Definición, usos, desafío y habilidades requeridas

La ciencia de datos es ciencia de datos. Es el sistema que permite a una empresa explorar y analizar datos sin procesar para convertirlos en información valiosa para resolver problemas comerciales. Conozca la definición exacta del término Ciencia de datos, así como una descripción general de las habilidades necesarias para convertirse en científico de datos.

Definición de ciencia de datos: ¿que es ciencia de datos?

La ciencia de datos, o ciencia de datos, es Combinación disciplinaria entre inferencia de datos, desarrollo de algoritmos y tecnología.Que tiene como objetivo resolver problemas analíticos complejos. En el corazón de esta maravillosa combinación se encuentra la gran cantidad de información sin procesar almacenada en los almacenes de datos corporativos. Concretamente, la ciencia de datos permite utilizar los datos de forma creativa para generar valor para las empresas.

La ciencia de datos ayuda a descubrir información valiosa dentro de los conjuntos de datos

Primero, La ciencia de datos hace posible descubrir información valiosa dentro de los datos. Al profundizar en esta información a un nivel preciso, el usuario puede descubrir y comprender tendencias y comportamientos complejos. Se trata de traer información a la superficie que pueda ayudar a las empresas a tomar decisiones más inteligentes.

Por ejemplo, Netflix está extrayendo datos para Explore los patrones de visualización de su contenido para comprender qué interesa a los usuarios y utilice esta información para definir la serie que se producirá.. Target identifica segmentos de clientes clave y comportamiento de compra para poder llegar a nuevas audiencias. Proctor & Gamble se basa en datos para predecir la demanda futura con el fin de mejorar la producción.

Para extraer esta valiosa información, Los científicos de datos comienzan con la exploración de datos primero. Ante una pregunta compleja, el científico de datos se convierte en investigador. Investiga e intenta comprender patrones dentro de los datos. Para lograrlo, es necesario demostrar creatividad analítica. La investigación de información impulsada por datos es esencial para guiar negocios estratégicos. De hecho, los científicos de datos actúan como asesores.

La ciencia de datos permite crear un producto de datos

a Un producto de datos es un activo que se basa en datos y los procesa para generar resultados mediante un algoritmo.. El ejemplo clásico de un producto de datos es el motor de recomendaciones, que ingiere datos del usuario y crea recomendaciones personalizadas basadas en esos datos.

Entre los ejemplos concretos más relevantes se encuentran, Podemos citar el motor de recomendación de Amazon o el motor de Netflix.. Asimismo, el filtro de spam de Gmail es un producto de datos, ya que el algoritmo se encarga de procesar los correos electrónicos entrantes y determinar si son o no spam. La visión por computadora, utilizada por automóviles autónomos, también es un producto de datos. Sus algoritmos de aprendizaje automático son capaces de reconocer semáforos, detectar otros coches o peatones, etc.

Aparte de las estadísticas de datos, El productor de datos no está destinado a asesorar a los ejecutivos de la empresa en sus decisiones.. El algoritmo que lo acompaña está diseñado para integrarse directamente en las aplicaciones principales. Algunos ejemplos de aplicaciones de ciencia de datos incluyen la página de inicio de Amazon, el buzón de correo de Gmail o el programa de piloto automático de vehículos no tripulados.

La Los científicos de datos juegan un papel importante en el desarrollo de productos de datos. Ellos son los que desarrollan, prueban, refinan e implementan algoritmos en los sistemas de producción. Es por eso que los científicos de datos también son desarrolladores técnicos.

Ciencia de datos: ¿Qué talentos se necesitan para convertirse en científico de datos?

La La ciencia de datos es una combinación de tres áreas principales: experiencia matemática, tecnología y negocios.. En primer lugar, la minería de datos y el desarrollo de productos de datos requieren la capacidad de ver los datos a través de una perspectiva cuantitativa. Las texturas, dimensiones y asociaciones entre datos se pueden expresar matemáticamente. Muchos de los problemas a los que se enfrentan las empresas pueden resolverse utilizando modelos analíticos basados ​​en matemáticas puras. Comprender los mecanismos de estos modelos es la clave del éxito. Leer Mooc dedicado a la ciencia de datos es una primera introducción a esta área de especialización.

Ciencia de datos: se requiere formación avanzada en matemáticas

de Mucha gente piensa erróneamente que la ciencia de datos se trata de estadísticas. Las estadísticas son importantes, pero no son la única forma de matemáticas que se utiliza. Muchos algoritmos de aprendizaje automático, por ejemplo, se basan en álgebra lineal. En general, un buen científico de datos debe tener un conocimiento sólido de las matemáticas.

En segundo lugar, el científico de datos debe recibir una forma de innovación tecnológica. Porque, Utiliza tecnología para explorar grandes conjuntos de datos y trabajar con algoritmos complejos para resolver problemas complejos.. Para hacer esto, un científico de datos debe ser capaz de codificar y crear prototipos de soluciones rápidas e integrarlas en sistemas de datos complejos. Algunos de los principales lenguajes asociados con la ciencia de datos incluyen SQL, Python, R y SAS. En los suburbios también hay Java, Scala y Julia. Los cursos de ciencia de datos de nivel de maestría y los cursos son proporcionados por las principales escuelas Como Polytechnique Paris Saclay, o Máster en M2MO de la Universidad de París Diderot Paris 7. Sin embargo, el conocimiento de estos idiomas por sí solo no es suficiente.

Ciencia de datos: los desafíos de un trabajo multitarea

Especialista en ciencia de datos Debe saber navegar en estos idiomas, pensar matemáticamente y ser capaz de resolver problemas complejos.. Estas facultades son importantes, porque un científico de datos debe poder comprender la complejidad y el flujo de datos. La claridad con respecto a las conexiones entre estos diversos elementos es esencial.

finalmente, Es imperativo que un científico de datos sea un consultor táctico para la empresa.. Un científico de datos trabaja más cerca de los datos y, por lo tanto, puede aprender más de esos datos que cualquier otra persona. Por tanto, tiene que traducir sus notas y compartir sus conocimientos para contribuir a la solución de los problemas de la empresa. Debe saber cómo manipular los datos para contar una historia coherente, utilizando conocimientos como evidencia.

esto es La importancia para las empresas es tan importante como el dominio de la tecnología y los algoritmos.. Los objetivos comerciales deben estar alineados con los proyectos de ciencia de datos. Concretamente, el valor de un científico de datos proviene no solo de su dominio de las matemáticas, los datos y la tecnología, sino también de una combinación de los tres.

a Para todas las empresas que desean utilizar datos para impulsar el crecimiento de su negocio, la ciencia de datos es la clave. Los proyectos de ciencia de datos pueden generar importantes retornos de la inversión. Sin embargo, contratar personas con las habilidades necesarias no es una tarea fácil. Una vez que se contrata a un científico de datos talentoso, es imperativo mantenerlo motivado brindándole la independencia necesaria y presentándole desafíos que coincidan con sus habilidades. El aprendizaje de la ciencia de datos requiere una recompensa acorde con las tareas en cuestión. Por eso, a los científicos de datos se les paga entre 40.000 y 60.000 euros al año en Europa. En Estados Unidos, este salario podría ascender a 150.000 dólares al año dependiendo de los requisitos de las empresas de ciencia de datos.