Data Science: ¿a qué se dedican los científicos de datos?

La medicina y la salud es una de las ciencias en las que más útil resulta la ciencia de datos. Por un lado, el análisis de la información permite determinar qué factores o causas pueden tener ciertas patologías. Además, ayuda a optimizar los diagnósticos y bootcamp de programación a establecer mejores procesos de atención a los pacientes. La ciencia de datos aplicada busca extraer lo que se puede aprender de los datos y ofrecer conclusiones que ayuden a comprender a realidad, analizar las causas de los fenómenos o prever escenarios.

Por ejemplo, las segmentaciones de datos suelen ser manejadas por ingenieros de datos, pero el científico de datos puede hacer recomendaciones sobre qué tipo de datos son útiles o necesarios. Si bien los científicos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar estos esfuerzos a un nivel mayor requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa para que se ejecute más rápidamente. Como resultado, es común que un científico de datos se asocie con ingenieros de machine learning para escalar modelos de machine learning. La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los profesionales de dicho campo.

Aplicación de la Ciencia de Datos en las empresas

Es una mina de oro virtual que ayuda a incrementar los ingresos – en tanto haya alguien que cave y desentierre insights de negocios que nadie pensó en buscar antes. Las tecnologías de código abierto se utilizan ampliamente en conjuntos de herramientas de ciencia de datos. Cuando están alojadas en la nube, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas o actualizarlas localmente. La ciencia de datos combina matemáticas y estadística, programación especializada, análisis avanzados, inteligencia artificial (IA) y machine learning con experiencia en distintas materias para descubrir información práctica oculta en los datos de una organización. Esta información se puede utilizar como guía para la toma de decisiones y la planificación estratégica. Al científico de datos se le suele relacionar con los modelos estadísticos, los modelos de aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

La implementación y puesta en funcionamiento del modelo es uno de los pasos más importantes del ciclo de vida del machine learning, pero a menudo se ignora. Asegúrese de que el servicio que elija facilite la puesta en funcionamiento de modelos, ya sea proporcionando API o asegurando que los usuarios creen modelos de una manera que permita una fácil integración. Asegúrese de que la plataforma incluya soporte para las últimas herramientas de código abierto, proveedores comunes de control de versiones como GitHub, GitLab y Bitbucket y una estrecha integración con otros recursos. La plataforma debe fomentar que las personas trabajen en conjunto en un modelo, desde su concepción hasta el desarrollo final. Debe otorgar a cada miembro del equipo acceso de autoservicio a los datos y a los recursos.

Análisis predictivo

Estas plataformas también admiten científicos de datos expertos al ofrecer una interfaz más técnica. El uso de una plataforma DSML multipersona fomenta la colaboración en toda la empresa. El uso de tecnologías de código https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten abierto está muy generalizado en los conjuntos de herramientas de ciencia de datos. Cuando están alojadas en el cloud, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas ni actualizarlas localmente.

Luego existe un rol que se suele confundir con el de ingeniero de datos que es el del modelizador/analista de datos. Este puesto se suele confundir bastante con el ingeniero de datos, teniendo este último mucho más componente de diseño e ingeniería. Contratar un científico de datos que oriente las decisiones de la empresa con base en datos puede ser un salto de fe para algunas organizaciones. Asegúrese de que la empresa para la que podría trabajar tiene la mentalidad correcta – y está lista para hacer algunos cambios. Si es estudiante
Elegir una universidad que ofrezca un título en ciencia de datos – o al menos una que ofrezca clases en ciencia de datos y analítica – es un primer paso importante. La Universidad Estatal de Oklahoma, la Universidad de Alabama, La Universidad Estatal Kennesaw, La Universidad Metodista del Sur, La Universidad Estatal de Carolina del Norte y Texas A&M son todos ejemplos de escuelas con programas de ciencia de datos.