Cómo la ciencia de datos está cambiando el mundo

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Nuestra vida y ciencia de datos

Cuando uno compra o busca algo en Amazon y Flipkart, el sitio recuerda una de las preferencias y le proporciona sugerencias relacionadas la próxima vez que visite el sitio. ¿Cómo pueden las empresas hacer eso? La respuesta es: Data Science. Las empresas almacenan nuestros datos y los utilizan para comprender cómo mejorar sus productos de acuerdo con nuestras necesidades y también cómo aumentar el compromiso de los clientes con ellos. La razón por la que este sistema funciona tan bien es porque hoy en día más y más personas se conectan y dejan huellas en Internet, lo que las empresas pueden aprovechar para hacer predicciones correctas.

Ejemplos visibles de usos de la ciencia de datos

    Resultados de búsqueda: los motores de búsqueda como Google predicen lo que queremos buscar antes de que podamos completar la palabra, y esto se debe a que tienen millones de palabras clave de búsqueda relacionadas ya almacenadas en sus bases de datos.

    Anuncios digitales: los anuncios en Internet no son aleatorios, a diferencia de los anuncios tradicionales en televisión y periódicos. Las empresas recopilan datos separados sobre cada usuario y muestran solo los anuncios relevantes.

    Recomendaciones: sitios de comercio electrónico como Amazon y sitios de entretenimiento en línea como Netflix lo están utilizando para recomendar nuevos productos y películas basadas en las experiencias pasadas de los usuarios.

    Reconocimiento de imagen y habla: a medida que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están mejorando, las herramientas de reconocimiento de imagen y habla son cada vez más avanzadas y precisas.

¿Qué industrias están utilizando la ciencia de datos?

Casi todas las industrias están generando una gran cantidad de datos y han pasado del enfoque basado en el conocimiento al enfoque basado en los datos para resolver problemas y producir mejores resultados. Algunas industrias notables son las siguientes:

    Tecnología de la información: esta es la industria más obvia, de la cual la ciencia de datos se ha convertido en la columna vertebral de. Desde la sugerencia de amigos en Facebook hasta sugerir videos en YouTube, desde recomendar películas en Netflix hasta filtrar productos en Amazon y desde mejorar la experiencia del usuario en Uber hasta proporcionar un seguimiento en tiempo real de Dominos, Data Science se utiliza en todos los aspectos.

    Aviación y logística: las aerolíneas lo utilizan para predecir las condiciones climáticas y los posibles retrasos y para mantener a los pasajeros informados en consecuencia, mientras que las empresas de logística como FedEx pueden descubrir las mejores rutas y los mejores modos de transporte para aumentar la eficiencia de costos.

    Recursos humanos: con la ayuda de Data Science, a las empresas les resulta fácil predecir el desgaste de los empleados y descubrir formas de aumentar su productividad.

    Ciencia médica: en Bioinformática, la ciencia de datos junto con los datos del genoma están ayudando a los investigadores y médicos a analizar las estructuras genéticas y entender cómo pueden actuar determinados medicamentos contra las enfermedades.

    Astrofísica: en las ciencias espaciales también se está utilizando para crear grandes conjuntos de datos astronómicos.

    Banca y finanzas: ayuda a los bancos a brindar un mejor servicio al cliente, detección de fraudes, perfiles de clientes y previsión de las condiciones económicas.

Alcance de la ciencia de datos

Ha emergido como la carrera más emocionante de la era actual. Hay un gran número de vacantes, los salones son altos, las perspectivas de crecimiento profesional son prometedoras y el trabajo es emocionante. Organizaciones como Glassdoor y la Universidad de Harvard incluso han incluido a Data Science como la mejor profesión del siglo XXI.

¿Cómo podemos ayudarte a convertirte en un científico de datos?

Los profesionales que tratan con datos en industrias se llaman científicos de datos, y requieren una experiencia en los campos de estadística, informática y negocios. Esta es la razón por la que el curso en línea está diseñado para brindar a los estudiantes un conocimiento práctico profundo de todos los conceptos y algoritmos utilizados en Data Science junto con una práctica intensiva de herramientas importantes como Hadoop, SAS, Excel, R, Tableau, Minitab, etc. y una potente programación. lenguajes como Python y SQL. Se han diseñado numerosos seminarios web, evaluaciones y proyectos en vivo para preparar a los estudiantes para el trabajo industrial en un entorno empresarial real.

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