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 curso de ciencia de datos a su alrededor». Uno de los recursos más interesantes que podréis encontrar son los moocs (ya sabéis, los cursos abiertos masivos online). Empezando por el programa de especialización en big data de Coursera, podemos encontrar cursos online de las mejores universidades del mundo. Todo esto sin hablar de las numerosas herramientas para aprender lenguajes como Python o R.

En otras palabras, el arte de contar historias se está convirtiendo en una habilidad esencial para este subconjunto de científicos, e incluso se ofrecen cursos de educación continua para abordar las brechas. Los científicos de datos también adquieren competencias de uso de plataformas de proceso de big data, como Apache Spark, el marco de trabajo de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL. Para crear modelos de machine learning, los científicos de datos suelen recurrir a distintos marcos de trabajo, como PyTorch, TensorFlow, MXNet y Spark MLib. Por lo general, las responsabilidades de un científico de datos pueden coincidir con las de un analista de datos, en particular en el análisis de datos exploratorio y la visualización de datos.

Inteligencia de clientes

A partir de un cuestionamiento, el profesional genera hipótesis, hace validaciones, utiliza herramientas de manipulación de datos y al final, genera impactos reales para la empresa. Evitar gastos y riesgos financieros, estimar cuánto se venderá y se ganará en el próximo año, facilitar la personalización de productos y servicios para los usuarios son algunos de estos impactos. Para entender más sobre la llamada “profesión del futuro”, hablamos con dos científicos de datos brasileños, Lucas Serra y João Serrajordia. 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.

• Y es que, desde hace unos años, esta profesión está de moda gracias, en parte, al mundo startupil.
• Puede que el mercado haya ido madurando y, por tanto, los salarios también se hayan ido reajustando a la oferta y la demanda.
• Si no desea adquirir estas habilidades por cuenta propia, tome un curso en línea o inscríbase en un campamento de capacitación.
• Sin embargo, es importante tener en cuenta que, según la descripción del programa, no es necesario ningún requisito previo para realizar el curso.

Me interesa mucho la idea de la secuencia, introducirla en el bosque e ir metiéndome detrás de cada árbol para trabajar el espacio en el papel”. Si te preocupa lo caro que es este curso será en comparación con el resto, tranquilo. Las nanodegrees de Udacity tienen un precio casi idéntico, lo que significa que se aplica el mismo precio a este curso que el mencionado anteriormente – $1486 si el curso completo se paga de una vez y $432 al mes si se pagan de forma  individual.

Más acerca de los científicos de datos

Ahora, los datos son parte fundamental de ciencias como el aprendizaje automático y profundo, la inteligencia artificial y de negocios, la big data. 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.

Además, es importante tener experiencia en el manejo de software de análisis de datos, como Tableau, Excel o herramientas específicas de big data como Hadoop o Spark. Muchas universidades y centros de investigación tienen departamentos de ciencia de datos que buscan resolver problemas complejos utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos. Los científicos de datos en este campo tienen la oportunidad de contribuir a la generación de nuevos conocimientos y avances en el campo de la ciencia de datos. Una excelente forma de mejorar como científico de datos es participando en proyectos y competencias relacionadas con la ciencia de datos.

Qué es la ciencia de datos: la alquimia de la era de la inteligencia artificial

Como el material es de un nivel intermedio, el programa es más adecuado para quienes ya han tomado al menos uno o dos cursos de ciencia de datos previamente. Actualmente, el científico de datos es indispensable en aquellas https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ empresas que ambicionan aprovechar las tecnologías digitales. Como consecuencia, se han definido con mayor precisión roles y responsabilidades y la forma en la que estos profesionales pueden aportar un gran valor.