Por lo tanto, las estadísticas y las matemáticas son importantes para extraer conocimientos de los datos de forma más exacta y sofisticada. Como lo comentamos anteriormente en qué es la ciencia de datos, esta tecnología agrupa e integra tres herramientas principales, las cuales ayudan y facilitan los resultados esperados de la Ciencia de https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten Datos. De esta manera, la Ciencia de Datos domina y trabaja el ciclo de vida de los datos de principio a fin. Es decir, no solo se queda en la parte de almacenar datos o en el proceso de ordenarlos, sino que trabaja en el ciclo de vida de los datos de forma completa hasta el punto de que la data sea explotada para un fin específico.
Según Gartner, la combinación de diferentes técnicas de inteligencia artificial para lograr el mejor resultado se denomina «AI compuesta». La exploración de datos es un análisis preliminar de estos que se utiliza para planificar otras estrategias para su modelado. Los científicos de datos obtienen una comprensión inicial de los datos mediante estadísticas descriptivas y herramientas de visualización de los mismos.
¿Qué hacen los científicos de datos y qué habilidades necesitan?
A continuación, exploran los datos para identificar patrones interesantes que se puedan estudiar o utilizar. Para las empresas, en especial las grandes, es un gran reto responder en tiempo real a las condiciones cambiantes. Esto puede causar importantes pérdidas o interrupciones en la actividad empresarial. La ciencia de datos puede ayudar a las empresas bootcamp de programación a predecir los cambios y reaccionar de forma óptima ante las distintas circunstancias. 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.
Está en nuestras manos elegir el rol que vamos a ocupar en esta revolución, porque todo lo que es ciencia de datos estará en primera línea. Sin embargo, a la hora de convertirse en científico de datos se deben tener en consideración varios aspectos. En primer lugar, es importante diseñar un camino formativo acorde a la especialidad elegida. De la misma forma que un neurólogo estudia una especialidad de medicina diferente a la de un oftalmólogo o un dermatólogo. Entonces, en este ecosistema complejo de tipos de científicos de datos surge una duda muy importante. La coordinación de todos ellos para conseguir el objetivo final es uno de los retos a los que se enfrentan los proyectos de ciencia de datos.
El principio básico de las técnicas de la ciencia de datos
En él encontrará vídeos, artículos, seminarios web y otros materiales de estudio. Entre los temas prácticos se incluyen la narración de datos, la investigación científica y cómo superar una entrevista para un puesto relacionado con la ciencia de datos. Cuando nos remontamos al origen de la ciencia de datos, nos situamos en 1962, cuando el matemático John Tukey la sugirió en su estudio El futuro del análisis de datos.
El uso de la Ciencia de Datos con el análisis predictivo sirve para predecir resultados específicos. Por ejemplo, conocer qué es lo que harán mis clientes en esta semana o qué ventas se alcanzarán para las dos primeras semanas. Seguramente has oído sobre el Big Data, una de las grandes tecnologías del siglo XXI.
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