Principales razones por las que la ciencia de datos es una nueva fuerza motriz para las industrias

La ciencia de datos ha surgido como una nueva forma de enfrentar los desafíos industriales. Pero no se limita solo a resolver problemas y maximizar los beneficios para las grandes corporaciones. Ha entrado en todos los campos y está transformando la forma en que entendemos y experimentamos nuestra existencia. Está ayudando a curar el cáncer; resolviendo el calentamiento global; localizando nuevas estrellas; encontrar recursos naturales dentro de la Tierra, y muchos más que no se pueden mencionar en una lista exhaustiva. Y curiosamente, esto es solo el comienzo. La acumulación de datos a nuestro alrededor se está disparando, al igual que el alcance de Data Science.

Industrias donde la ciencia de datos está creando hitos

  • Salud: Data Science está impulsando la ciencia médica y la bioinformática para mejorar nuestra salud a un nivel sin precedentes. Con los algoritmos de autoaprendizaje, los datos de los pacientes, como estilos de vida, hábitos, preferencias, etc. pueden ayudar no solo a brindar un tratamiento personalizado, sino también a proporcionar una base para muchos tipos de investigadores. Los dispositivos de seguimiento de actividad física hacen que las personas sean más conscientes de su propia salud al brindarles información en tiempo real sobre su cuerpo. Los dispositivos portátiles están demostrando ser efectivos en la supervisión de las funciones corporales y el envío de señales ante el más mínimo indicio de trastornos.
  • Internet: detrás de la predicción de búsqueda automática de Google, detrás de la recomendación de suministro de noticias de Facebook, detrás de los productos sugeridos por Amazon, y detrás de casi cualquier otra cosa en Internet, Data Science se ha convertido en la mayor fuerza impulsora. Internet se ha convertido en la plataforma más grande para que millones y miles de millones de usuarios realicen innumerables actividades y, por lo tanto, dejen atrás grandes conjuntos de huellas de datos que pueden ser consumidos por los algoritmos de aprendizaje automático para que sean cada vez más efectivos.
  • Reconocimiento de rostro y habla: las técnicas anteriores de reconocimiento de rostro y habla eran más susceptibles de cometer errores, pero a medida que los algoritmos de aprendizaje automático trabajaban con los datos recibidos, hoy en día estas herramientas se han vuelto tan efectivas que no solo los teléfonos móviles vienen con desbloqueo de rostros a prueba de fallas, pero Los sistemas de seguridad también los están instalando.
  • Logística: Data Science está ejecutando nuestro mundo sin problemas. Mientras que las aerolíneas pueden pronosticar el clima, retrasar retrasos, reprogramar vuelos, brindar información en tiempo real a los clientes y hacer un seguimiento del precio de sus competidores, las compañías de logística como DHL y FedEx también están utilizando Data Science para lograr una mejor eficiencia operativa y entregar productos a la derecha Colocar en el momento adecuado con el menor gasto posible.
  • Automóviles automáticos : el futuro de los automóviles automatizados depende en gran medida del procesamiento de la cantidad exorbitante de datos. Como se estimó, los autos autosuficientes producen alrededor de 1 GB de datos por segundo, y más que eso, también reciben datos de otros autos a su alrededor. Con los algoritmos de aprendizaje automático, es posible utilizar todos estos datos y ayudar a conducir de manera segura.

Puestos de trabajo de los científicos de datos en las industrias

Fue solo después de la llegada de Big Data que el mundo se dio cuenta de la tremenda fuerza detrás de Data. Esta es una profesión completamente nueva con un crecimiento profesional prometedor e inmensas posibilidades. Las industrias necesitan a los científicos de datos en un gran número, pero no hay suficiente información actual y es por eso que las oportunidades para los más frescos son casi infinitas.

Formación en ciencia de datos

El estudio de Data Science incluye

  1. Estadística
  2. Algoritmos de aprendizaje automático tales como Regresión, agrupamiento, árbol de decisiones, máquinas de vectores de soporte, etc.
  3. Lenguajes de programación como R, Python, SQL.
  4. Herramientas de computación como Spark, SAS, Hadoop, Tableau, Power BI, Minitab, etc.

La capacitación en línea en Data Science proporciona conceptos detallados de todos los temas mencionados anteriormente. Los estudiantes aprenden de formadores expertos en la industria con una larga experiencia en la industria de datos. Además, con proyectos en vivo, seminarios web y evaluaciones, la capacitación configura a los estudiantes como completos Data Science Pro.

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