Una asignatura particular para un conocimiento global que te hará entender que estudiar estadística aplicada al marketing es la manera más sencilla de destripar los datos en tu beneficio. Entre los conocimientos informáticos que un https://psicocode.com/miscelanea/curso-ciencia-datos-tripleten/ posee destaca saber programar y dominar programas como Python, Hadoop o Julia. Para la gestión de los datos es necesario tener todos los elementos recogidos en bases de datos. Un data scientist tiene que dominar su uso y algunas de las más importantes son MySQL, MariaDB, Oracle o AWS Aurora. Podrías saberlo o no, pero en el siglo 21 no sorprenderás a nadie con un título universitario. Hoy en día, tener una maestría es casi esencial para competir en el mercado laboral especialmente en las profesiones más demandadas – la ciencia de datos no es la excepción.
En este grupo, incorporamos al más que conocido número pi, irracional y omnipresente, o a los números imaginarios y el papel que juegan en el mundo real que nos rodea. En el contexto científico, especialmente, 2023 ha sido un periodo muy especial, en el que se han producido muchos hitos que pasarán a la historia. Además, su equipo trabaja con institutos de medio centenar de países y cerca de 200 universidades, por lo que sus trabajos también reflejan esas “grandes colaboraciones”. “Si vienes de la informática, tal vez tu mayor reto sea el área de la estadística.
Habilidades técnicas
Pero la ciencia de datos va mucho más allá y está convirtiéndose en una de las profesiones más prometedoras de hoy en día. Si un equipo de marketing necesita enviar un correo electrónico a los clientes con un cupón de descuento, el científico de datos puede identificar quiénes son las personas con más probabilidades de usar el cupón. Siempre están equipados con modelos estadísticos y analizan el pasado junto a los datos actuales almacenados para de ellos sacar recomendaciones y sugerencias para la toma de decisiones óptima en un negocio. Un científico de datos realiza el análisis de datos con la información guardada en los almacenes de datos o centros de datos, con el fin de resolver una variedad de problemas de negocio, optimizar el rendimiento y reunir información de Business Intelligence.
- Utiliza datos para comprender lo que ha sucedido antes para conformar un procedimiento que seguir.
- Como resultado, no es de extrañar que el rol de científico de datos haya sido calificado como la “profesión más sexi del siglo XXI” por Harvard Business Review (enlace externo a IBM).
- Estos científicos son una parte fundamental del proceso de comercialización y planificación para identificar la información útil y obtener datos estadísticos para la planificación, ejecución y seguimiento de las estrategias de marketing orientado a resultados.
- Las organizaciones modernas están inundadas de datos; hay una proliferación de dispositivos que pueden recopilar y almacenar información de manera automática.
- A fin de cuentas, el objetivo final radica en la presentación de los resultados que arroja la información.
Por su parte, los científicos de datos no se ocupan de la infraestructura que soportará a los datos si no que se limitan a extraer información relevante y obtener conclusiones a partir de ella. La exploración de datos es un análisis preliminar de estos que se utiliza para planificar otras estrategias para su modelado. Los científicos de datos obtienen una comprensión inicial de los datos mediante estadísticas descriptivas y herramientas de visualización de los mismos. A continuación, exploran los datos para identificar patrones interesantes que se puedan estudiar o utilizar. Los datos pueden ser preexistentes, recién adquiridos o un repositorio descargable de Internet.
¿Para qué se utiliza la ciencia de datos?
El único criterio verdadero para asegurar que trabajarás duro es que te apasione lo que haces. Lo que nos lleva a nuestro siguiente punto de discusión en este tutorial ¨cómo convertirse en un data scientist¨ – la motivación. Si bien el término ciencia de datos puede parecer similar a la ingeniería de datos, entre ellos guardan algunas diferencias que vale la pena remarcar. Por último, se necesita tener un conocimiento general de tecnologías y herramientas de Big Data. Programas como Hadoop, Spark y SQL son necesarios para gestionar y procesar grandes conjuntos de datos.
Sin embargo, para Hobbs, no importa qué tan bueno sea el equipo de ciencia de datos de una empresa o qué tan fuertes sean sus algoritmos si sus hallazgos no se comparten con el mundo. AutoAI, una nueva y potente funcionalidad de desarrollo automatizado en IBM® Watson Studio, agiliza las fases de preparación de datos, desarrollo de modelos y diseño de características del ciclo de vida de la ciencia de datos. Así, permite que los científicos de datos sean más eficientes y les ayuda a tomar decisiones mejor informadas sobre qué modelos funcionan mejor para los casos de uso reales. El uso de tecnologías de código abierto está muy generalizado en los conjuntos de herramientas de ciencia de datos.
Consejos para los que se inician en el campo
Según João Serrajordia, es importante tener nociones de programación porque te da flexibilidad a la hora de acceder, explorar y procesar datos. Al destacarse por lo que ofrece, conquista más clientes, tiene más ingresos y, en consecuencia, puede seguir invirtiendo en mejoras tecnológicas y seguir siendo un actor importante en el mercado. Aquí, la examinación se realiza con el objetivo de entender por qué ha ocurrido algo. La función principal de la tesorería de la empresa es administrar los recursos económicos de manera óptima.
Evidentemente, esta es una versión muy breve sobre el camino profesional, pero te ayudará a desarrollar una idea general. Ahora, para continuar con nuestro tutorial ¨cómo convertirse en un data scientist¨ vamos directamente a los requisitos. El salario promedio de un Una profesión para el futuro: Qué hay detrás del curso de ciencia de datos de Tripleten en México ronda los $35,000 pesos y varía según la experiencia y puesto del que se trate.