Las personas que tienen un título en estadística o ingeniería informática, pueden no saber todavía todo lo que necesita un científico de datos, pero ya tienen habilidades y conocimientos importantes para convertirse en un profesional en el campo. Como trayectoria profesional, tiene distintas ¨ramas¨ que podrías elegir, dependiendo de tus habilidades y preferencias. Si definieramos https://losimpuestos.com.mx/en-que-se-beneficia-la-ciencia-de-datos-de-la-inteligencia-artificial-un-curso-que-te-ayuda-a-usarlos/ el término en sí mismo, la ciencia de datos se encarga de recolectar y analizar grandes piezas de información. Estos tipos de científicos generalmente trabajan para grandes corporativos que gestionan enormes cantidades de datos diariamente – los científicos de datos son responsables por la ¨traducción¨ de los datos entrantes (números) a lenguaje comprensible y común.
Además, basta buscar en MeetUp para darse cuenta de la diversidad de eventos y reuniones en data science que hay creados. Cloud computing escala la ciencia de datos proporcionando acceso a más potencia de proceso, almacenamiento y otras herramientas necesarias para proyectos de ciencia de datos. Para facilitar el uso compartido de código y otra información, los científicos de datos pueden utilizar cuadernos de Jupyter y GitHub.
Cómo ser un Data Scientist
La inteligencia empresarial (BI) es un término general para la tecnología que permite la preparación, la minería, la gestión y la visualización de datos. Las herramientas y procesos de inteligencia empresarial permiten a los usuarios finales identificar información procesable a partir de datos en bruto, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos en organizaciones de distintos sectores. Si bien las herramientas de ciencia de datos coinciden en gran parte con esta descripción, la inteligencia empresarial se centra más en datos del pasado, y la información de valor de las herramientas de BI es de carácter más descriptivo. Utiliza datos para comprender lo que ha sucedido antes para conformar un procedimiento que seguir.
Además, es útil contar con habilidades de comunicación y análisis de datos para poder presentar tus resultados de manera clara y concisa a gente con unos conocimientos diversos. Los científicos de datos suelen utilizar lenguajes como Python, R o SQL para manipular y analizar datos, construir modelos y automatizar procesos. Además, es importante tener experiencia en el manejo de software de análisis de datos, como Tableau, Excel o herramientas específicas de big data como Hadoop o Spark. Muchas universidades y centros de investigación tienen departamentos de ciencia de datos que buscan resolver problemas complejos utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos. Los científicos de datos en este campo tienen la oportunidad de contribuir a la generación de nuevos conocimientos y avances en el campo de la ciencia de datos.
¿Qué es la hipótesis nula y alterna?
La hipótesis nula supone que no hay una diferencia significativa en los datos que puedan ser atribuidos a algo más que el azar, mientras la hipótesis alternativa representa lo contrario, sugiriendo una posible asociación entre las variables analizadas. El propósito de trabajar con la hipótesis nula y la alternativa en una investigación es clarificar qué es lo que se está buscando demostrar. Estas hipótesis son la base de los tests estadísticos que se llevan a cabo para entender si los resultados obtenidos en una muestra son extensibles a una población más grande o si los efectos observados son producto del azar. H0 se plantea para ser potencialmente refutada y dar paso a la aceptación de H1, siempre y cuando los datos recolectados y analizados así lo indiquen. La hipótesis nula, representada como H0, es una propuesta que establece que no hay efecto o no existe relación alguna entre dos o más variables en una población. Por ejemplo, si estudiamos la relación entre el consumo de cierta bebida y el aumento de peso, la hipótesis nula sugeriría que el consumo de esa bebida no tiene efecto en el peso de las personas.
- Un excelente ejemplo es la Especialización en ciencia de datos HarvardX disponible en edX.
- Para enfrentarse a esta problemática, el científico de datos tendría que asignar un modelo de clasificación y utilizar el Machine Learning para convertir texto en números.
- Además, es útil contar con habilidades de comunicación y análisis de datos para poder presentar tus resultados de manera clara y concisa a gente con unos conocimientos diversos.
- Es recomendable acceder a los cursos de plataformas como Udemy, Coursera o Domestika y buscar cursos sobre las habilidades que hemos mencionado anteriormente.
- Al contar con un científico de datos en el equipo, el profesional puede comenzar a liderar proyectos que generen cambios en los sectores de la empresa.
Después de recibir tu título universitario, el siguiente paso para convertirte en un data scientist se explica por sí mismo – ¡es hora de estudiar una maestría! Toma un curso intensivo de los fundamentos ¿Qué es la ciencia de datos y cómo se relaciona con la inteligencia artificial? con el certificado profesional de ciencia de datos de IBM. Con unos cuantos años de experiencia trabajando con análisis de datos, puede que te sientas preparado para pasar a la ciencia de los datos.