¿Por qué la ciencia de datos se usa ampliamente?

Revolution of Data Science ha cambiado el mundo con su impacto sustancial. Es un estudio del dato o información, qué representa, de dónde se obtiene y cómo transformarlo en un método valioso a la hora de formular la política empresarial y de TI. Es considerado como un activo más grande por cada organización en el mundo competitivo de hoy.

Es uno de los campos que encuentran aplicaciones en varios negocios, incluidas las comunicaciones, las finanzas, la fabricación, la atención médica, el comercio minorista, etc.

  1. Las industrias de atención médica se han beneficiado de la ciencia de datos, ya que crea problemas de tratamiento realistas, diagnósticos, monitoreo de pacientes, como gastos administrativos de clínicas y un costo general para la atención médica. Ha sido un arma poderosa para combatir la diabetes, varias enfermedades del corazón y el cáncer.

  2. La ciencia de datos brinda una gran oportunidad para que la empresa financiera reinvente el negocio. En finanzas, la aplicación de la ciencia de datos es la automatización de la gestión de riesgos, el análisis predictivo, la gestión de datos de clientes, la detección de fraudes, el análisis en tiempo real, el comercio algorítmico, el análisis de consumidores.

  3. En el sector de la fabricación, se puede utilizar de muchas maneras, ya que las empresas necesitan encontrar las últimas soluciones y casos de uso para estos datos. También ha sido beneficioso para las empresas de fabricación, ya que acelera la ejecución y genera procesos a gran escala.

  4. El dominio del comercio minorista se ha desarrollado rápidamente. Ayuda al minorista a administrar los datos y crear una imagen psicológica del cliente para conocer sus puntos débiles. Por lo tanto, este truco utilizado por el minorista tiende a influir fácilmente en el cliente.

Tipos de trabajos ofrecidos en ciencia de datos.

La demanda de personas con buenas habilidades en este campo es alta y seguirá aumentando. Los profesionales de la ciencia de datos son contratados por los nombres más importantes en el negocio que se inclinan a pagar salarios masivos a los profesionales calificados. Los tipos de trabajos incluyen:

  1. Científico de datos: un científico de datos es alguien que descifra grandes cantidades de datos y extrae significado para ayudar a una organización o empresa a mejorar sus operaciones. Utilizan diversas herramientas, metodologías, estadísticas, técnicas, algoritmos, etc. para analizar más a fondo los datos.

  2. Business Intelligent Analyst: para verificar el estado actual de una empresa o dónde se encuentra, un Business Analyst utiliza datos y busca patrones, tendencias comerciales, relaciones y genera una visualización y un informe.

  3. Ingeniero de datos: un ingeniero de datos también trabaja con un gran volumen de limpieza de datos, extrae y crea algoritmos sofisticados para el negocio de datos.

  4. Data Architect: Data Architect trabaja con diseñadores, usuarios y desarrolladores de sistemas para mantener y proteger las fuentes de datos.

  5. Ingeniero de aprendizaje automático: un ingeniero de aprendizaje automático trabaja con varios algoritmos relacionados con el aprendizaje automático, como agrupación, árboles de decisión, clasificación, bosque aleatorio, etc.

¿Cuáles son los requisitos para ser un profesional de Data Science?

En la industria de TI, los requisitos educativos de la ciencia de datos son precipitados. Demanda de puestos de científico de datos para títulos avanzados como maestría, doctorado o MBA. Algunas empresas aceptarán una licenciatura de cuatro años en Ciencias de la Computación, Ingeniería y Ciencias Exactas, Sistema de Información de Gestión, Matemáticas y Estadística, Economía. Los recursos de ciencia de datos también están disponibles en línea y algunos proveedores educativos también ofrecen capacitación en línea del curso. Esta capacitación se concentra en las tecnologías y habilidades requeridas para ser un científico de datos como el aprendizaje automático, SAS, Tableau, Python, R y muchos más.

Aprendizaje automático frente a ciencia de datos

Machine Learning es una práctica de estudiar algoritmos y estadísticas y entrenar a la computadora para realizar una tarea específica para el reconocimiento de datos específicos. Cuando se da un conjunto de datos como entrada mediante la aplicación de ciertos algoritmos, la máquina nos da la salida deseada.

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