Un científico de datos es un profesional que se encarga de analizar y extraer conocimientos útiles a partir de grandes volúmenes de datos. Uno de los recursos más interesantes que podréis encontrar son los moocs (ya sabéis, los cursos abiertos masivos online). De hecho hace poco, vimos que esta opción autoformativa podía tener mucho futuro.
Además de hablar con profesionales expertos, puede investigar cómo otros profesionales ya han resuelto el mismo problema y más que eso, necesita saber cómo adaptar y aplicar la solución a la empresa. Por ejemplo, imaginemos que un científico de datos trabaja en un hospital y está en un proyecto de reconocimiento de imágenes para que la identificación de un tumor se haga automáticamente. Esto pasa porque un profesional ya identificó a través de la programación, un patrón en la base de datos de que los clientes que compran una computadora suelen comprar también el mouse . Así, recibes una selección de los productos más relevantes y la tienda puede aumentar las ventas.
Análisis de Sentimientos en Redes Sociales:
Manejar enormes cantidades de datos y conocer todo lo que puedes hacer con un gran número de herramientas puede abrumarte y hacerte sentir agobiado. Pero si eres paciente y aprendes un paso a la vez, poco a poco te sentirás más cómodo y notarás como todo lo aprendido empieza a tener sentido. A principios de este año, un estudio de Glassdoor identificó curso de tester de software el papel del científico de datos como el mejor trabajo en Estados Unidos, ofreciendo el salario medio más alto de todas las carreras. Te dijimos que, en gran medida, los datos científicos son procesados por softwares, pero de todas formas debes saber utilizarlos. Algunos de los más famosos dentro de este campo son Spark, Hadoop, Cloudera y Scala.
Crea un plan de aprendizaje en el que puedas cumplir metas a corto, mediano y largo plazo. Esto implica buscar cursos y programas que puedan ayudarte a desarrollar lashabilidades que antes hemos descrito. Convertirse en un científico de datos generalmente requiere de capacitación formal.
¿Qué es el análisis de datos? – Análisis de datos explicado
Con esta información, la empresa puede ajustar su estrategia de marketing para destacar los beneficios saludables de sus productos y desarrollar nuevas líneas de productos que se adapten a esta tendencia. En apenas 13 años esta actividad se ha mostrado tan necesaria que se calcula que, en 2021, entre el 50 y 70 por ciento de los empleadores solicitará al menos a uno de estos profesionistas para sus empresas. Cuando el departamento de marketing informa que necesita mejorar su comunicación con el cliente, depende del científico crear una solución desde cero. Por ejemplo, https://el-mexicano.com/cienciaytecnologia/curso-de-ciencia-de-datos-para-pulir-tu-profesion/2198980 en un proyecto donde se busca una solución para aumentar las ventas de una tienda, puede trabajar junto al director comercial, gerente comercial y vendedores. En este caso, el científico de datos necesita hacer preguntas para entender cómo funciona el sector, analizar posibilidades y hacer preguntas sobre principios y procesos en el área. Para que el usuario tenga este tipo de experiencia, los científicos de datos de Netflix utilizan el sistema de recomendación que básicamente entiende las necesidades del usuario y le da sugerencias de películas y series.
El mismo portal señala que las variables cuantitativas pueden ser discretas o continuas. En el primer caso, hablamos de cifras que se encuentran separadas en escalas y, por tanto, no admiten valores entre ellas. Por ejemplo, si quieres saber cuántos hijos tiene una persona, pueden ser 2 o 3, pero nunca un 1 y medio. Un científico de datos sabe que las variables cuantitativas son aquellas que otorgan un valor numérico. Al respecto, dos buenos ejemplos que da la Enciclopedia Económica son la altura y peso, que son dos realidades a las que nos podemos referir con cifras que son universalmente entendibles y aceptadas.
Big Data revela patrones secretos en comportamiento del consumidor.
Pero un científico de datos, además, debe tener conocimientos básicos en programación y sus distintos lenguajes. En este sentido, debe poder manejar con cierta facilidad lenguajes de programación, como Python, R o SQL. Ahora bien, el conocimiento que debe tener cualquier científico de datos es el del análisis de datos propiamente dicho. En primer lugar, un científico de datos debe ser alguien que tenga conocimientos sólidos de matemática y estadística para poder aplicar conceptos de álgebra lineal, cálculo y teoría de la probabilidad. La estadística resulta esencial para poder analizar correctamente los datos y a partir de ellos sacar inferencias. En plena transición hacia el mundo digital, los datos han adquirido un papel determinante; por lo que, quien sepa analizarlos y obtener conclusiones con ellos será parte importante del futuro de una empresa.
- La simplificación de procesos de desarrollo de modelos mediante herramientas de AutoML permite a profesionales no expertos en ciencia de datos aprovechar el poder del aprendizaje automático sin una comprensión profunda de sus complejidades técnicas.
- Por eso mismo, hemos considerado su uso en el curso online de Big Data aplicada a los negocios.
- Evitar gastos y riesgos financieros, estimar cuánto se venderá y se ganará en el próximo año, facilitar la personalización de productos y servicios para los usuarios son algunos de estos impactos.
- Estas plataformas también son útiles para los científicos de datos expertos, ya que ofrecen una interfaz más técnica.
- Para ello se valen de sus conocimientos en programación, matemáticas y estadística.