¿Qué es la ciencia de datos? Explicación de la ciencia de datos
Ahora que todas las empresas se están digitalizando y tienen acceso a enormes cantidades de datos, tiene mucho sentido que los Data Scientist sean los profesionales más codiciados del mercado laboral. Es importante que sepa trabajar con bases de datos, y conocer lenguajes de consulta a bases de datos como SQL. Los científicos de datos trabajan con lenguajes de programación como R o Python. El papel de un científico de datos combina las ciencias de la computación y la programación, estadística y matemáticas y dominio del negocio. Los datos pueden ser preexistentes, recién adquiridos o un repositorio descargable de Internet.
El aumento del volumen de orígenes de datos y, por lo tanto, de datos, ha convertido a la ciencia de datos en uno de los campos de más rápido crecimiento de todos los sectores. Como resultado, no es de extrañar que el rol de científico de datos haya sido calificado como la “profesión más sexi del siglo XXI” por Harvard Business Review (enlace externo a IBM). Las organizaciones dependen cada vez más de estos roles para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio. Para realizar estas tareas, los científicos de datos deben tener más conocimientos de ciencia informática y ciencias puras más allá de las de un analista de negocios o analista de datos típico.
Saber utilizar las herramientas
Al implementar un servicio de atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, la empresa aumenta sus ingresos en un 30 %. La inteligencia artificial y las innovaciones del machine learning https://500px.com/p/sivaf14182 han hecho que el procesamiento de datos sea más rápido y eficiente. La demanda del sector ha creado un ecosistema de cursos, grados académicos y puestos de trabajo en el campo de la ciencia de datos.
Estos sistemas de almacenamiento aportan flexibilidad a los usuarios finales y les permiten poner en marcha grandes clústeres si es necesario. También pueden añadir nodos de cálculo incremental para acelerar los trabajos de proceso de datos, y permitir a la empresa hacer concesiones a corto plazo a cambio de mayores resultados a largo plazo. Por lo general, las plataformas en cloud tienen diferentes modelos de precios, como los modelos por uso o las suscripciones, para atender las necesidades de sus https://haxcore.net/forum/member.php?action=profile&uid=54959 usuarios finales, ya sean grandes empresas o pequeñas startups. Dado que la ciencia de datos con frecuencia aprovecha grandes conjuntos de datos, las herramientas que pueden escalar con el tamaño de los datos son increíblemente importantes, sobre todo para proyectos con estrechos márgenes de tiempo. Las soluciones de almacenamiento en la nube, como los data lakes, brindan acceso a la infraestructura de almacenamiento, que es capaz de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad.
La Herramienta más importante en el Análisis de Datos
Además, es útil contar con habilidades de comunicación y análisis de datos para poder presentar tus resultados de manera clara y concisa a gente con unos conocimientos diversos. El uso de tecnologías de código abierto está muy generalizado en los conjuntos de herramientas https://www.inkitt.com/es/sandy122mx de ciencia de datos. Cuando están alojadas en el cloud, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas ni actualizarlas localmente. Estas plataformas también son útiles para los científicos de datos expertos, ya que ofrecen una interfaz más técnica.
