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¿Qué es data science? ¿Cómo usar la ciencia de datos? Legaltech

El científico de datos también debe comprender los conceptos específicos del negocio, como la fabricación de automóviles, el comercio electrónico o la atención sanitaria. Los científicos de datos tienen que trabajar con varias partes interesadas y con administradores empresariales https://reliable-camellia-hrqttz.mystrikingly.com/ para definir el problema que se debe resolver. Esto puede suponer un reto, particularmente en empresas grandes que cuentan con múltiples equipos de trabajo con necesidades diferentes. Sin embargo, en equipos más pequeños, un científico de datos puede cumplir varias funciones.

En el sector sanitario, sus usos incluyen el diagnóstico de enfermedades, el análisis de imágenes, la planificación del tratamiento y la investigación médica. Las instituciones académicas utilizan la ciencia de datos para monitorear https://www.weddingbee.com/members/oliver25f4rr/ el desempeño de los estudiantes y mejorar su marketing para los futuros estudiantes. Los equipos deportivos analizan el rendimiento de los jugadores y planifican estrategias de juego a través de la ciencia de datos.

¿Qué hacen los científicos de datos?

Una buena plataforma alivia muchos de los desafíos de la implementación de la data science y ayuda a las empresas a convertir sus datos en información de forma más rápida y eficiente. 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 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.

La ciencia de datos es intrínsecamente desafiante debido a la naturaleza avanzada de la analítica que involucra. La gran cantidad de datos que normalmente se analizan se suma a la complejidad y aumenta el tiempo que lleva completar los proyectos. Además, los científicos de datos trabajan con frecuencia con grupos de big data que pueden contener una variedad de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, lo que complica aún más el proceso de análisis.

Ciencia de datos: definición, importancia, metodología

Estas son algunas prácticas habituales que utilizan los científicos de datos para transformar la información bruta en una visión que revolucione el negocio. Pero, para hacerlo, primero hay que recopilar, procesar, analizar y compartir esos datos. Se utilizan en muchas empresas para tomar decisiones, mejorar las operaciones y encontrar nuevas oportunidades. Se necesitan conocimientos de programación, estadística, aprendizaje automático, visualización de datos y conocimientos específicos.

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. Estos datos pueden abarcar una variedad de formas, como números, texto, imágenes o sonidos. La esencia de la ciencia de datos se centra en proporcionar un análisis y una presentación efectiva de los datos con el propósito de abordar https://mx.enrollbusiness.com/BusinessProfile/6623673/curso%20de%20analisis%20de%20datos desafíos concretos en el mundo real. La inteligencia empresarial (BI) suele ser un término general para la tecnología que permite la preparación, la minería, la gestión y la visualización de datos. Las herramientas y los procesos de inteligencia empresarial permiten a los usuarios finales identificar insights accionables a partir de datos en bruto, lo que facilita la toma de decisiones basada en datos dentro de organizaciones de diversas industrias.