Alcance y comprensión de la ciencia de datos

Cuando se trata de manipular datos usando varias herramientas y algoritmos, Data Science es un término que aparece en la imagen. Incluye aspectos conceptuales de análisis de datos, estadísticas y aprendizaje automático. Aborda dos tipos de datos: los estructurados y los no estructurados. En general, los datos que vemos o con los que tratamos todos los días son pequeños, en su mayoría estructurados, pero los datos en las industrias son en su mayoría semi-estructurados o no estructurados. Para manejar esto, la ciencia de datos es lo más necesario.

¿Por qué se necesita Data Science en el escenario de hoy?

La razón principal por la que la ciencia de los datos encaja en el escenario actual es el rápido crecimiento de los datos a diario. La generación de datos se realiza a partir de diversas fuentes, como formularios multimedia, documentos de texto, registros financieros, etc. Las herramientas comunes no pueden procesar tanta variedad y cantidad de datos. Es por eso que necesitamos algunas herramientas inteligentes y avanzadas y algoritmos modernizados para procesar estos datos de manera eficiente y obtener resultados significativos.

Otro gran requisito es en Inteligencia Artificial (AI). Como AI requiere recopilar una gran cantidad de datos para trabajar de manera eficiente, la ciencia de datos puede ayudarlo de una manera más fácil. Los datos recopilados por los científicos de datos pueden usarse para encontrar nuevos patrones y diseños que se pueden usar para encontrar nuevas soluciones.

Aplicaciones

  • Búsqueda en línea: El uso más común es en la búsqueda en internet. Todos los motores de búsqueda utilizan algoritmos y patrones para obtener los mejores resultados. Cualquier motor de búsqueda, ya sea un motor de búsqueda grande o pequeño, está incompleto sin él.

  • Sistemas de recomendaciones: ha observado claramente que al navegar por cualquier sitio web, aparece un anuncio pequeño o una ventana emergente en algún lugar del sitio. Este anuncio puede ser de cualquier tienda en línea, recomendándole comprar un determinado producto. Esto se logra mediante la ciencia de datos. Analiza tus patrones de búsqueda y genera un sistema de recomendación para ti.

  • Reconocimiento de imágenes: cuando subes una imagen con tus amigos a cualquier red social, automáticamente detecta caras en la imagen y comienza a sugerir los nombres de esos amigos. Esto lo hace la Inteligencia Artificial, que de hecho forma parte de la ciencia de datos.

  • Usos médicos: Aprendizaje automático se ha utilizado para detectar tumores, cánceres o cualquier otro tipo de enfermedad. El tratamiento avanzado se hizo posible a través de la investigación en genómica y genética. Se requiere mucha investigación para comprender los detalles en profundidad del impacto del ADN y cómo reaccionaría a ciertos medicamentos y enfermedades.

Opcion de carrera

Con la ciencia de los datos en escena, se desbloquean las vastas oportunidades profesionales que se podrían seleccionar. Dado que el crecimiento de los datos ha alcanzado nuevos niveles, la demanda de un científico de datos más calificado y profesional está aumentando rápidamente. Hablando financieramente, un hecho llamativo es el ingreso que sin duda es uno de los más altos en todos los dominios en este momento.

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