Las principales razones por las que la ciencia de datos es una nueva fuerza impulsora en la industria

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La ciencia de datos ha surgido como una nueva forma de abordar los desafíos industriales. Pero no se trata solo de resolver problemas y maximizar las ganancias de las grandes corporaciones. Está entrando en todos los campos y cambiando la forma en que entendemos y experimentamos nuestra existencia. Ayuda a tratar el cáncer. Resolver el calentamiento global; Encontrar nuevas estrellas; Encontrar recursos naturales en la Tierra y muchas cosas que no se pueden mencionar en una lista completa. Y curiosamente, esto es solo el comienzo. La acumulación de datos a nuestro alrededor se está disparando y el alcance de la ciencia de datos se está disparando.

La industria donde la ciencia de datos está creando hitos

  • cuidado de la salud: La ciencia de datos está mejorando la ciencia médica y la bioinformática para mejorar nuestra salud a niveles sin precedentes. Al utilizar algoritmos de autoaprendizaje, los datos del paciente, como el estilo de vida, los hábitos y las preferencias, pueden ayudar a proporcionar un tratamiento personalizado, así como la base para diferentes tipos de investigación. Los dispositivos de seguimiento del estado físico hacen que las personas sean más conscientes de su salud al brindarles una vista en tiempo real de su cuerpo. Los dispositivos portátiles han demostrado ser efectivos para monitorear la función física y transmitir señales con algunos indicios de discapacidad.
  • La Internet: Detrás de los pronósticos de búsqueda automatizada de Google, detrás de las recomendaciones de las fuentes de noticias de Facebook, detrás de los productos propuestos por Amazon y detrás de casi todo lo demás en Internet, la ciencia de datos es el principal impulsor … Internet se ha convertido en la plataforma más grande para que millones y miles de millones de usuarios realicen innumerables actividades. Como resultado, queda una gran cantidad de huella de datos y los algoritmos de aprendizaje automático la consumen, lo que la hace aún más efectiva.
  • Reconocimiento facial y de voz: Las tecnologías anteriores de reconocimiento facial y de voz se han vuelto más propensas a errores, pero a medida que los algoritmos de aprendizaje automático continúan procesando los datos que reciben, estas herramientas se han vuelto muy efectivas y a prueba de fallas para los teléfonos móviles. No solo vienen con desbloqueo, sino también tienen un sistema de seguridad instalado.
  • logística: La ciencia de datos hace que nuestro mundo funcione sin problemas. Las aerolíneas pueden pronosticar el clima, predecir retrasos, reprogramar vuelos, proporcionar información en tiempo real a los clientes y rastrear los precios de la competencia, pero las empresas de logística como DHL y FedEx también utilizan la ciencia de datos. Mejoramos la eficiencia operativa y proporcionamos los productos adecuados. Colocar en el momento adecuado con la menor cantidad de gasto posible.
  • Coche autónomo: El futuro de los vehículos autónomos dependerá en gran medida del procesamiento de grandes cantidades de datos. Se estima que los coches autónomos generan alrededor de 1 GB de datos por segundo y, además, reciben datos de otros vehículos a su alrededor. Los algoritmos de aprendizaje automático le permiten conducir de forma segura con todos estos datos.

Trabajo científico de datos en la industria

Fue solo después del advenimiento del big data que el mundo se dio cuenta del tremendo poder detrás de los datos. Esta es una profesión completamente nueva con un crecimiento profesional prometedor y un inmenso potencial. La industria necesita una gran cantidad de científicos de datos, pero no los suficientes ahora, por lo que las nuevas oportunidades son casi infinitas.

Formación en ciencia de datos

La investigación en ciencia de datos incluye:

  1. Estadísticas

  2. Algoritmos de aprendizaje automático como regresión, agrupación en clústeres, árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte.

  3. Lenguajes de programación como R, Python, SQL

  4. Herramientas informáticas como Spark, SAS, Hadoop, Tableau, Power BI, Minitab.

La capacitación en línea en ciencia de datos proporciona conceptos detallados para todos los temas anteriores. Los estudiantes aprenden de formadores específicos de la industria con una larga experiencia en la industria de datos. Además, con proyectos en vivo, webins y evaluaciones, la capacitación da forma a los estudiantes como profesionales completos de la ciencia de datos.

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Source by Shalini M

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