Cómo la ciencia de datos es la nueva solución del mundo

¿De qué se trata la ciencia de datos?

En el término más simple, Data Science es la combinación de Data Mining y Computer Science.

Los datos se generan continuamente desde que se inventó la primera computadora. Inicialmente, las empresas dependían de la minería de datos, lo que simplemente significaba generar nueva información. Pero en el entorno actual, los sitios web y las aplicaciones no son solo folletos, tablones de anuncios o herramientas de información en línea. Ahora son un medio para que millones de usuarios se unan y compartan su experiencia. Los usuarios ahora están interactuando con los sitios web, creando contenido, comentando, gustando, investigando, etc. Y todo esto está dando como resultado la creación de una gran cantidad de datos que las compañías esperan explotar para agregar más valores a sus productos.

En 2010, el término Big Data fue acuñado para una cantidad tan grande de datos presentes a nuestro alrededor, y allanó el camino para el auge de Data Science, que puede extraer información de los conjuntos de datos no estructurados masivos para respaldar a las empresas. La ciencia de datos, en el presente y en el futuro, se trata de recopilar, analizar y modelar datos. La parte más importante, sin embargo, son sus aplicaciones, como el aprendizaje automático, que ha permitido que las máquinas sean más precisas a través de un enfoque basado en datos, y el aprendizaje profundo, que se ha convertido en una clase de aprendizaje automático que está transformando nuestra vida cotidiana. y la forma en que experimentamos las cosas.

Puestos de trabajo de los científicos de datos en las industrias

  • Recopilación: el trabajo más importante de un científico de datos es recopilar los datos de diversas fuentes.
  • Exploración y transformación: los datos estructurados y no estructurados deben limpiarse y transformarse para eliminar las anomalías presentes en los datos.
  • Análisis: esta es la parte central del trabajo. Basados ​​en datos transformados, los científicos de datos intentan comprender las métricas como lo que los usuarios están haciendo o viendo y por qué se están yendo, y luego brindan una solución lógica como lo que se puede hacer para involucrar a más usuarios y brindarles una mejor experiencia.
  • Aprendizaje y optimización: las pruebas A / B permiten a los científicos de datos realizar experimentos en varios modelos y comprobar qué modelos funcionan mejor.
  • Representación y visualización: toda la tarea no consiste en crear modelos avanzados, sino en simplificar las cosas de una manera que los clientes y otras personas puedan entender.
  • Inteligencia artificial y aprendizaje automático: es la última parte de la tarea donde los científicos de datos usan algoritmos complejos y principios de aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de las máquinas en una tarea en particular.

¿Qué se puede aprender de la capacitación en línea sobre ciencia de datos?

Data Science tiene que ver con el uso de estadísticas, la creación de códigos, el desarrollo de modelos y, siempre, la resolución de problemas. Para lograr este objetivo, la capacitación se enfoca en brindar a los alumnos capacitación en profundidad sobre las siguientes herramientas:

  • Hadoop, MapReduce y Spark se utilizan con el fin de manejar datos.
  • El lenguaje de programación SQL se utiliza en la programación y el diseño de un sistema de base de datos.
  • Python es el lenguaje más poderoso en aprendizaje automático.
  • R y Excel son útiles en el análisis y el modelado de datos.
  • Otras herramientas importantes son SAS, Minitab y XL Miner.

La capacitación en línea cubre todos los conceptos importantes mencionados anteriormente, además de brindar a los estudiantes la oportunidad de trabajar en proyectos en vivo. La asistencia de colocación también está disponible para ayudar a los estudiantes a encontrar trabajo en compañías líderes una vez que se completa la capacitación.

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