación en la que se usará está escrita en un lenguaje distinto. Este es el motivo por el que la implementación de modelos en aplicaciones útiles puede llevar desde semanas hasta incluso meses.

¿Qué hace un científico de datos?

El salario promedio de un científico de datos en México ronda los $35,000 pesos y varía según la experiencia y puesto del que se trate. De hecho, los profesionales más experimentados pueden llegar a ganar alrededor de $50,000 pesos al mes. Para lograr esto, un data scientist evalúa las distintas alternativas y elabora una respuesta sobre el mejor curso de acción. Aquí se utiliza el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales y los motores de recomendación del machine learning. En esta aplicación de la ciencia de datos, las técnicas utilizadas mayormente son el machine learning, la predicción y el modelo de datos predictivo.

Sin embargo, el campo de la ciencia de datos es diverso, y algunos profesionales pueden tener antecedentes en ciencias sociales, economía o áreas específicas de la industria. Es común que los científicos de datos tengan títulos avanzados, como una maestría o doctorado, aunque también hay profesionales que han adquirido sus habilidades a través de cursos en línea y certificaciones. El trabajo de un científico de datos incluye la recopilación y análisis de datos, la identificación de patrones y tendencias, la construcción de modelos de aprendizaje automático y la presentación de resultados a los gerentes o tomadores de decisiones. Además, un científico de datos también puede ser responsable de desarrollar nuevas herramientas y técnicas para mejorar la eficacia y la eficiencia del análisis de datos.

¿Qué cualidades se necesitan para ser un Data Scientist?

Existen algunos grados dobles en ingeniería informática y matemáticas (Autónoma de Madrid, Granada, Politécnica de Cataluña, Complutense, Murcia Autónoma de Barcelona) o en informática y estadística (Universidad de Valladolid). En la constante evolución del entorno digital, la optimización de la experiencia del usuario se ha convertido en un factor crucial para el éxito de cualquier compañía que quiera destacar sobre la… «Si no puedes desplegar [la historia de los datos] en el mundo», dijo, «no te está haciendo ningún dinero». Es en este elemento de construcción de modelos donde la narración entra en juego. Sin embargo, contar una historia sin conectarlo a un resultado deseado, enfatizó, no la cortará. «La narración de historias analíticas, para la mayoría de las personas, no va a ser interesante, quieren saber por qué es importante», dijo.

• Para el científico de datos, aplicar matemáticas y estadísticas avanzadas es parte de su trabajo.
• Por su parte, los científicos de datos no se ocupan de la infraestructura que soportará a los datos si no que se limitan a extraer información relevante y obtener conclusiones a partir de ella.
• Los ingenieros se encargan de trabajar en el diseño y la construcción de la infraestructura que da soporte a los datos.
• Si bien las herramientas de ciencia de datos se superponen en gran parte de este aspecto, la inteligencia empresarial se enfoca más en datos del pasado, y los insights de las herramientas de BI son de naturaleza más descriptiva.
• En 2019, la información que circuló vía online alcanzó cantidades de millones de terabytes por segundo.

Manejar enormes cantidades de datos y conocer todo lo que puedes hacer con un gran número de herramientas puede abrumarte y hacerte sentir agobiado. Pero si eres paciente y aprendes un paso a la vez, poco a poco te sentirás más cómodo y notarás como todo lo aprendido empieza a tener sentido. A su vez, un científico de datos también es capaz de realizar un análisis predictivo.