Teman Daisy

Daisy M. Silanno

Bootcamp de programación

¿Qué es ciencia de datos y por qué estudiar esta carrera?

La ciencia de datos ha evolucionado su capacidad analítica, volviéndose de dominio más accesible y estándar. La información que se obtiene de la ciencia de datos ayuda a las empresas a ser más eficientes, identificar nuevas oportunidades de negocio y mejorar sus estrategias de marketing y ventas. Todo esto puede aportar una ventaja competitiva a una organización respecto de sus curso de ciencia de datos competidores. En América Latina contamos con herramientas de legaltech que cuentan con potentes funcionalidades de análisis de datos. Aunque su sistema no es tan complejo como otros especializados en ciencia de datos, este software cuenta con un módulo de business intelligence para analizar datos sobre la productividad y la rentabilidad tanto de socios, abogados y clientes.

Una buena plataforma alivia muchos de los desafíos de la implementación de la data science y ayuda a las empresas a convertir sus datos en información de forma más rápida y eficiente. A pesar de la promesa de la ciencia de datos y las grandes inversiones en equipos de ciencia de datos, muchas empresas no son conscientes del valor total de sus datos. En su carrera por contratar talentos y crear programas de ciencia de datos, algunas empresas han experimentado flujos de trabajo de equipo ineficientes, con varias personas que utilizan diferentes herramientas y procesos que no funcionan correctamente de forma conjunta. Sin una gestión centralizada y más disciplinada, los ejecutivos podrían no obtener un retorno completo de sus inversiones.

Gobierno de datos

Tanto es así que la revista de investigación Harvard Business Review calificó a la ciencia de datos como la profesión más sexy del siglo XXI. A los profesionales se les denomina científicos de datos, mientras que la ciencia de datos define las técnicas y tecnologías. El proceso de análisis de la ciencia de datos puede tener mayor o menor dificultad, puesto que no siempre la información que se obtiene está bien estructurada y clasificada para resultar útil para una empresa. Por eso es importante que sean los especialistas (los conocidos como data scientists) en este campo quienes se ocupen de sacar el máximo provecho de los datos que manejan, como ocurre con los departamentos de recursos humanos que aplican el Big Data en su funcionamiento diario. También, la ciencia de datos es importante dentro de la dinámica laboral, pues aquellas firmas que utilizan sistemas de data science pueden diseñar estrategias muy efectivas para aumentar la productividad de los socios y abogados, mejorando así la rentabilidad del negocio. Esto con el objetivo de mejorar la toma de decisiones y diseñar estrategias cada vez más efectivas.

Al implementar prácticas éticas y salvaguardias adecuadas, los profesionales pueden aprovechar los beneficios de la ciencia de datos sin comprometer la confianza del público. Se pueden generar millones de bytes de datos, y ahora también se ha superado su alto valor. El papel de un científico de datos es y será de suma importancia para las organizaciones en múltiples verticales.

Mantener la calidad de los datos

Si te gusta la programación, desarrollar tus propios proyectos, el desarrollo de software, etc. seguro que has leído algo sobre Git. Aquí encontrarás los pasos que necesitas seguir para tener un buen portafolio de proyectos y el por qué deberías de comenzar en cuanto antes. Mantenerse actualizado constantemente resulta de vital importancia a la hora de destacar en cualquier carrera profesional y, como era de esperar, en ciencia de datos también se aplica. Practicar con Apache Spark y realizar proyectos por tu cuenta es fundamental si quieres convertirte en científico de datos. Y por último, a Python lo respalda una gran comunidad de usuarios que están constantemente desarrollando nuevas bibliotecas, herramientas y soluciones, por lo que sus recursos son muy amplios.

De lo contrario, la interpretación de los análisis que consigan no tendrán utilidad alguna o sentido. Por eso recomendamos que haya un contexto previo, lo más detallado posible, gracias a una investigación del mercado en que se desarrolla el negocio y, mejor todavía, que haya interacciones con la gente involucrada. Sobre la base de varios tipos de datos que se recopilan de diversas fuentes, se realizan pronósticos meteorológicos y pronósticos https://losimpuestos.com.mx/en-que-se-beneficia-la-ciencia-de-datos-de-la-inteligencia-artificial-un-curso-que-te-ayuda-a-usarlos/ futuros. Con el modelado puedes calcular y predecir, usando modelos matemáticos basados en los datos con los que ya se cuentan. El modelado permite determinar qué algoritmos es el mejor para un determinado problema y cómo entrenar modelos. Para entenderlo de una manera más sencilla, podemos decir que es una disciplina que convierte los datos en conocimiento útil y que domina el espectro completo del ciclo de vida de los datos.

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