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¿Qué es un data scientist? Salario, habilidades y cómo llegar a serlo

Un científico de datos puede utilizar una serie de técnicas, herramientas y tecnologías diferentes como parte del proceso de la ciencia de datos. En función del problema, eligen las mejores combinaciones para obtener resultados más rápidos y precisos. La ciencia de datos permite a las empresas descubrir nuevos patrones y relaciones con el potencial de transformar la organización. Puede revelar cambios de bajo coste en la administración de recursos para obtener el máximo impacto en los márgenes de beneficio.

La demanda del sector ha creado un ecosistema de cursos, grados académicos y puestos de trabajo en el campo de la ciencia de datos. Debido al conjunto de competencias multidisciplinarias y a la experiencia https://www.clasificacionde.org/conviertete-en-un-tester-de-software-con-un-curso-online/ necesaria, la ciencia de datos promete un fuerte crecimiento en las próximas décadas. Un estudio de Kaggle de 2018 reveló que Python, SQL y R son los lenguajes de programación más populares.

Modelar datos

A continuación, exploran los datos para identificar patrones interesantes que se puedan estudiar o utilizar. Para las empresas, en especial las grandes, es un gran reto responder en tiempo real a las condiciones cambiantes. Esto puede causar importantes pérdidas o interrupciones en la actividad empresarial.

Al anticiparse a las futuras necesidades de viaje de los clientes, la empresa podría empezar desde febrero a hacer publicidad específica para esas ciudades. Cabe recordar, además, que en la formación de posgrado se prima mucho el componente de ‘orientación de negocio’ Conviértete en un tester de software con un curso online que a veces escasea en las titulaciones universitarias. No debemos olvidar que la mayor parte del trabajo de los científicos de datos está en empresas que buscan rentabilizar sus bases de datos, porque lo que la orientación al mercado es algo muy recomendable.

Qué es y qué hace un Científico de Datos o Data Scientist

Sin embargo, las habilidades de un científico de datos suelen ser más numerosas que las de un analista de datos típico. A nivel comparativo, los científicos de datos utilizan lenguajes de programación comunes, como R y Python, para efectuar más inferencia estadística y visualización de datos. 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.

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Posted: Thu, 23 Nov 2023 14:01:04 GMT [source]

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