Estas aptitudes son necesarias en prácticamente todas las empresas, lo que hace que los investigadores de información dotados sean progresivamente importantes para las organizaciones. Las técnicas de modelado estadístico incluyen el análisis de regresión, que se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Estas técnicas permiten a los científicos de datos descubrir relaciones, hacer predicciones y obtener una comprensión más profunda de los datos. En los últimos años, la ciencia de datos surgió como una nueva e importante disciplina (van der Aalst, 2016), debido a que permite revelar tendencias y generar información para que las compañías puedan tomar mejores decisiones y crear productos y servicios innovadores. La mayoría de los proyectos de AI actuales utilizan múltiples tecnologías de ciencia de datos. Según Gartner, la combinación de diferentes técnicas de inteligencia artificial para lograr el mejor resultado se denomina «AI compuesta».

  • Ambos desempeñan roles integrales en la era de la toma de decisiones impulsada por datos.
  • 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.
  • Tomando en cuenta todo lo explicado, los profesionales especializados en la ciencia de datos no solo deben tener aptitudes analíticas, sino que deben ser capaces de comunicar el contenido de la información que han procesado.
  • Al aprovechar el poder de los datos, las empresas pueden optimizar sus operaciones, mejorar las experiencias de los clientes e impulsar la innovación.
  • Business intelligence aprovecha las estadísticas y las herramientas de
    visualización en relación con datos estructurados tradicionales para describir
    y presentar las tendencias actuales e históricas de una manera fácil de
    asimilar y comprender.

Las soluciones de almacenamiento en la nube, como los data lakes, brindan acceso a la infraestructura de almacenamiento, que es capaz de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad. Estos sistemas de almacenamiento brindan flexibilidad a los usuarios finales, lo que les permite activar grandes clústeres según sea necesario. También pueden agregar nodos de computación incrementales para agilizar los trabajos de procesamiento de datos, lo que permite que la empresa realice compensaciones a corto plazo para obtener un resultado mayor a largo plazo. Las plataformas en la nube suelen tener diferentes modelos de precios, como por uso o suscripciones, para satisfacer las necesidades de su usuario final, ya sean grandes empresas o pequeñas startups. La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los practicantes dentro de ese campo.

Formación[editar]

También pueden añadir nodos de cálculo incremental para acelerar los trabajos de proceso de datos, y permitir a la empresa hacer concesiones a corto plazo a cambio de mayores resultados a largo plazo. Por lo general, las plataformas en cloud tienen diferentes modelos de precios, como https://www.adiario.mx/tecnologia/el-bootcamp-de-tripleten-unico-por-su-metodo-de-ensenanza-y-plan-de-carrera/ los modelos por uso o las suscripciones, para atender las necesidades de sus usuarios finales, ya sean grandes empresas o pequeñas startups. Muchos también tienen la tarea de crear visualizaciones de datos, cuadros de mando e informes para ilustrar los resultados de los análisis.

En pocas palabras, un analista da sentido a los datos existentes, mientras que un científico crea nuevos métodos y herramientas para procesarlos y que los usen los analistas. La ciencia de datos es el campo interdisciplinario que estudia los datos dentro de un área de conocimiento específica a partir de técnicas informáticas, estadísticas, matemáticas, analíticas y de visualización para extraer conocimientos que respalden la toma de decisiones informadas. En este proceso, se utilizan diversas herramientas, tecnologías y lenguajes de programación para el análisis de los datos y por lo general, la extracción y procesamiento se automatizan para facilitar su actualización o reproducción.

Ciencia de datos y tipos 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 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. En 2012, un artículo de Harvard Business Review coescrito por Patil El bootcamp de TripleTen: único por su método de enseñanza y plan de carrera y el académico estadounidense Thomas Davenport calificó al científico de datos como “el trabajo más sexy del siglo XXI”. Desde entonces, la ciencia de datos ha seguido creciendo en importancia, impulsada en parte por un mayor uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las organizaciones. Una trayectoria profesional alternativa es que las personas que trabajan en otros roles se vuelvan a capacitar como científicos de datos —una opción popular para las organizaciones que tienen problemas para encontrar personas con experiencia.