España podría convertirse en un desierto: los datos que preocupan a la ciencia
No solo desea conocer la información o los datos, sino las razones del por qué suceden. Se requieren habilidades analíticas para hacer frente a situaciones de incertidumbre, las cuales se presentan constantemente al momento de realizar análisis de los datos. Para el NYU Center for Data Science, la Ciencia de Datos es un paso evolutivo que incorpora diversas disciplinas como la informática, las estadísticas, la análitica y las matemáticas en un solo proceso. Pero para entender mejor esta evolución, hay que aclarar primero qué es la ciencia de datos y para qué sirve. La demanda por este tipo de profesionales no para de crecer y fue llamada la carrera mas sexy del siglo XXI por el Harvard Business Review.
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¿Qué hacen los científicos de datos?
El machine learning (ML) automatiza el aprendizaje de un subgrupo de inteligencia artificial y se utilizan técnicas con la finalidad de que “piensen” como humanos. Se les entregan los datos suficientes para que aprendan una tarea específica, la cumplan pero no vaya más allá de su objetivo fijado. Su objetivo es la resolución de problemas complejos que requieren el procesamiento y análisis avanzado de datos, aplicados a industrias de cualquier tipo. La ciencia de datos forma parte de la inteligencia artificial que está en boca de todos desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. Como ves la lista de aplicaciones donde se utilizan modelos o algoritmos de “machine learning” y se utiliza la ciencia de datos es interminable.
- Los científicos de datos los crean ejecutando aprendizaje automático, minería de datos o algoritmos estadísticos contra conjuntos de datos para predecir escenarios de negocios y resultados o comportamientos probables.
- La planificación de un modelo se realiza mediante el uso de diferentes fórmulas estadísticas y herramientas de visualización.
- El machine learning (ML) automatiza el aprendizaje de un subgrupo de inteligencia artificial y se utilizan técnicas con la finalidad de que “piensen” como humanos.
- Analizan las opiniones y reseñas de los clientes y ayudan a las empresas a elaborar productos que se ajusten perfectamente a las opiniones y los comentarios.
- 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.
- Estas plataformas son centros de software, alrededor de los cuales se lleva a cabo todo el trabajo de ciencia de datos.
Aquí, el científico de datos distribuye conjuntos de datos para capacitación y prueba. Se aplican técnicas como asociación, clasificación y agrupación al conjunto de datos de entrenamiento. Existen áreas específicas en las que se enfocan estas empresas para tomar decisiones más inteligentes basadas en datos. Los necesitan para sus modelos de decisión basados y para crear mejores experiencias para los clientes. Con la llegada del proceso informático, el almacenamiento en la nube y las herramientas de analítica de datos, el campo de la informática se fusionó con la estadística. Ahora que sabes el por qué las empresas utilizan la Ciencia de Datos, vamos a ver algunas aplicaciones que se suelen utilizar con esta tecnología.
¿Quieres convertirte en un científico de datos?
R es un entorno de software libre para la computación estadística y los gráficos respaldado por la fundación R Foundation for Statistical Computing. El lenguaje R se utiliza mucho en la estadística y minería de datos para desarrollar software estadístico y analizar datos. Una red neuronal es un tipo de aprendizaje automático que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Es un sistema informático formado por unidades interconectadas (como las neuronas) que procesa la información en respuesta a entradas externas y transmite la información a todas las unidades. Este centro de recursos contiene todo lo que necesita para complementar su formación sobre 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. Un dato por separado no nos ofrece más información de la que se ve a simple vista. La ciencia de datos crea los modelos de machine learning que permiten a las empresas https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten obtener información a partir de una gran cantidad de datos, automatizando un proceso de filtración que anteriormente era lento y limitado. De esta forma las organizaciones pueden aportar soluciones innovadoras y más efectivas en tiempo real para situaciones complejas, ya sea en el análisis del mercado, de la competencia, de marketing, entre otras.
Beneficios de la ciencia de los datos
Mediante la combinación de numerosas técnicas, tecnologías y herramientas, la ciencia de datos ayudará a extraer conclusiones perspicaces. Los científicos de datos tienen que trabajar con varias partes interesadas y con administradores empresariales para definir el problema que se debe resolver. Esto puede suponer un reto, particularmente en empresas grandes que cuentan con múltiples equipos de trabajo con necesidades diferentes. La seguridad de la información digital, también llamada seguridad de datos, es la que más atención recibe actualmente por parte de los profesionales de la seguridad de la información, y es en la que nos centraremos en este artículo. 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.
