Una carrera en ciencia de datos

La ciencia de datos emplea conceptos y métodos de análisis de datos, aprendizaje automático y estadísticas para obtener un entendimiento y análisis del fenómeno relacionado con los datos. Las disciplinas de matemáticas, estadística, informática y tecnología de la información contribuyen a sus teorías y técnicas en el establecimiento del campo de la ciencia de datos. El establecimiento de la ciencia de datos como un término independiente es un fenómeno reciente. Anteriormente, se usaba como una alternativa para el término Informática. La interacción de datos con ciertos procesos y la representación de datos a través de varios programas conforma el área de estudio de la informática. La manipulación, el almacenamiento y la comunicación de la información digital requieren un uso eficiente de los algoritmos. La ciencia de la computación facilita el uso de estos algoritmos. Un científico informático aprende a diseñar sistemas de software y obtiene un conocimiento profundo de la teoría de la computación.

El conocimiento de los datos lo ayuda a formular las preguntas adecuadas y los conocimientos importantes de big data, le enseña cómo manipular los conjuntos de datos y le permite adquirir la habilidad de visualizar sus propios hallazgos de manera convincente. Un curso bien diseñado lo capacita sobre cómo manejar herramientas de ciencia de datos. Las herramientas que forman la base son las herramientas matemáticas y las herramientas computacionales. La comprensión profunda de estas herramientas y la habilidad para manejar estas herramientas ayudan a sugerir soluciones basadas en datos en el negocio.

Matemáticas y aplicadas son dos aspectos y para aprender ciencia de datos, uno tiene que comprender estos dos aspectos. La probabilidad, las estadísticas y el aprendizaje automático están dentro del alcance del aspecto matemático, mientras que los aspectos aplicados lo ayudan a adquirir conocimientos sobre ciencias de la información, lenguajes que incluyen Python, MATLAB, JAVA, SQL. También ayuda a comprender el uso del kit de herramientas específico. Los aspectos aplicados le permiten entrar en el mundo de los datos reales. La capacitación en un curso de ciencia de datos le brinda experiencia en la recopilación de big data, así como en su análisis y limpieza. Esta capacitación lo analiza en la ejecución de análisis de big data a gran escala. También lo capacita sobre cómo comunicar sus hallazgos de manera compilatoria.

El término que comparte una asociación muy estrecha con la ciencia de datos es Aprendizaje automático. El aprendizaje automático se ocupa de algoritmos para extraer patrones de datos y hacer predicciones. Para este propósito de hacer predicciones y trazar patrones, el aprendizaje automático empleaba métodos de modelado de datos. Al hacer predicciones, el aprendizaje automático entrena modelos predictivos haciendo uso de los datos etiquetados. El conocimiento de la verdad fundamental da lugar a observaciones que se califican como datos etiquetados. Esta tarea de hacer predicciones incluye la capacitación de modelos para permitirles configurar los datos desconocidos a partir de los datos etiquetados. La formación de modelos se puede hacer empleando varios métodos. Mientras que algunos de estos métodos son simples, como la regresión, los otros son complejos, como las redes neuronales. Al descubrir patrones a partir de datos, el aprendizaje automático intenta buscar algunos patrones o buscar algunas asociaciones de datos en una situación en la que faltan datos etiquetados. Si bien hay más categorías para el aprendizaje automático, estas dos empresas de las categorías principales.

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