Ciencia de datos: qué es, aplicaciones, salidas y dónde estudiarla

Esta guía completa de ciencia de datos explica con más detalle qué es, por qué es importante para las organizaciones, cómo funciona, los beneficios comerciales que brinda y los desafíos que plantea. También encontrará una descripción general de las aplicaciones, herramientas y técnicas de la ciencia de datos, además de información sobre lo que hacen los científicos de datos y las habilidades que necesitan. A lo largo de esta guía, hay hipervínculos a artículos de TechTarget relacionados que profundizan más en los temas que se tratan aquí y ofrecen información y consejos de expertos sobre iniciativas de ciencia de datos. La ciencia de datos sirve para identificar de forma masiva y rápida todos aquellos casos en curso que podrían presentar ciertas dificultades, así como aquellos que pueden ser más sencillos. Este interés se debe a que prácticamente todas las grandes compañías virtuales cuentan con este objetivos en común.

• Se utiliza el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales, el modelado, el análisis de gráficos y los motores de recomendación de aprendizaje automático.
• Por supuesto, es muy importante que se construya, o consolide, una cultura de seguridad de la información en toda la empresa.
• Por su parte, la ciencia de datos es un campo que se sirve de las matemáticas, estadísticas y disciplinas informáticas para desarrollar sus procesos y además, incorpora novedosas técnicas como el aprendizaje automático, el análisis masivo y la extracción de datos.

Los científicos de datos colaboran en equipos con profesionales de informática, estadística y profesiones específicas como finanzas, marketing y sanidad, ya que se trata de un campo interdisciplinar. Se utiliza el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales, el modelado, el análisis de gráficos y los motores de recomendación de aprendizaje automático. 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. Los datos pueden ser preexistentes, recién adquiridos o un repositorio descargable de Internet.

Inteligencia Artificial

Es una mina de oro virtual que ayuda a incrementar los ingresos – en tanto haya alguien que cave y desentierre insights de negocios que nadie pensó en buscar antes. Pero, para hacerlo, primero hay que recopilar, procesar, analizar y compartir esos datos. Los flujos de trabajo de la ciencia de datos no siempre están integrados en los procesos y en los sistemas de toma de decisiones empresariales, lo que dificulta que los responsables de negocio colaboren de manera inteligente con los científicos de datos.

Aquí el análisis es más profundo, porque se trabajan en probabilidades en base a los datos que se tiene. Por ejemplo, en el caso de marketing, con el uso de la Ciencia de Datos, se puede responder sobre cuántos visitantes obtuvo una web en el último mes o cuántas ventas se han realizado en esta semana. Permite a los negocios resumir de forma entendible lo que sucede en tiempo real, así como, facilita la entrega de reportes sobre acciones realizadas por el negocio. Por ello, la importancia de la Ciencia de Datos es que permite entender lo que sucede, https://hiramnoriega.com/57146/donde-empezar-estudiar-analisis-de-datos-ventaja-cursos-online/ por qué ocurre, qué ocurrirá en el futuro y cómo podemos hacer que ocurra un resultado en el futuro. Como lo mencionamos al explicar qué es la Ciencia de Datos, esta disciplina funciona a partir del Big Data; es decir, sobre una gran volumen de datos (ordenados y desordenados). Esta carrera arrancó en la UNAM en 2019 (la primera generación está por graduarse), aunque la idea de crearla data de 2015, cuando un grupo de académicos coincidió en que, de no echar a andar este plan de estudios, la Universidad quedaría rezagada en el concierto global.

Tecnologías para el científico de datos

Por ejemplo, una plataforma de ciencia de datos podría permitir a los científicos de datos implementar modelos como API, lo que facilita su integración en diferentes aplicaciones. Los científico de datoss pueden acceder a herramientas, datos e infraestructura sin tener que esperar por la TI. La inteligencia empresarial (BI) suele ser un término general para la tecnología que permite la preparación, la minería, la gestión y la visualización de datos.

Se pueden aplicar diversas operaciones y transformaciones de datos a una colección determinada para encontrar patrones específicos en cada método. Puede hacer realidad todos los conceptos curso de analista de datos que se ven en las películas de ciencia ficción de Hollywood. Las herramientas de machine learning no son completamente precisas, por lo que puede existir cierta incertidumbre o sesgo.