Una empresa tiene que tratar con una gran cantidad de datos como salarios, datos de empleados, datos de clientes, comentarios de clientes, etc. Estos datos pueden estar tanto estructurados como no estructurados. Una empresa siempre querría que estos datos sean simples y completos para que puedan tomar decisiones mejores y precisas y políticas futuras. Esto es cuando la ciencia de datos es útil.

La ciencia de datos ayuda a los clientes a tomar decisiones correctas a partir de la información correcta obtenida de una cantidad estimada de datos confusos. Los científicos de datos utilizan sus formidables habilidades en matemáticas, negocios, programación y estadísticas para limpiar y organizar los datos en información útil y revelar patrones, tendencias y correlaciones ocultos.

Aplicaciones de la ciencia de datos.

Ahora se ha convertido en una parte inevitable e integral de industrias como la gestión de riesgos, análisis de mercado, optimización de mercado, detección de fraudes y políticas públicas, entre otras. La ciencia de datos mediante el uso de estadísticas, el aprendizaje automático y el modelado predictivo ayudan a las industrias a resolver diversos problemas y obtener beneficios cuantificables. Hay miles de razones para optar por un curso de datos, como una opción de carrera. Las aplicaciones de Follow nos ayudan a entenderlo mejor:

  1. Ayuda a las empresas a comprender el comportamiento y las inclinaciones de los clientes de una manera muy empoderada. Les ayuda a conectarse con los clientes de una manera más personalizada y a garantizar mejores servicios para los clientes.
  2. Ayuda a las marcas a utilizar los datos de manera integral para comunicar su mensaje de manera atractiva y convincente con el público objetivo.
  3. Los resultados y los hallazgos de la ciencia de datos se pueden implementar en casi todos los sectores, como el cuidado de la salud, la educación y los viajes, entre otros, ayudándolos a enfrentar los desafíos en su campo de una manera más efectiva.
  4. Big Data es un campo recientemente emergente y está ayudando a las organizaciones a abordar problemas de recursos humanos, gestión de recursos y TI de forma estratégica mediante el uso de recursos materiales y no materiales.

El científico de datos es una de las posiciones principales en una organización. Abren nuevos terrenos de experimentación e investigación a la organización. Algunos de los roles directos de un científico de datos son:

  • Vincular los nuevos datos con el anterior para ofrecer nuevos productos que satisfagan las aspiraciones del público objetivo.
  • Para interpretar las condiciones climáticas y, en consecuencia, redireccionar la cadena de suministro.
  • Para mejorar la velocidad de la evaluación e integración de conjuntos de datos.
  • Para revelar anomalías y fraudes en el mercado.

Un vistazo al curso de ciencia de datos
El curso de ciencia de datos es más de 160 horas de capacitación con un cuerpo docente experimentado que trabaja en las mejores organizaciones para mantenerse al día con las tecnologías más recientes. Una visión general del curso es la siguiente:

  • Matemáticas y estadística: Este es un tema integral del curso de ciencia de datos e incluye integración, diferenciación, ecuaciones diferenciales, etc. Las estadísticas cubren estadística inferencial, estadística descriptiva, pruebas de ji cuadrado, análisis de regresión, etc.
  • Lenguaje de programación: Se puede seleccionar entre una variedad de lenguajes de programación como Python, C ++, Matlab, Hadoop, etc.
  • Gestión de datos y gestión de datos : esta parte trata de la extracción, la limpieza y la gestión de datos utilizando MySQL, NoSQL, Cassandra, etc.
  • Aprendizaje automático: Esto incluye aprendizaje supervisado y no apoyado, pruebas, aprendizaje por refuerzo, evaluación de modelos y su validación.
  • Análisis de datos y visualización de datos: en esta parte los profesores utilizan las bibliotecas de trazado para lenguajes de programación como seaborn en python, plotly, ggplot2 en R, matplotlib, etc. También implica el uso de Excel, Tableau y D3.js para la visualización de datos.

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