Sin embargo, debemos tener cuidado de no confundir la ciencia de datos con otras áreas relacionadas. Y es que en el contexto empresarial, cada vez están más en boga terminologías como análisis big data, business intelligence, inteligencia artificial, machine learning, etc. Todos estos conceptos están relacionados con el análisis de los datos, el cual se considera ya como una necesidad para las empresas modernas, incluso para las firmas de abogados. Uno de los mayores desafíos es eliminar el sesgo en los conjuntos de datos y las aplicaciones de análisis. Eso incluye problemas con los datos subyacentes en sí y aquellos que los científicos de datos construyen inconscientemente en algoritmos y modelos predictivos.
Utiliza métodos estadísticos y computacionales para evaluar e interpretar conjuntos de datos complicados y tomar decisiones fundamentadas. El rol y trabajo diario de un científico de datos varían en función del tamaño y las necesidades de la organización. En los equipos de ciencia de datos más grandes, un científico puede trabajar con otros analistas, ingenieros, Bootcamp vs. curso online: por qué los programas de TripleTen son la mejor opción expertos en machine learning y estadísticos para garantizar que el proceso de la ciencia de datos se siga de principio a fin y se alcancen los objetivos empresariales. Además de esas habilidades técnicas, los científicos de datos requieren un conjunto de habilidades suaves incluyendo el conocimiento empresarial, la curiosidad y el pensamiento crítico.
¿Para qué se utiliza la ciencia de datos?
De vuelta al ejemplo de la reserva de vuelos, el análisis prescriptivo podría examinar las campañas de marketing históricas para maximizar la ventaja del próximo pico de reservas. Un científico de datos podría proyectar los resultados de las reservas de diferentes niveles de gasto en varios canales de marketing. Estas previsiones de datos dan a la empresa de reserva de vuelos una mayor confianza en sus decisiones de marketing. La inteligencia artificial y las innovaciones del machine learning han hecho que el procesamiento de datos sea más rápido y eficiente. La demanda del sector ha creado un ecosistema de cursos, grados académicos y puestos de trabajo en el campo de la ciencia de datos.
Tanto es así que la revista de investigación Harvard Business Review calificó a la ciencia de datos como la profesión más sexy del siglo XXI. A los profesionales se les denomina científicos de datos, mientras que la ciencia de datos define las técnicas y tecnologías. El aumento del volumen de orígenes de datos y, por lo tanto, de datos, ha convertido a la ciencia de datos en uno de los campos de más rápido crecimiento de todas las industrias. Como resultado, no sorprende que el rol de científico de datos haya sido calificado como el “trabajo más sexy del siglo XXI” por Harvard Business Review (enlace externo a IBM). Las organizaciones dependen cada vez más de ellos para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio. El primer uso de científico de datos como título de trabajo profesional se atribuye a DJ Patil y Jeff Hammerbacher, quienes decidieron conjuntamente adoptarlo en 2008 mientras trabajaban en LinkedIn y Facebook, respectivamente.
Cómo funciona la ciencia de datos
Implica la aplicación de sofisticadas herramientas analíticas y conceptos científicos. Predice resultados futuros utilizando datos pasados y diversos enfoques, como la minería de https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático. El análisis predictivo utiliza las tendencias de los datos para detectar peligros y oportunidades para las empresas.