Si estás interesado en una carrera en ingeniería de datos y planeas obtener un título, considera la posibilidad de especializarte en informática, ingeniería de software, ciencia de los datos o sistemas de información. La visualización de datos consiste en presentarlos en un formato pictórico o gráfico para que puedan analizarse fácilmente. Es un aspecto fundamental para que las organizaciones puedan tomar decisiones de negocios apoyándose en los resultados obtenidos a partir de la ciencia de datos.
Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”. La ciencia de datos combina matemáticas y estadísticas, programación especializada, analítica avanzada, inteligencia artificial (IA) y machine learning con experiencia en distintas materias para descubrir insights accionables ocultos en los datos de una organización. Estos insights se pueden utilizar como guía para la toma de decisiones y la planificación estratégica. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”.
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¿O cómo Netflix te recomienda películas que parecen estar hechas a medida para ti? Todo esto es gracias a la magia de https://www.360cities.net/profile/oliver25f4r e Inteligencia Artificial, dos disciplinas que están revolucionando nuestro mundo de maneras asombrosas. Este trabajo está disponible bajo los términos de una licencia Creative Commons IGO 3.0 Reconocimiento-No comercial-Sin Obras Derivadas.
- Estos sistemas de almacenamiento brindan flexibilidad a los usuarios finales, lo que les permite activar grandes clústeres según sea necesario.
- Se llama ciencia de datos y, confía en nosotros, una vez que termines este artículo te darás cuenta de que aparece en todos lados.
- 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.
- Para realizar análisis cada vez más complejos, también se necesitan tecnologías de computación cada vez más sofisticadas.
Aunque https://morguefile.com/creative/oliver25f4r usa datos descriptivos, generalmente lo hace para determinar variables predictivas, que luego se utilizan para categorizar datos o para emitir pronósticos. La ciencia de datos es un campo que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para obtener conocimientos y perspectivas a partir de datos estructurados y no estructurados. Implica el uso de técnicas estadísticas e informáticas para examinar y dar sentido a grandes conjuntos de datos complejos y, a continuación, utilizar ese análisis para tomar decisiones acertadas. 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. Estos sistemas de almacenamiento brindan flexibilidad a los usuarios finales, lo que les permite activar grandes clústeres según sea necesario.
Más acerca de los científicos de datos
Fabiola Di Bartolo se encarga de la gestión de datos, de la arquitectura de la información y de las plataformas tecnológicas de la Biblioteca Felipe Herrera dentro del Sector de Conocimiento, Innovación y Comunicación del BID. Su experiencia abarca diversas áreas, incluyendo la calidad de datos, ciencia de datos, visualización de datos, analytics e inteligencia de negocios. Fabiola es ingeniera en Computación de la Universidad Simón Bolívar y tiene una maestría en Ciencias de la Computación de la misma universidad. En cambio, muchos ingenieros de datos comienzan como ingenieros de software o analistas de inteligencia empresarial (business intelligence). A medida que avanzan en su carrera, pueden pasar a desempeñar funciones directivas o convertirse en arquitectos de datos, arquitectos de soluciones o ingenieros de aprendizaje automático.
La IA se aplica en la gestión de redes eléctricas inteligentes para mejorar la eficiencia y reducir los cortes de energía. Además, ayuda en la identificación de fuentes de energía sostenible https://www.youcamapps.com/profile/254848048757020191 y en la optimización de su generación. ¿Alguna vez te has preguntado cómo los asistentes virtuales como Siri o Alexa entienden tus preguntas y te brindan respuestas precisas?
Los beneficios de una plataforma de data science
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. Si bien la ciencia de datos usa datos descriptivos, generalmente los utiliza para determinar variables predictivas, que luego se usan para categorizar datos o hacer pronósticos.