Para crear modelos de machine learning, los científicos de datos suelen recurrir a distintos marcos de trabajo, como PyTorch, TensorFlow, MXNet y Spark MLib. Los científicos de datos también adquieren competencia en el uso de grandes plataformas de procesamiento de datos, como Apache Spark, el marco de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL. La demanda de científicos de datos (data scientist), ha crecido exponencialmente durante los últimos 10 años y con ella los diferentes matices y habilidades requeridas para su desarrollo. Estos profesionales resuelven problemas complejos que derivan de la lectura y el análisis exploratorio de grandes cantidades de datos. Desarrollar tu experiencia en la ciencia de los datos puede mejorar significativamente tu CV y abrir las puertas a industrias muy bien remuneradas como el business intelligence o inteligencia de negocios, entre muchas otras. Un experto en ciencia de datos puede trabajar en muchos tipos de organizaciones a industrias y son miles las oportunidades de trabajo disponibles a nivel mundial.

Asimismo, analiza cómo pueden interpretarse y representarse dichos recursos para darles un uso productivo. Finalmente, aunque la data science ofrece unas capacidades extremadamente potentes, no siempre es necesario que las firmas tengan que invertir en nuevas tecnologías tan avanzadas y, a veces, complejas. En cambio, sí pueden implementar herramientas de legaltech que son mucho más accesibles y fáciles de usar, que igual ofrecen funcionalidades de analítica de datos bastante útiles. En general, a un abogado le toma años de experiencia obtener la capacidad para estimar el rumbo de un caso bajo ciertas circunstancias, limitado por supuesto al área en la que se especializa y sujeto a una alta probabilidad de equivocación. Sin embargo, por medio de los análisis de la data science, es posible identificar de manera masiva, automatizada y en tiempo récord qué casos pueden ser más sencillos y cuales pueden presentar ciertos obstáculos (y cuáles serían esos obstáculos). Muchas universidades ahora ofrecen programas de pregrado y posgrado en ciencia de datos, que pueden ser un camino directo hacia el empleo.

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En cambio, la ciencia de datos es un campo multidisciplinario que utiliza métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos a partir de los datos de maneras diversas. Los científicos de datos utilizan métodos de muchas disciplinas, incluida la estadística. El machine learning es la ciencia de entrenamiento de máquinas para que puedan analizar y aprender mediante datos, como lo hacen los humanos. Es uno de los métodos que se utilizan en los proyectos de ciencia de datos con el fin de obtener información automatizada de estos. Los ingenieros de machine learning se especializan en computación, algoritmos y habilidades de codificación específicas de los métodos de machine learning. Los científicos de datos pueden utilizar métodos de machine learning como herramientas o trabajar con otros ingenieros de machine learning para procesar los datos.

El machine learning (ML) automatiza el aprendizaje de un subgrupo de inteligencia artificial y se utilizan técnicas con la finalidad de que “piensen” como humanos. Se les entregan los datos suficientes para que aprendan una tarea específica, la cumplan pero no vaya más allá de su objetivo fijado. Busque una plataforma que elimine la carga de TI e ingeniería y facilite a los científico de datoss la creación instantánea de entornos, el seguimiento de todo su trabajo y la implementación sencilla de modelos en producción.

¿Qué hacen los científicos de datos y qué habilidades necesitan?

Una mayor potencia de computación es una tendencia clara para las tareas de aprendizaje automático. Casi el 80 % de los profesionales de la curso de analista de datos utiliza ahora 16 GB o más de VRAM, mientras que la proporción de los que utilizan 8 GB se redujo en seis puntos porcentuales a lo largo del último año. Varias implementaciones de los Jupyter Notebooks son muy populares en la ciencia de datos, con casos de uso comunes que incluyen el análisis exploratorio de datos, la experimentación con datos y la consulta de datos, así como la creación de prototipos de modelos.

Por lo general, las plataformas en cloud tienen diferentes modelos de precios, como los modelos por uso o las suscripciones, para atender las necesidades de sus usuarios finales, ya sean grandes empresas o pequeñas startups. La ciencia de datos combina matemáticas y estadística, programación especializada, análisis avanzados, inteligencia artificial (IA) y machine learning con experiencia en distintas materias para descubrir información práctica oculta en los datos de una organización. Esta información se puede utilizar como guía para la toma de decisiones y la planificación estratégica. Los científicos de datos también crean herramientas y tecnologías de IA para su implementación en diversas aplicaciones.

Cómo funciona la ciencia de datos

Por ejemplo, una plataforma de ciencia de datos podría permitir a los científicos de datos implementar modelos como API, lo que facilita su integración en diferentes aplicaciones. Los científico de datoss pueden acceder a herramientas, datos e infraestructura sin tener que esperar por la TI. Aunque los términos se pueden usar de manera indistinta, el análisis de datos es un subconjunto de la ciencia de datos. La ciencia de datos es un término que engloba todos los aspectos del procesamiento de datos, desde la recopilación hasta el modelado y la información. Por otro lado, el análisis de datos se ocupa principalmente de la estadística, las matemáticas y el análisis estadístico.

Conviértete en científico de datos y aprende a construir modelos estadísticos, resolver problemas y expandir la estrategia comercial basada en algoritmos de Machine Learning y Big Data. Crea tus primeros proyectos e inicia tu carrera en uno de los mercados de mayor crecimiento. Debido a la proliferación de herramientas de código abierto, TI puede tener una lista cada vez mayor de herramientas a las que proporcionar soporte. Un científico de datos en marketing, por ejemplo, podría usar herramientas distintas a las que usa un científico de datos en finanzas. Los equipos también pueden tener distintos flujos de trabajo, lo que significa que TI debe reconstruir y actualizar continuamente los entornos. 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).

Ingeniería Industrial e Innovación Basada en Datos

La lista de proveedores incluye Alteryx, AWS, Databricks, Dataiku, DataRobot, Domino Data Lab, Google, H2O.ai, IBM, Knime, MathWorks, Microsoft, RapidMiner, SAS Institute, Tibco Software y otros. Las tecnologías de código abierto se utilizan ampliamente en conjuntos de herramientas de https://imagendelgolfo.mx/nacional/domina-el-analisis-de-datos-con-este-curso-online/50458381. Cuando están alojadas en la nube, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas o actualizarlas localmente. Varios proveedores de la nube, incluido IBM® Cloud, también ofrecen kits de herramientas preempaquetados que permiten a los científicos de datos crear modelos sin codificación, democratizando aún más el acceso a las innovaciones tecnológicas y los insights extraídos de los datos. El uso de tecnologías de código abierto está muy generalizado en los conjuntos de herramientas de ciencia de datos. Cuando están alojadas en el cloud, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas ni actualizarlas localmente.

Aunque la mayoría de los profesionales de la ciencia de datos no versiona sus notebooks, una proporción considerable (41 %) opta por hacerlo, y la mayoría de ellos elige Git o GitHub para el versionado. Un número considerable de encuestados parece estar compaginando las responsabilidades de la ciencia de datos con otras actividades. Estas conclusiones sugieren que se está produciendo una democratización del campo, lo que implica oportunidades potenciales para el crecimiento del mercado de la ciencia de datos. En el mundo actual, es necesario que existan personas con alto conocimiento en las operaciones dentro de una empresa, y …