Por eso mismo, hemos considerado su uso en el curso online de Big Data aplicada a los negocios. Para saber más al respecto, te invitamos a echar un ojo a nuestros artículo sobre la interpretación de datos. Pero porque tú ya estás decidido a ser un científico de datos, da el gran salto de tu vida con el curso online de Análisis y visualización de data. Ya sabes de sobra qué es la ciencia de datos, y si ya estás pensando en adentrarte en este campo, toma nota de los conocimientos y las habilidades que te harán falta. Por su parte, en el 2017, la firma global de investigación Gartner había pronosticado que en el 2020 más del 40 % de las tareas del científico de datos iba a ser automatizado, es decir, realizado por una inteligencia artificial. Según la Escuela de Negocios de la Innovación y los Emprendedores ( IEBS) de México, este es un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten recolectar y almacenar grandes bases de datos científicos de manera automática o semiautomática.
Sin embargo, en el clima de negocios de hoy en día, dominar el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y los algoritmos de perfeccionamiento pueden no ser suficientes. Se está solicitando a los científicos de datos que comuniquen de manera más efectiva https://aquinoticias.mx/conviertete-en-un-cientifico-de-datos-exitoso-con-el-bootcamp-de-ciencia-de-datos-de-tripleten/ sus hallazgos a los clientes, sus equipos y la suite C. En otras palabras, el arte de contar historias se está convirtiendo en una habilidad esencial para este subconjunto de científicos, e incluso se ofrecen cursos de educación continua para abordar las brechas.
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Los datos pueden ser preexistentes, recién adquiridos o un repositorio descargable de Internet. Los científicos de datos pueden extraerlos de las bases de datos internas o externas, del software CRM de la empresa, de los registros del servidor web, de las redes sociales o adquirirlos de terceros de confianza. Para las empresas, en especial las grandes, es un gran reto responder en tiempo real a las condiciones cambiantes. Esto puede causar importantes pérdidas o interrupciones en la actividad empresarial. La ciencia de datos puede ayudar a las empresas a predecir los cambios y reaccionar de forma óptima ante las distintas circunstancias. Por ejemplo, una compañía de envíos que use camiones utiliza la ciencia de datos para reducir el tiempo de inactividad si los camiones se rompen.
Por ejemplo, si una empresa realiza sus compras en dólares y el científico de datos estima que el precio de la moneda subirá mucho el próximo año, necesita comunicarlo al sector financiero para que planifique de nuevo los gastos y la empresa no se endeude. Por ejemplo, imaginemos que un científico de datos trabaja en un hospital y está en un proyecto de reconocimiento Conviértete en un científico de datos exitoso con el bootcamp de ciencia de datos de TripleTen 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.
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A partir de un cuestionamiento, el profesional genera hipótesis, hace validaciones, utiliza herramientas de manipulación de datos y al final, genera impactos reales para la empresa. 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. Según la consultora estadounidense de referencia McKinsey, las empresas que usan estas tecnologías están logrando, en tan solo cinco años, el doble de ingresos en comparación con las que no las usan. Pero para entender mejor esta evolución, hay que aclarar primero qué es la ciencia de datos y para qué sirve.
Ellos le proveerán de información privilegiada sobre lo que hacen los científicos de datos – y dónde encontrará los mejores empleos. Los casos de uso comunes incluyen la optimización de procesos a través de la automatización inteligente y la orientación y personalización mejoradas para mejorar la experiencia del cliente (CX). Una vez que una persona obtiene los conocimientos básicos de un científico de datos, es interesante que no deje de poner en práctica lo aprendido. Sobre todo, es importante que construyas tu portafolio con tus proyectos y problemas que ya has logrado resolver. Para Serrajordia, uno de los mayores desafíos para el científico de datos es traducir su conocimiento técnico a otra persona en el negocio.