Cómo dar forma a tu futuro con Data Scienc

El alcance de los datos

Tradicionalmente, hemos visto los datos como algo que dice lo que sucedió y nos ha ayudado a categorizar el resultado de un evento o acción y evaluar cada vez que tenemos éxito o no. Fue como mostrarnos la historia de forma detallada. Sin embargo, en la actualidad, dado que la tecnología está evolucionando a una tasa inmune, la combinación de ingeniería de software y estadísticas ha permitido que los datos no solo nos muestren el pasado, sino también el futuro. Esta técnica se conoce como Ciencia de datos y se introdujo en el mundo después de que se acuñara el término “Big Data”.

Data Science está en su etapa inicial, pero la velocidad a la que se está apoderando de las industrias y las empresas, Glassdoor y Harvard no se equivoca al calificarla de la mejor carrera del futuro.

¿Cuáles son los trabajos de los científicos de datos?

Las personas que son expertos en tratar con los datos y manipularlos para resolver problemas industriales se llaman científicos de datos. Su trabajo incluye los siguientes puntos:

  1. Comprensión del problema y recopilación de datos: se dice que un problema se resuelve a medias en el momento en que se entendió correctamente. Por ejemplo, si una compañía de bebidas está buscando expandir el negocio, los científicos de datos deben entender las posibles formas de expandir los beneficios. Deben recopilar datos sobre los recursos de la empresa, el capital, los clientes seleccionados, la demografía de las personas en las que se deben abrir nuevas tiendas, etc.
  2. Redefinición de datos: muchas veces los datos recopilados no son claros, o faltan algunos puntos y disparidades. Puede parecer el final, pero esta es la belleza de Data Science. Los científicos de datos tienen muchas herramientas que utilizan para predecir los valores faltantes y eliminar las anomalías. Este proceso incluye integración, limpieza, descubrimiento de información oculta, etc.
  3. Transformación de datos: una vez que los datos se han redefinido, es el momento de trabajar en ellos y encontrar una solución. Aquí, los científicos de datos modifican y analizan los datos para desarrollar un modelo. Esta es realmente la parte más importante de Data Science, y las herramientas de Aprendizaje Automático como Python demuestran ser una gran ayuda.
  4. Visualización y comunicación de los datos: una vez que el modelo se ha construido, se debe convertir en una forma que otros puedan leer y comprender. La mayoría de los científicos de datos intentan crear más de un modelo para que puedan probarse antes de implementarse en industrias. Las herramientas más utilizadas para este propósito son Tableau, R, etc.

Demanda industrial para la ciencia de datos

Hoy en día, el entorno empresarial consiste en establecer tendencias, es decir, prever el futuro y prepararse para ello, y como los científicos de datos son expertos en hacer exactamente eso, su demanda solo va a aumentar. Las grandes industrias, como el comercio electrónico, las redes sociales, el comercio minorista, etc. son una especie de ciencia de datos devoradora. Pero estos no son los únicos desde que Aviación, Salud, Deportes, Educación, Administración Pública y Agricultura, etc. también han comprendido que la Ciencia de Datos es la clave mágica para el futuro.

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