Ciencia de datos: Qué es, importancia, procesos y aplicaciones

Mediante la combinación de numerosas técnicas, tecnologías y herramientas, la ciencia de datos ayudará a extraer conclusiones perspicaces. Es fácil confundir los términos “ciencia de datos” e “inteligencia empresarial” (BI) porque ambos están relacionados con los datos de una organización y el análisis de dichos datos, aunque se centran en cuestiones distintas. 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. Como resultado, no es de extrañar que el rol de científico de datos haya sido calificado como la “profesión más sexi del siglo XXI” por Harvard Business Review (enlace externo a IBM). Las organizaciones dependen cada vez más de estos roles para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio. Además, Meta también ha señalado que los términos de uso de la plataforma prohíben su uso a menores de 13 años y que disponen de medidas para inhabilitar dichas cuentas cuando son identificadas.

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La recomendación es comprender primero cuáles son estos riesgos para tomar cartas en el asunto de manera preventiva y tener también un protocolo de acción en caso de que se detecte un error, de cualquier tamaño, en la seguridad. Ahora, veamos algunos consejos para aprovechar la ciencia de datos en el ámbito de los negocios. Por eso se puede decir que es útil para prácticamente todo, desde la ciencia médica hasta la práctica legal en un despacho, porque ella se encarga de interpretar y darle sentido a la información que se tiene almacenada. Es decir, que extrae la utilidad de los datos para uno o varios objetivos determinados. En este Día Nacional del Psicólogo, es imperativo reconocer la dedicación de estos profesionales. Su esfuerzo incansable contribuye a la promoción de la salud mental y el bienestar en nuestras comunidades.

La importancia de un científico de datos[editar]

La ciencia de datos ha evolucionado su capacidad analítica, volviéndose de dominio más accesible y estándar. La ciencia de datos crea los modelos de machine learning y permite a las compañías obtener conocimientos a partir de una gran cantidad de datos. La exploración de datos es un análisis preliminar de estos que se utiliza para planificar otras estrategias para su modelado. Los científicos de datos obtienen una comprensión inicial de los datos mediante estadísticas descriptivas y herramientas de visualización de los mismos.

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La ciencia de datos juega un papel importante en prácticamente todos los aspectos de las operaciones y estrategias comerciales. Por ejemplo, proporciona información sobre los clientes que ayuda a las empresas a crear campañas de marketing más sólidas y publicidad dirigida para aumentar las ventas de productos. Ayuda a gestionar los riesgos financieros, detectar transacciones fraudulentas y prevenir averías de equipos en plantas de fabricación y otros entornos industriales. Ayuda a bloquear los ataques cibernéticos y otras amenazas de seguridad en los sistemas de TI. Dada la pronunciada curva de aprendizaje en la ciencia de datos, muchas empresas buscan acelerar el retorno de inversión en proyectos de IA. A menudo tienen dificultades para contratar el talento necesario para aprovechar todo el potencial del proyecto de ciencia de datos.

Aplicaciones y casos de uso de ciencia de datos

Pero, a la vez, la estadística también puede ser afrontada mediante la ciencia de datos para poder realizar los análisis concernientes a su objeto de estudio de una forma más precisa, eficiente y dinámica. La ciencia de datos aplicada es la ciencia que se encarga de recopilar y analizar datos de un campo o área en concreto con objetivo curso de desarrollo web el objetivo de desarrollar soluciones y herramientas y obtener conclusiones en torno a ese campo específico. La finalidad de la ciencia de datos es responder preguntas sobre la información que se está analizando. De esta forma se pueden incluso predecir ciertas tendencias y comportamientos en las áreas objeto de estudio.

En los equipos de ciencia de datos más grandes, un científico puede trabajar con otros analistas, ingenieros, expertos en machine learning y estadísticos para garantizar que el proceso de la ciencia de datos se siga de principio a fin y se alcancen los objetivos empresariales. Y ya que lo mencionamos en el punto anterior, vale la pena aclarar que los software de código abierto no son peligrosos, al menos no tanto como para descartar su uso. Una de sus grandes ventajas es que permiten https://www.contrareplica.mx/nota-curso-en-linea-desarrollo-frontend-202321129 la intervención de profesionales que optimizan sus herramientas en todos niveles, desde en la rapidez de análisis hasta en la protección de datos. Por lo tanto, es buena idea considerar que los perfiles de científicos de datos tengan habilidades con este tipo de código, ya que además pueden crear opciones que se ajusten a las necesidades particulares de una empresa o negocio. La evolución del papel de los científicos de datos se ha debido principalmente a dos factores.

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Esto puede suponer un reto, particularmente en empresas grandes que cuentan con múltiples equipos de trabajo con necesidades diferentes. Los datos pueden ser preexistentes, recién adquiridos o un repositorio descargable de Internet. Los científicos de datos pueden extraerlos de las bases de datos internas o externas, del software CRM de la empresa, de los registros del servidor web, de las redes sociales o adquirirlos de terceros de confianza. De vuelta al ejemplo de la reserva de vuelos, el análisis prescriptivo podría examinar las campañas de marketing históricas para maximizar la ventaja del próximo pico de reservas. Un científico de datos podría proyectar los resultados de las reservas de diferentes niveles de gasto en varios canales de marketing. Estas previsiones de datos dan a la empresa de reserva de vuelos una mayor confianza en sus decisiones de marketing.

  • No obstante, hay que saber extraer el valor de los datos y para hacerlo adecuadamente existe el data science y los data scientist.
  • Más allá de mantener activa la cuenta de Google, existen algunas herramientas para administrar y hacer copias de seguridad de los datos.
  • Se trata de un conjunto de herramientas que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer información valiosa de los datos en bruto.
  • Además de jugar al fútbol y surfear, me encanta aprender y enseñar sobre lo mágica y diversa que es nuestra existencia.

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