Ciencia de Datos: definición, aplicaciones y recursos Abierto al público

Quizás hayas escuchado el término “Ciencia de Datos” en la industria tecnológica y te hayas preguntado de qué se trata. Para simplificar, la Ciencia de Datos es un campo multidisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimientos e ideas de datos estructurados y no estructurados. Es un campo amplio que abarca desde la recolección, curso de análisis de datos limpieza y preprocesamiento de datos, hasta el análisis y visualización de datos, hasta la toma de predicciones y decisiones basadas en datos. Aunque ambos se superpongan entre sí, la diferencia clave consiste en el uso de la tecnología en cada campo. Los científicos de datos trabajan de manera más estrecha con la tecnología de datos que los analistas empresariales.

Facultad de Ciencias Actuariales

Puede hacer realidad todos los conceptos que se ven en las películas de ciencia ficción de Hollywood. Los diferentes tipos de aplicaciones y herramientas generan datos en varios formatos. Cuando Japón presidió el Grupo de las Siete naciones más industrializadas el año pasado, inició el llamado Proceso de IA de Hiroshima para recabar estándares internacionales y un código de conducta para los desarrolladores de inteligencia artificial. El nuevo estudio, que determinó que el Taam Ja’ es el agujero azul más profundo del mundo, se desprende de una expedición de buceo que tenía como objetivo identificar las condiciones ambientales que prevalecen en la zona y tuvo lugar el 6 de diciembre de 2023.

¿Cuál es el perfil de un científico de datos?

• En logística, la Data Science ayuda a optimizar los itinerarios y las operaciones internas en tiempo real teniendo en cuenta factores como el tiempo o el tráfico.
• Para ser científico de datos existen diferentes formas de adquirir el conocimiento necesario.
• Utilizando datos de satélites, flotadores autónomos y mamíferos marinos marcados, el equipo determinó que los remolinos turbulentos alrededor de Maud Rise trajeron más sal al área, que luego se transfirió a la superficie mediante un proceso llamado transporte de Ekman.

Por lo tanto, las estadísticas y las matemáticas son importantes para extraer conocimientos de los datos de forma más exacta y sofisticada. Como lo comentamos anteriormente en qué es la ciencia de datos, esta tecnología agrupa e integra tres herramientas principales, las cuales ayudan y facilitan los resultados esperados de la Ciencia de Datos. A continuación de estos estudios exploratorios, el BID exploró también varios https://lavozdelima.com/ganar-un-salario-por-encima-del-promedio-entrar-en-el-mundo-de-los-datos-con-el-bootcamp-de-tripleten/ temas como las ciudades inteligentes, la seguridad o la propiedad de datos. Después de sus investigaciones, uno de los objetivos del BID es lograr una “inteligencia del valor público”. Esta última tendría la potencialidad de ser un punto estratégico para su toma de decisiones. Así mismo, la Data Science se esconde detrás de las tecnologías de visualización tales como el reconocimiento facial, de voz o de texto.

• El aprendiz, puede entonces decidir dedicarse a ello a tiempo completo o de manera menos intensiva.
• Las Quince Letras, haciendo uso de la Ciencia de Datos, ha participado de manera ética y responsable en la revolución la investigación de mercado, abriendo nuevas fronteras en la toma de decisiones.
• Los científicos de datos tienen que trabajar con varias partes interesadas y con administradores empresariales para definir el problema que se debe resolver.
• Descubra cómo SAS Viya puede ayudarle a trasformar esa combinación de modelos en decisiones empresariales más inteligentes.
• Esto puede revelar que muchos clientes visitan una determinada ciudad para asistir a un evento deportivo mensual.

Entender el problema de la empresa

El objetivo de la inteligencia artificial es que las máquinas imiten las funciones cerebrales. Actualmente la inteligencia artificial puede aprender por sí misma, razonar https://digitalfinanzas.com/chile/ganar-un-salario-por-encima-del-promedio-entrar-en-el-mundo-de-los-datos-con-el-bootcamp-de-tripleten/ y auto corregirse sin intervención externa. Aplicar técnicas inteligentes en el análisis de datos promueve el desarrollo de tecnologías de extracción del conocimiento.

Las organizaciones modernas están inundadas de datos; hay una proliferación de dispositivos que pueden recopilar y almacenar información de manera automática. Los sistemas en línea y los portales de pago capturan más datos en los campos del comercio electrónico, la medicina, las finanzas y cualquier otro aspecto de la vida humana. Para realizar estas tareas, los científicos de datos requieren conocimientos informáticos y de ciencias puras que van más allá de los de un analista de negocio o un analista de datos típico. El científico de datos también debe comprender las particularidades de la empresa, como la fabricación de automóviles, el comercio electrónico o la atención sanitaria. Sin embargo, las competencias de un científico de datos suelen ser más amplias que las del analista de datos medio.

¿Cómo se puede convertir en científico de datos?

• Una de las innovaciones más impactantes de la ciencia de datos en la investigación de mercado es la analítica predictiva.
• Las responsabilidades de los científicos de datos suelen solaparse con las de los analistas de datos, sobre todo en lo que respecta al análisis exploratorio y la visualización de datos.
• Son parte matemáticos, parte científicos en computación y parte observadores de tendencias.
• Es mucho más raro que estas polinias se formen en el hielo marino sobre mar abierto, a cientos de kilómetros de la costa, donde los mares tienen miles de metros de profundidad.

La ciencia de datos alimenta también los motores de recomendaciones capaces de sugerir productos o contenido en función de tus preferencias. 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. Según la consultora estadounidense de referencia McKinsey, las empresas que usan estas tecnologías están logrando, en tan solo cinco años, el doble de ingresos en comparación con las que no las usan. El conocimiento específico es muy importante para extraer la información que permita aplicarlo de manera útil.

¿Qué es data science?

La ciencia de datos y la inteligencia artificial son herramientas poderosas para la diferenciación de las marcas en mercados muy competitivos. Sectores que han destacado por su rápida y fructífera adopción son la banca, el sector farmacéutico y salud, marketing y ventas, y distribución. La ciencia de datos está directamente relacionada con la inteligencia artificial y el machine learning, aunque los dos juegan un rol muy importante, bajo ninguna circunstancia deben ser considerados como sinónimos. Aunque la ciencia de datos se puede emplear en diversos temas, es importante tener en cuenta que los datos deben ser tratados con responsabilidad y ética para evitar consecuencias no deseables. Es por esto que el BID ha publicado un manual de ciencia de datos sobre el uso responsable de la inteligencia artificial para las políticas públicas que provee recomendaciones y buenas prácticas.