Admissions for B.Ed (2023-25) is progressing.  Classes commence on the 3rd of August 2023 NAAC Accredited with B+ Grade ; Admissions for M.Ed (2023-25) is progressing. Visit University of Kerala Online Admision Portal    https://admissions.keralauniversity.ac.in

Tom Davenport —el llamado gurú de la analítica moderna— calificó a la Ciencia de Datos como “el trabajo más sexy del siglo XXI”, ¿pero en qué consiste esta labor? Para despejar dudas, y para despertar vocaciones, el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM invita a participar en sus pláticas informativas para ingresar a dicha licenciatura. Tal y como expresó Francis Bacon en el siglo XVI (de una u otra manera), “el conocimiento es poder”. Una frase muchas veces utilizada de forma irónica, pero que hoy -con el Data Science– adquiere especial relevancia. En nuestra Escuela de Negocios ofrecemos la posibilidad de que te formes profesionalmente en lo que te apasiona.

Un científico de datos, también llamado Data Scientist es un profesional que se encarga de analizar y extraer información valiosa a partir de conjuntos de datos. Esto implica utilizar técnicas estadísticas, matemáticas y de aprendizaje automático para encontrar patrones y tendencias en los datos. Los científicos de datos pueden trabajar en una variedad de campos, como las finanzas, la salud, la tecnología y la investigación.

¿Sabes cuál es tu perfil Big Data?

La demanda de profesionales en este campo de la industria digital no deja de crecer. Cada vez son más las compañías que requieren de personas con formación en Data Science. Esta carrera permite tener muchas salidas laborales ya que es un mercado en expansión. Existen diferentes caminos para ser científico de datos, pero todo empieza con una base de conocimientos en un área relacionada con la informática, estadística, ingeniería o matemáticas. Un Científico de Datos es sencillamente un profesional dedicado a analizar e interpretar grandes bases de datos.

a que se dedican los que estudian ciencias de datos

Las herramientas y los procesos de inteligencia empresarial permiten a los usuarios finales identificar insights accionables a partir de datos en bruto, lo que facilita la toma de decisiones basada en datos dentro de organizaciones de diversas industrias. 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. El objetivo de la ciencia de datos es extraer información y conocimientos de los datos para apoyar la toma de decisiones y resolver problemas.

Análisis descriptivo

Lo primero que debes hacer es asegurarte de tener una base sólida en matemáticas y estadística. También es importante estar familiarizado con diferentes herramientas y lenguajes de programación como Python o R, que son ampliamente utilizados en el campo de la ciencia de datos. Además, es útil contar con habilidades de comunicación y análisis de datos para poder presentar tus resultados de manera clara y concisa a gente con unos conocimientos diversos.

La finalidad de la ciencia de datos es responder preguntas sobre la información que se está analizando. De esta forma se pueden incluso predecir ciertas tendencias y comportamientos en las áreas objeto de estudio. Esta disciplina se encuentra bootcamp de programación en constante desarrollo y evolución y requiere de personas que sean creativas y busquen innovar. Al elegir esta carrera, podrás explorar nuevas formas de aplicación de datos y algoritmos, pudiendo crear modelos que sean predictivos.

¿Qué es la ciencia de datos y quiénes pueden estudiarla?

Para facilitar el intercambio de código y otra información, los científicos de datos pueden usar cuadernos de GitHub y Jupyter. Si no provienes de perfiles tan técnicos como son la ingeniería informática o ingeniería de sistemas, como si buscas dar un giro a tu perfil hacia las nuevas tecnologías, no hay problema, también existen posibilidades para formarte como científico de datos. Los científicos de datos colaboran en equipos con profesionales de informática, estadística y profesiones específicas como finanzas, marketing y sanidad, ya que https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten se trata de un campo interdisciplinar. Cloud computing escala la ciencia de datos proporcionando acceso a más potencia de proceso, almacenamiento y otras herramientas necesarias para proyectos de ciencia de datos. Una de las principales aplicaciones de la ciencia de datos es en el marketing, ya que permite analizar el comportamiento de los clientes, sus intereses, gustos, necesidades y preocupaciones. Al saber qué es lo que más le gusta a los clientes y qué es lo que necesitan, se puede saber qué productos crear y cómo publicitarlos.

Muchas empresas se dieron cuenta de que, sin una plataforma integrada, el trabajo de data science era ineficiente, inseguro y difícil de ampliar. Estas plataformas son centros de software, alrededor de los cuales se lleva a cabo todo el trabajo de ciencia de datos. Una buena plataforma alivia muchos de los desafíos de la implementación de la data science y ayuda a las empresas a convertir sus datos en información de forma más rápida y eficiente. A pesar de la promesa de la ciencia de datos y las grandes inversiones en equipos de ciencia de datos, muchas empresas no son conscientes del valor total de sus datos. En su carrera por contratar talentos y crear programas de ciencia de datos, algunas empresas han experimentado flujos de trabajo de equipo ineficientes, con varias personas que utilizan diferentes herramientas y procesos que no funcionan correctamente de forma conjunta. Sin una gestión centralizada y más disciplinada, los ejecutivos podrían no obtener un retorno completo de sus inversiones.

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