Este auge ha despertado el interés de muchas personas sobre esta nueva profesión, lo que ha generado que muchos se pregunten qué hay que estudiar para ser científico de datos. En la esfera laboral, es una figura altamente valorada por parte de las empresas tecnológicas, dada su utilidad para analizar datos, hacer predicciones y ofrecer recomendaciones. Asimismo, los egresados de esta carrera tendrán todas las herramientas y capacidades para manejar, analizar e innovar modelos matemáticos que les permitan atender campos de aplicación tales como medicina, biología, mercadotecnia, finanzas, ciencia e investigación; entre otras. Sus labores fundamentales son seleccionar, limpiar, consolidar y preparar los datos para posteriormente analizar, predecir, describir comportamientos o conocimientos nuevos para la toma de decisiones. Asegúrate de que la plataforma pueda escalar con tu negocio a medida que crece tu equipo.
La creación de un marco y de soluciones de almacenamiento de datos era el objetivo principal. El enfoque ha cambiado al procesamiento de estos datos ahora que otros marcos han resuelto con éxito el problema del almacenamiento. Puede hacer realidad todos los conceptos que se ven en las películas de ciencia ficción de Hollywood. MANA Community se ha asociado con IBM Garage para crear una plataforma Bootcamp vs. curso online: por qué los programas de TripleTen son la mejor opción de IA para realizar minería de datos en grandes volúmenes de datos ambientales de diversos canales digitales y miles de fuentes. Bishop está de acuerdo, e insta a las mujeres a unirse al campo, a pesar de algunas de las percepciones y barreras tecnológicas tradicionales que bloquean o disuaden a las mujeres y otros grupos subrepresentados de seguir carreras de ciencia de datos y analítica.
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. La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los practicantes dentro de ese campo. Los científicos de datos no son necesariamente responsables directos de todos los procesos involucrados en el ciclo de vida de la ciencia de datos.
La necesidad de almacenamiento de datos aumentó a medida que el mundo se adentraba en la era del big data. Hasta 2010, era el principal problema y fuente de preocupación para los sectores empresariales. Para ser científico de datos existen diferentes formas de adquirir el conocimiento necesario. Las universidades están empezando a ofrecer cursos y diplomados y algunas, maestrías y doctorados en ciencia de datos. La carrera Data Science nos permite aprovechar el poder de los datos y utilizarlos para impulsar a las empresas de maneras inimaginables.
Dependiendo de la cuestión de que se trate y de los objetivos del estudio, los procesos precisos que intervienen en el proceso de la ciencia de datos pueden cambiar. De este modo, como científicos de datos podemos desenvolvernos en disciplinas https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten como la minería de datos, la estadística, el aprendizaje automático (machine learning), la analítica y la programación. Al aprovechar este conjunto masivo de datos podemos crear mejores herramientas operativas para todos los sectores.
Puedes aprovecharlas para convertirte en un profesional de la ciencia de los datos o pasar a desempeñar un papel relacionado con la analítica, como analista funcional de negocios o gestor de datos. Ambas trayectorias profesionales requieren habilidades y conocimientos básicos en análisis de datos, programación, gestión de datos, minería de datos y visualización de datos. Si quieres convertirte en científico de datos, deberás dominar habilidades técnicas y no técnicas.
Otra tarea de los analistas es establecer una estrategia de análisis y estadística que ofrezca resultados positivos. Debido a que el acceso a los datos lo debe otorgar un administrador de TI los científicos de datos a menudo deben esperar demasiado los datos y los recursos que necesitan para analizarlos. Una vez que se obtiene acceso, el equipo de ciencia de datos podría analizar los datos a través de varias herramientas posiblemente incompatibles. Por ejemplo, un científico podría desarrollar un modelo utilizando el lenguaje R, pero la aplicación en la que se usará está escrita en un lenguaje distinto. Este es el motivo por el que la implementación de modelos en aplicaciones útiles puede llevar desde semanas hasta incluso meses. La ciencia de datos es importante porque combina herramientas, métodos y tecnología para generar significado a partir de los datos.
Este centro de recursos contiene todo lo que necesita para complementar su formación sobre ciencia de datos. Entre los temas prácticos se incluyen la narración de datos, la investigación científica y cómo superar una entrevista para un puesto relacionado con la ciencia de datos. Descubra por qué SAS es la plataforma analítica más confiable del mundo y por qué los analistas, clientes y expertos del sector aman SAS.
