El científico de datos también debe comprender los detalles del negocio, como la fabricación de automóviles, el comercio electrónico o el cuidado de la salud. Los Data Scientists suelen tener más experiencia y conocimientos avanzados que los Data Analysts. En concreto, dominarán técnicas de machine learning e inteligencia artificial con más profundidad. Por otro lado, los Data Analysts tendrán más conocimientos en visualización de datos. Estas personas tienen grandes conocimientos matemáticos y estadísticos y, además, dominan el sofware estadístico y la programación y los sistemas de análisis de datos masivos como el machine learning .
Y algunas de las soluciones de alta tecnología que este grupo propone -desde la energía nuclear hasta la intensificación de la agricultura y la carne cultivada- han creado polémica. La caída en el costo de la energía baja en carbono -en particular de la solar, eólica y de baterías- es esencial para que lleguemos a un punto máximo y a partir de ahí comenzar a reducir las emisiones de CO2. También hemos sobrepasado el punto máximo con cosas pequeñas pero https://www.elbravo.mx/el-curso-de-ciencia-de-datos-que-te-prepara-para-un-trabajo-en-la-industria-de-ti/ significativas como la venta de autos con motores de combustión. Así que, ya hay una gama de puntos máximos pequeños que se van sumando para llegar a un nivel macro del máximo de polución. Con respecto a la contaminación del aire en general, mientras que sigue siendo un grave problema de salud, hemos visto progreso. En los países ricos, en particular, las medidas públicas han sido muy efectivas en bajar los niveles de contaminación atmosférica.
¿Qué creen las empresas sobre el perfil de Data Scientist?
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. El portfolio de productos de ciclo de vida de ciencia de datos e IA de IBM se basa en nuestro largo compromiso con las tecnologías de código abierto, e incluye una gama de funciones que generan nuevas maneras de multiplicar el valor de los datos de las empresas. 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. El uso de tecnologías de código abierto está muy generalizado en los conjuntos de herramientas de ciencia de datos. Cuando están alojadas en el cloud, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas ni actualizarlas localmente.
El punto de inflexión clave para mí sucedió al descubrir el trabajo del médico y estadístico sueco Hans Rosling. De estudiante, supuse que todas las medidas del bienestar humano, como la pobreza, mortandad y hambre globales, también estaban empeorando al tiempo que las ambientales. Pero Rosling daba charlas TED donde mostraba, por medio de datos, que el mundo había cambiado para bien a lo largo de los últimos siglos. En una reciente encuesta global de jóvenes sobre cómo se sienten sobre el cambio climático, la mitad contestó a los investigadores que creen que “la humanidad está perdida”. En otras palabras, no creen que las necesidades de la actual generación se puedan cumplir sin socavar las de la siguiente. Hannah Ritchie es autora del libro No es el fin del mundo, en el que muestra datos que la hacen optimista frente al cambio climático.
SOLICITAR INFORMACIÓN
Un analista de datos puede dedicar más tiempo a los análisis rutinarios y proporcionar informes periódicos. Un científico de datos puede diseñar la forma de almacenar, manipular y analizar los datos. En pocas palabras, un analista da sentido a los datos existentes, mientras que un científico crea nuevos métodos y herramientas para procesarlos y que los usen los analistas.
Por ejemplo, una solución de pago en línea utiliza la ciencia de datos para cotejar y analizar los comentarios que hacen los clientes sobre la empresa en redes sociales. Los análisis revelan que los clientes olvidan las contraseñas durante los periodos de pico de compra y que no están satisfechos con el curso de ciencia de datos actual sistema de recuperación de contraseñas. La empresa puede innovar para obtener una mejor solución y ver un aumento significativo en la satisfacción del cliente. Esta materia se ocupa de traducir, dar sentido y extraer información de los ingentes volúmenes de datos que se generan a día de hoy.
La importancia de un científico de datos[editar]
«Nos damos cuenta de que [los científicos de datos] son un animal diferente con habilidades muy específicas», dijo Armes. «Muchos no tendrán un verdadero conocimiento de la ciencia de la información, pero en última instancia, tendrá que contratar programadores para que creen los modelos de datos». Al ampliar sus criterios de búsqueda para incluir a los programadores (especialmente los de compañías de renombre), ha podido contratar más candidatos de calidad . Desafortunadamente, muchas empresas no logran un canal de comunicación claro entre los científicos de datos y los ejecutivos, lo que genera fricciones para ambas partes y para toda la organización. Igualmente preocupante, basado en encuestas con 64,000 desarrolladores, encontró que junto a los especialistas en aprendizaje automático, más científicos de datos están buscando un nuevo trabajo en comparación con otros profesionales. La exploración de datos es un análisis preliminar de estos que se utiliza para planificar otras estrategias para su modelado.