Pero conforme el big data (y las tecnologías de almacenaje y procesamiento del big data como Hadoop) comenzaron a crecer y evolucionar, esos roles también evolucionaron. Los datos no son más sólo una idea de último momento de la que TI debe encargarse. Es información clave que requiere análisis, curiosidad creativa y un don para traducir ideas de alta tecnología en nuevas formas de generar utilidades. La Ciencia de Datos es una herramienta cada vez más indispensable para la sociedad actual. Utilizada por empresas, organismos gubernamentales y otros, esta disciplina ofrece una variedad de formas para obtener conocimiento a partir de los datos que se generan constantemente en el mundo moderno. Esto permite que las entidades identifiquen tendencias, conclusiones y soluciones a diferentes problemas.
Por ejemplo, las segmentaciones de datos suelen ser manejadas por ingenieros de datos, pero el científico de datos puede hacer recomendaciones sobre qué tipo de datos son útiles o necesarios. Si bien los científicos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar estos esfuerzos a un nivel mayor requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa para que se ejecute más rápidamente. Como resultado, es común que un científico de datos se asocie con ingenieros de machine learning para escalar modelos de machine learning. Aunque ambos se superpongan entre sí, la diferencia clave consiste en el uso de la tecnología en cada campo. Los científicos de datos trabajan de manera más estrecha con la tecnología de datos que los analistas empresariales.
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Es el proceso de utilizar datos históricos junto con diversas técnicas como minería de datos, modelado estadístico y aprendizaje automático para pronosticar resultados futuros. Al utilizar las tendencias de estos datos, las empresas utilizan análisis predictivos para detectar peligros y oportunidades. La Ciencia de Datos es un campo de estudio que se dedica a la obtención, limpieza, transformación, análisis y presentación de información. Esta se lleva a cabo mediante la utilización de herramientas computacionales como algoritmos, programación y aprendizaje automático. El propósito de la ciencia de datos es tomar grandes cantidades de información y encontrar patrones e insights útiles para la toma de decisiones.
Los científicos de datos colaboran en equipos con profesionales de informática, estadística y profesiones específicas como finanzas, marketing y sanidad, ya que se trata de un campo interdisciplinar. Las empresas se encuentran con enormes cantidades de datos en el comercio electrónico, las finanzas, la medicina, los recursos humanos, etc. Los procesan todos con el uso de la tecnología y los métodos de la ciencia de datos. Tanto la ciencia https://aquinoticias.mx/conviertete-en-un-cientifico-de-datos-exitoso-con-el-bootcamp-de-ciencia-de-datos-de-tripleten/ de datos como la inteligencia artificial se han encontrado a lo largo de la historia en una constante evolución, de ahí que estas tecnologías sigan desempeñando un papel cada vez más importante en la sociedad y economía. El aumento de las cantidades de datos que se almacenan de forma exponencial a todo el mundo, aumenta a su vez la necesidad de poseer herramientas y tecnologías que puedan ayudar a analizarlos y procesarlos.
¿Qué herramientas se utilizan para el análisis de datos en la ciencia?
Por ejemplo, imagínemos que medimos a cada persona en una población grande, digamos de tamaño \(n\), con una precisión extremadamente alta. Como no hay dos personas con exactamente la misma altura, debemos asignar la proporción curso de ciencia de datos \(1/n\) a cada valor observado y como consecuencia no se obtiene ningún resumen útil. Del mismo modo, al definir distribuciones de probabilidad, no es útil asignar una probabilidad muy pequeña a cada altura.
