¿Qué es la ciencia de datos?

Técnicas para trabajar con datos

La ciencia de datos es un término amplio que incluye todo lo que puede hacer con los datos, como análisis, modelado y visualización. Inicialmente, la industria utilizó herramientas simples como la inteligencia empresarial para la minería de datos. La mayoría de los datos almacenados son datos estructurados, como almacenes de datos, y la razón principal por la que la industria trabajó en ellos fue para crear informes, como informes de ventas, y comprender si un producto en particular tuvo éxito.

Desde entonces, a medida que la interacción con el sitio web ha aumentado y la cantidad de datos se ha disparado, se han introducido grandes datos en el mundo y el desarrollo de algoritmos avanzados y herramientas estadísticas ha allanado el camino para la ciencia de datos. La industria ahora necesita procesar datos a un nivel enorme, y la ciencia de datos se ha proporcionado para trabajar no solo con datos estructurados, sino también con datos no estructurados como weblogs y comentarios de los usuarios. La información detrás de los datos no solo ayudó a crear gráficos históricos, sino que también ayudó a predecir tendencias futuras y comprender escenarios específicos. Los profesionales que pueden hacer este trabajo se denominan científicos de datos.

Aplicación de la ciencia de datos

  • Resolver un problema: Se espera que los científicos de datos utilicen los datos disponibles para resolver o sugerir soluciones lógicas para abordar problemas comerciales como retrasos en los vuelos y dinero y recursos desperdiciados.
  • Análisis e indicadores: Proporciona análisis y métricas claros sobre lo que está sucediendo en la industria y proporciona a los científicos de datos información sobre cómo mejorar su condición.
  • Aprendizaje automático: Este es un aspecto muy importante que ayuda a que la máquina sea más precisa mediante un enfoque basado en datos.
  • Aprendizaje profundo: En realidad, esto es parte del aprendizaje automático e implica la manipulación de algoritmos típicos en el cerebro llamados redes neuronales.
  • inteligencia artificial: También es la base de la inteligencia artificial para crear máquinas que actúan como humanos.

Requisitos previos de la ciencia de datos

  • Curiosidad y creatividad: Los científicos de datos deben hacer tantas preguntas para comprender mejor el problema y, al construir modelos estadísticos, deben pensar de manera creativa para construir múltiples enfoques.
  • Lenguaje de programación: La mayor parte de la codificación la realizan SQL y Python. Si bien SQL es útil para escribir secuelas y consultas, Python es un lenguaje poderoso para el aprendizaje automático.
  • herramienta: Las herramientas son una parte muy importante de. Los científicos de datos deben trabajar en varias herramientas como Hadoop, SAS, Minitab y Tableau mientras se ejecuta el proyecto.
  • comunicación: En primer lugar, no lo creo, pero al explicar un modelo a los clientes y otras personas, las buenas habilidades de comunicación, como las habilidades para hablar en público y las habilidades de expresión, son muy importantes.

¿Cómo puedo convertirme en científico de datos?

La ciencia de datos reúne herramientas de matemáticas, tecnología e informática en un solo lugar. Y es por eso que esta capacitación está diseñada para convertir a los estudiantes en expertos en todas estas áreas. Los estudiantes tienen acceso de por vida a más de 160 horas de capacitación y más de 100 horas de asignaciones rigurosas, así como a múltiples proyectos en vivo. También se les ofrece preparativos para entrevistas para ayudarlos a conseguir el trabajo del científico de datos de sus sueños en una empresa importante.



Source by Shalini M

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