10 habilidades blandas y técnicas que todos los científicos de datos deben tener

Puede ser la clave para determinar si una imagen de ultrasonido es un tumor canceroso o no; si un lunar en una foto es un tumor o no; si algún tipo de tratamiento funciona o no. Si puede determinar cuál de ellos usa una tarjeta de crédito de supermercado, por ejemplo, es probable que abra el correo electrónico y use el cupón. Este proceso los hará felices y el supermercado, además de consolidar este cliente, tiene un retorno económico.

AutoAI, una nueva y potente funcionalidad de desarrollo automatizado en IBM® Watson Studio, agiliza las fases de preparación de datos, desarrollo de modelos y diseño de características del ciclo de vida de la ciencia de datos. Así, permite que los científicos de datos sean más eficientes y les ayuda a tomar decisiones mejor informadas sobre qué modelos funcionan mejor para los casos de uso reales. AutoAI simplifica la ciencia de datos empresarial en cualquier entorno de cloud. A menudo se espera que los científicos de datos formulen sus propias preguntas sobre los datos, mientras que los analistas de datos pueden apoyar a equipos que ya tienen objetivos establecidos. Un https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ también puede pasar más tiempo desarrollando modelos, utilizando el aprendizaje automático o incorporando programación avanzada para encontrar y analizar datos.

Introducción a la ciencia de datos aplicada

Los elevados salarios de los científicos de datos hacen que esta profesión sea muy atractiva para los profesionales orientados a las matemáticas y la ciencia. Algunos bootcamps de científicos de datos pueden ser útiles para que te emplees como científico de datos. Muchos de estos bootcamps duran solo 12 semanas y ofrecen estructuras de pago después de ser contratado. Pueden ser muy útiles para aprender habilidades críticas para los científicos de datos.

Utiliza datos para comprender lo que ha sucedido antes para conformar un procedimiento que seguir. La BI está orientada a datos estáticos (inmutables) que suelen estar estructurados. Aunque la ciencia de datos usa datos descriptivos, generalmente lo hace para determinar variables predictivas, que luego se utilizan para categorizar datos o para emitir pronósticos. Al igual que la programación, la matemática Por qué deberías aprender ciencia de datos con cursos online y las estadísticas son fundamentales en la ciencia de datos. Los científicos de datos trabajan con modelos estadísticos o matemáticos, y deben tener la capacidad de aplicarlos y profundizar en ellos. Si cuentan con conocimientos sólidos sobre estadística, los científicos de datos pueden pensar de forma crítica sobre el valor de diversos datos y los tipos de preguntas que se pueden formular o no.

¿Cómo es el trabajo de un científico de datos?

Según Hobbs, la responsabilidad del científico de datos es usar los datos para dar sentido a amplios conjuntos de información, hacer recomendaciones y construir modelos para identificar y predecir los resultados y el comportamiento de los negocios. «Alguien viene a mí con un problema», explicó, «y puedo traducirlo en algo que se puede resolver con matemáticas y construir un modelo a su alrededor». Dado que la ciencia de datos con frecuencia aprovecha grandes conjuntos de datos, las herramientas que pueden escalar con el tamaño de los datos son increíblemente importantes, sobre todo para proyectos con estrechos márgenes de tiempo. Las soluciones de almacenamiento en la nube, como los data lakes, brindan acceso a la infraestructura de almacenamiento, que es capaz de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad. Estos sistemas de almacenamiento brindan flexibilidad a los usuarios finales, lo que les permite activar grandes clústeres según sea necesario.