¿Qué es la ciencia de los datos en palabras simples?

Por lo tanto, podemos encontrar científicos de datos que realizan tareas muy diferentes dentro de un mismo equipo de trabajo. Desde los que se dedican a almacenar y procesar datos, otros que modelan el dato o los que trabajan con las áreas del negocio en la definición de los casos de uso. Al tratarse de tecnologías muy variadas y complejas los científicos de datos han tenido que optar por la especialización, dando lugar a múltiples perfiles.

• Emplea varias herramientas y métodos de otras disciplinas, como la informática, la estadística y el aprendizaje automático, para analizar e interpretar conjuntos de datos grandes y complicados.
• También contiene aprendizaje profundo (deep learning), una derivación más avanzada del aprendizaje automático que utiliza principalmente redes neuronales artificiales para analizar grandes conjuntos de datos sin etiqueta.
• 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.
• Estas plataformas son centros de software, alrededor de los cuales se lleva a cabo todo el trabajo de ciencia de datos.

La ciencia de datos aplicada es la ciencia que se encarga de recopilar y analizar datos de un campo o área en concreto con objetivo el objetivo de desarrollar soluciones y herramientas y obtener conclusiones en torno a ese campo específico. La idea es analizar la información y poder llegar a conclusiones o predicciones que puedan ser útiles en múltiples situaciones y que permitan quizá aplicar mejores técnicas o evitar problemas que puedan presentarse. La finalidad de la ciencia de datos es responder preguntas sobre la información que se está analizando.

Cómo las industrias se apoyan en la ciencia de datos

Dependiendo de la cuestión de que se trate y de los objetivos del estudio, los procesos precisos que intervienen en el proceso de la ciencia de datos pueden cambiar. Sin embargo, en equipos más pequeños, un científico de datos puede cumplir varias funciones. En función de la experiencia, las aptitudes y la formación, pueden desempeñar varios roles que se superpongan entre sí.

Cuando solo hay una cantidad pequeña de datos que observar, data science
proporciona insights por medio de prácticas como la generación de datos
artificiales y sintéticos, el aprendizaje de transferencia y el aprendizaje
conjunto. Las prácticas relacionadas con data science mantienen la competitividad y
aumentan la productividad de las empresas. Asimismo, la ciencia de datos aporta herramientas que permiten no solo interpretar, sino representar, por ejemplo, en imágenes, los datos disponibles. Así, tenemos el histograma, el diagrama de barras, el gráfico circular, entre otros. La ciencia de datos es una disciplina que estudia de dónde proviene una determinada base de información.

Inteligencia empresarial frente a ciencia de datos

Estos sistemas de almacenamiento brindan flexibilidad a los usuarios finales, lo que les permite activar grandes clústeres según sea necesario. También pueden agregar nodos de computación incrementales para agilizar los trabajos de procesamiento de datos, lo que permite que la empresa realice compensaciones a corto plazo para obtener un resultado mayor a largo plazo. Las plataformas en la nube suelen tener diferentes modelos de precios, como por uso o suscripciones, para satisfacer las necesidades de su usuario final, ya sean grandes empresas o pequeñas startups. Dado Una profesión para el futuro: Qué hay detrás del curso de ciencia de datos de Tripleten que la ciencia de datos suele utilizar grandes conjuntos de datos, es extremadamente importante contar con herramientas que se puedan escalar con el tamaño de los datos, sobre todo para proyectos con estrechos márgenes de tiempo. Las soluciones de almacenamiento en cloud, como los lagos de datos, proporcionan acceso a infraestructura de almacenamiento y son capaces de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad. Estos sistemas de almacenamiento aportan flexibilidad a los usuarios finales y les permiten poner en marcha grandes clústeres si es necesario.

Debido a que el acceso a los datos lo debe otorgar un administrador de TI los científicos de datos a menudo deben esperar demasiado los datos y los recursos que necesitan para analizarlos. 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.

Análisis de diagnóstico

Esta combinación de los conocimientos empresariales y tecnológicos es la esencia de la ciencia de datos. La ciencia de datos también permite el análisis en tiempo real de los datos a medida que se generan. Gracias a las herramientas https://psicocode.com/miscelanea/curso-ciencia-datos-tripleten/ de inteligencia artificial y machine learning que se involucran en la ciencia de datos, es sencillo recopilar datos y clasificarlos de forma automática para analizarlos con el rigor que demanda este enfoque y esta disciplina.

A menudo tienen dificultades para contratar el talento necesario para aprovechar todo el potencial del proyecto de ciencia de datos. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”. Las responsabilidades del científico de datos comúnmente pueden superponerse con un analista de datos, particularmente con el análisis exploratorio de datos y la visualización de datos. En términos comparativos, los científicos de datos aprovechan los lenguajes de programación comunes, como R y Python, para realizar más inferencias estadísticas y visualización de datos.