Qué es y qué hace un Científico de Datos 2024

Para desempeñar sus funciones con éxito, un científico de datos debe poseer una combinación única de habilidades técnicas y sociales. Esto incluye un dominio sólido de lenguajes de programación como Python, R o SQL, así como conocimientos de estadística, matemáticas y machine learning. La capacidad para comunicar eficazmente los hallazgos a audiencias no técnicas y trabajar en equipos interdisciplinarios también son habilidades esenciales en este campo. Son parte matemáticos, parte científicos en computación y parte observadores de tendencias. Los científicos de datos no estaban en muchos radares hace una década, pero su repentina popularidad refleja la forma en que las empresas conciben ahora el big data. Esa masa de información carente de estructura e inmanejable ya no puede ser ignorada y olvidada.

  • En una reciente encuesta global de jóvenes sobre cómo se sienten sobre el cambio climático, la mitad contestó a los investigadores que creen que “la humanidad está perdida”.
  • Al anticiparse a las futuras necesidades de viaje de los clientes, la empresa podría empezar desde febrero a hacer publicidad específica para esas ciudades.
  • La gestión eficiente de la cadena de suministro es esencial para el éxito de cualquier empresa.
  • Además, es posible que el salario de un científico de datos incluya beneficios adicionales como seguro de salud y planes de jubilación.

Esto permite que los científicos de datos sean más eficientes y les ayuda a tomar decisiones mejor informadas sobre qué modelos funcionarán mejor para los casos de uso reales. La inteligencia empresarial (BI) suele ser un término general para la tecnología que permite la preparación, la minería, la gestión y la visualización de datos. Las herramientas y los procesos de inteligencia empresarial permiten a los usuarios finales identificar insights accionables a partir de datos en bruto, lo que facilita la toma de decisiones basada en datos dentro de organizaciones de diversas industrias. Si bien las herramientas de ciencia de datos se superponen en gran parte de este aspecto, la inteligencia empresarial se enfoca más en datos del pasado, y los insights de las herramientas de BI son de naturaleza más descriptiva. Utiliza datos para comprender lo que sucedió antes para informar un curso de acción. La BI está orientada a datos estáticos (que no cambian) que generalmente están estructurados.

Formación[editar]

Aunque los términos se pueden usar de manera indistinta, el análisis de datos es un subconjunto de la ciencia de datos. La ciencia de datos es un término que engloba todos los aspectos del procesamiento de datos, desde la recopilación hasta el modelado y la información. Por otro lado, el análisis de datos se ocupa principalmente de la estadística, https://www.elbravo.mx/el-curso-de-ciencia-de-datos-que-te-prepara-para-un-trabajo-en-la-industria-de-ti/ las matemáticas y el análisis estadístico. Solo se centra en el análisis de datos, mientras que la ciencia de datos está relacionada con el panorama general de los datos de la organización. En la mayoría de los lugares de trabajo, los científicos y analistas de datos trabajan juntos para alcanzar objetivos empresariales comunes.

Científico de Datos

Se caracteriza por las visualizaciones de datos, como los gráficos circulares, de barras o líneas, las tablas o las narraciones generadas. Por ejemplo, un servicio de reserva de vuelos registra datos como el número de billetes reservados cada día. El análisis descriptivo revelará los picos y las caídas de las reservas, así como los meses de alto rendimiento del servicio. Contar con un perfil data scientist se ha convertido en una prioridad para la gran mayoría de empresas exitosas de hoy en día. Nos encontramos en un momento ideal para optar por la formación en este perfil y poder acceder a trabajos como data scientist, que cuentan con un salario elevado. La demanda de científicos de datos es una de las más altas del mercado, por lo que los estudiantes que realizan formaciones para especializarse en este rol encuentran trabajo de manera inmediata tras concluir los estudios, o incluso antes de acabarlos.

Ciencia de datos y Big data[editar]

Descubre cómo la hija de lord Byron marcó un hito en la historia de la programación. Si vienes de estadística, el área de computación es tal vez la más difícil”, explica. Entonces es hora de comenzar a mirar los datos y clasificar para ver si lo que dice la gente sobre el problema es cierto.

¿Sabes cuál es tu perfil Big Data?

Si no tienes gente que te guíe todo se vuelve más difícil, por eso hay que tener voluntad para no rendirse”. El científico también puede predecir el daño potencial de una enfermedad en la sociedad, así como estimar los efectos de un confinamiento. A partir de esto, el profesional puede predecir la probabilidad de que el abogado gane o pierda el caso. Para proponer soluciones eficientes a una empresa, es necesario que el profesional conozca las particularidades del área en que se desenvuelve.

Una actividad legislativa que ha sido bienvenida y criticada a partes iguales, tanto por generar un marco que regula la gestión de los datos y a sus actores como por sus posibles limitaciones al mercado. La legislación y regulación deberían medirse por la eficiencia de su aplicación, y sobre todo por la eficacia de los resultados reales en la sociedad. Por ejemplo, todos estamos sufriendo la invasión cookie en la navegación por internet con la excusa de proteger nuestra privacidad.

Interpretar los resultados

Para crear modelos de machine learning, los científicos de datos suelen recurrir a distintos marcos de trabajo, como PyTorch, TensorFlow, MXNet y Spark MLib. El curso de ciencia de datos o data scientist son cada vez más demandados y comunes en el ámbito laboral por ser un perfil crucial en la toma de decisiones gracias a su exhaustivo análisis de datos. El data scientist determina las preguntas y descubre las respuestas a través de datos donde, en ocasiones, desarrollan modelos predictivos para teorizar y hacer previsiones de lo que puede ocurrir en la actividad productiva de la empresa. Además, el data scientist puede pasar más tiempo utilizando el aprendizaje automático o añadiendo programación avanzada con la finalidad de encontrar y analizar datos. Los científicos de datos también adquieren competencia en el uso de grandes plataformas de procesamiento de datos, como Apache Spark, el marco de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL. En la era digital en la que nos encontramos, el análisis de datos se ha convertido en un pilar fundamental para empresas de todos los tamaños y sectores, por lo que es extraño que haya una compañía que no apueste por perfiles especializados en su manejo.