Si bien las herramientas de ciencia de datos se superponen en gran parte de este aspecto, la inteligencia empresarial se enfoca más en datos del pasado, y los insights de las herramientas de BI son de naturaleza más descriptiva. Utiliza datos para comprender lo que sucedió antes para informar un curso de acción. La BI está orientada a datos estáticos (que no cambian) que generalmente están estructurados. Si bien la ciencia de datos usa datos descriptivos, generalmente los utiliza para determinar variables predictivas, que luego se usan para categorizar datos o hacer pronósticos. La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los practicantes dentro de ese campo. Los científicos de datos no son necesariamente responsables directos de todos los procesos involucrados en el ciclo de vida de la ciencia de datos.
Por último, el científico de datos obtendría los datos de las tablas de clúster big data, haría su modelo estadístico y obtendría sus predicciones. A estos profesionales se les suele relacionar con la parte de infraestructura y administración de sistemas. Montan y mantienen https://psicocode.com/miscelanea/curso-ciencia-datos-tripleten/ la infraestructura (clúster Big Data, servidores) para que los científicos de datos trabajen sobre ella. Han tomado especial relevancia en el contexto del Big Data, donde para tener una infraestructura on-premise es necesario tener un equipo de infraestructura potente.
Interpretar los resultados
Este centro de recursos contiene todo lo que necesita para complementar su formación sobre ciencia de datos. Entre los temas prácticos se incluyen la narración de datos, la investigación científica y cómo superar una entrevista para un puesto relacionado con la ciencia de datos. Este resumen de un seminario web de Harvard Business Review describe cómo deben actuar los equipos de ciencia de datos para alcanzar sus metas y qué competencias deben desarrollar los científicos de datos para ser más eficaces. Este libro electrónico es una guía para las empresas modernas sobre cómo innovar en ciencia de datos integrando SAS con su software de código abierto.
- Ambas funciones requieren conocimientos estadísticos, de matemáticas básicas y la capacidad de programar.
- Autostrade per l’Italia ha implementado varias soluciones de IBM para lograr una completa transformación digital para mejorar la forma de supervisar y mantener su amplia gama de activos de infraestructura.
- El Deep Learning, utiliza enormes redes neurales con muchas capas de unidades de procesamiento, aprovechando los avances de la potencia informática y las técnicas de entrenamiento mejoradas para identificar patrones complejos en grandes cantidades de datos.
- En el deporte también constituye una aplicación de la ciencia de datos, ya que esta ofrece la posibilidad de analizar los patrones de juego y de rendimiento de los atletas.
Por otro lado, un Data Scientist se centra en la aplicación de técnicas y herramientas avanzadas de análisis y ciencia de datos para extraer información valiosa de los datos y tomar decisiones basadas en esa información. Debido a que el acceso a los datos lo debe otorgar un administrador de TI los científicos de datos a menudo deben esperar demasiado los datos y los recursos que necesitan para analizarlos. Una vez que se obtiene acceso, el equipo de ciencia de datos podría analizar los datos a través de varias herramientas posiblemente incompatibles. Por ejemplo, un científico podría desarrollar un modelo utilizando el lenguaje R, pero la aplicación en la que se usará está escrita en un lenguaje distinto. Este es el motivo por el que la implementación de modelos en aplicaciones útiles puede llevar desde semanas hasta incluso meses.
Aplicaciones de la ciencia de datos
La Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas a través de su Escuela de Postgrado también ofrece Cursos de Ciencia de Datos. Son cursos cortos curso de ciencia de datos en la modalidad online y virtual distribuidos en sus categorías Flex Courses, de 6 horas académicas, y Cursos Especializados, de 24 horas.
A menudo tienen dificultades para contratar el talento necesario para aprovechar todo el potencial del proyecto de ciencia de datos. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”. Este es un campo profesional increíblemente
complejo pues los profesionales del área deben tener aptitudes muy puntuales.