La ciencia de datos: ¿qué es y por qué es importante?

Si bien las herramientas de ciencia de datos coinciden en gran parte con esta descripción, la inteligencia empresarial se centra más en datos del pasado, y la información de valor de las herramientas de BI es de carácter más descriptivo. Utiliza datos para comprender lo que ha sucedido antes para conformar un procedimiento que seguir. La BI está orientada a datos estáticos (inmutables) que suelen estar estructurados. Aunque la ciencia de datos usa datos descriptivos, generalmente lo hace para determinar variables predictivas, que luego se utilizan para categorizar datos o para emitir pronósticos.

Estas y otras soluciones están impulsadas por SAS Viya, la plataforma de ciencia de datos de SAS líder en el mercado que se ejecuta en una arquitectura moderna, escalable y nativa de la nube. El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es la capacidad de los ordenadores de analizar, entender y generar el lenguaje humano, incluyendo el habla. La etapa siguiente del NLP es la interacción en lenguaje natural, que permite a los humanos comunicarse con los ordenadores utilizando el lenguaje cotidiano para desempeñar tareas. Los datos se analizan mostrándolos de forma diferente y buscando patrones para encontrar cualquier cosa inusual. Para analizar los datos, hay que prestar mucha atención a los detalles para ver si algo va mal.

¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y el análisis empresarial?

Muchas organizaciones utilizan data science porque tiene muchísimas
aplicaciones específicas para cada sector. Las organizaciones que no la
aprovechan corren el riesgo de quedarse atrás o de cerrar completamente. Las prácticas relacionadas con data science https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten mantienen la competitividad y
aumentan la productividad de las empresas. Data science es una forma de estadística aplicada que incorpora elementos de
las ciencias informáticas y las matemáticas para extraer insights de datos
cuantitativos y cualitativos.

Asimismo, perfiles de economía y empresa están siendo capaces de realizar su transición al mundo del dato con gran éxito y, además, son muy valiosos a la hora de facilitar la conversación y entendimiento con las áreas del negocio en proyectos complejos. En octubre de 2012 la revista Harvard Business Review predijo que la profesión de científico de datos sería la “más sexy del siglo XXI”. Prueba de ello es que si realizamos una búsqueda en Google Trends del término en inglés “ciencia de datos” (data science) vemos que el interés por esta disciplina no ha hecho más que crecer.

¿Quieres referenciar este artículo?

A continuación, examinamos algunos de los principales lenguajes de programación utilizados en la ciencia de datos. La razón es que escoger la tecnología de IA adecuada no es siempre tan sencillo. Hay que comprender a fondo el problema que la empresa está tratando de resolver y cuáles son los datos de los que dispone para resolverlo. Esta combinación de los conocimientos empresariales y tecnológicos es la esencia de la ciencia de datos. 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.

• Las organizaciones que priorizan data science descubren tendencias y
  oportunidades que podrían haber pasado desapercibidas si hubieran decidido no
  acceder a los datos que tenían disponibles.
• Utiliza una combinación de métodos de aprendizaje supervisados, no supervisados, semi supervisados y reforzados, con algoritmos que obtienen diferentes niveles de capacitación y supervisión de los científicos de datos.
• Es un enfoque multidisciplinario que combina principios y prácticas del campo de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y la ingeniería de computación para analizar grandes cantidades de datos.
• El objetivo de la ciencia de datos es extraer información y conocimientos de los datos para apoyar la toma de decisiones y resolver problemas.
• Asimismo, perfiles de economía y empresa están siendo capaces de realizar su transición al mundo del dato con gran éxito y, además, son muy valiosos a la hora de facilitar la conversación y entendimiento con las áreas del negocio en proyectos complejos.
• Los datos ayudan a las compañías a impulsar su modelo de ingresos y a elaborar un producto de mayor calidad para los clientes.

Sin embargo, los críticos han señalado que 23andMe probablemente debería haber exigido a los usuarios que usaran autenticación multifactor, un estándar de la industria. La empresa solo instituyó 2FA obligatoria después de los datos de los usuarios fueron robados. Para ampliar y profundizar en algunos de los conceptos que ya hemos tratado en este artículo, te recomendamos leer algunos de los siguientes artículos que te ayudarán a consolidar conceptos y aprender más sobre la ciencia de datos. El habla reconoce sistemas como Siri, Google Assistant y Alexa que se ejecutan con la técnica de ciencia de datos.

Entender el problema de la empresa

¿Siente curiosidad por saber cómo se integran las distintas plataformas de ciencia de datos? Explore el Cuadrante Mágico de Gartner para Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático para comparar las 20 mejores ofertas. Este libro electrónico es una guía para las empresas modernas sobre cómo innovar en ciencia de datos integrando SAS con su software de código bootcamp de programación abierto. Vea ejemplos reales de cómo funciona la ciencia de datos en acción con vídeos, artículos y seminarios web a la carta impartidos por científicos de datos con un perfil generalista. Sin embargo, también pueden participar analistas de datos con menos experiencia. Para ser científico de datos existen diferentes formas de adquirir el conocimiento necesario.

• 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.
• Su objetivo es la resolución de problemas complejos que requieren el procesamiento y análisis avanzado de datos, aplicados a industrias de cualquier tipo.
• Según 365 Data Science, se espera un aumento del 36% en la tasa de empleo para estos profesionales de 2021 a 2031.
• Este campo de estudio implica desentrañar patrones, formular insights y crear perspectivas valiosas que potencien decisiones informadas.
• En este caso, sus responsabilidades diarias podrían incluir la ingeniería, el análisis y el machine learning, además de las metodologías básicas de la ciencia de datos.

En Datademia ofrecemos un Bootcamp donde aprenderás todo lo necesario para convertirte en un científico de datos, o un MDA – Máster en Datos y Analítica donde te convertirás en un experto en diferentes ámbitos del mundo de los datos. Traducción de resultados en insights accionables, requiriendo habilidades analíticas y comunicativas. Poder prever tendencias y entender el comportamiento del cliente permite una toma de decisiones más informada, impulsando el crecimiento y la eficiencia operativa. Este campo de estudio implica desentrañar patrones, formular insights y crear perspectivas valiosas que potencien decisiones informadas.