Para Josh Wills, un estadístico que trabajó al máximo nivel para Slack, el científico de datos es alguien “que es mejor en estadística que cualquier programador, y mejor programador que cualquier estadístico”. Al igual que el Analista de Datos, el Científico de Datos deberá tener bastantes capacidades de comprensión y análisis. Pero, por sobre todo, estas cualidades deberán estar enfocadas en el control eficiente de las herramientas adecuadas y la creación de modelos de aprendizaje Una profesión para el futuro: Qué hay detrás del curso de ciencia de datos de Tripleten automático para realizar predicciones. Los conceptos que mejor pueden definir a un Científico de Datos son los de Sistemas predictivos y Machine Learning. Esto, debido a que este profesional es el encargado de dominar el software estadístico y de programación, para automatizar los procesos que luego servirán como plataforma de análisis de datos. Un Analista de Datos debe cuidar los detalles y preocuparse de revisar una y otra vez sus informes y presentaciones.
Es decir, los expertos en ciencia de datos se ocupan de obtener respuesta y realizar predicciones a través de la interpretación de lo que se conoce como Big Data. Se trata de una disciplina que combina estadística y matemáticas, análisis avanzados, programación especializada y también destaca la relación entre ciencia de datos e inteligencia artificial. Explicar el comportamiento de los seres humanos, mejorar las infraestructuras urbanas o el control de las epidemias son algunos de los retos sociales y económicos que aborda la investigación en el ámbito de los sistemas complejos. https://psicocode.com/miscelanea/curso-ciencia-datos-tripleten/ Ante este desafío mayúsculo, se ha puesto en marcha la Red Temática SocioComplex III, financiada por el Ministerio de Ciencia e Innovación, con el objetivo de fomentar sinergias y colaboraciones científicas, así como la formación de investigadores jóvenes. Además de tener conocimientos en estas ramas, un buen científico de datos deberá tener conocimientos de inteligencia artificial o de machine learning (aprendizaje automático), y mostrar curiosidad intelectual y dotes de comunicación. Y, por supuesto, estar al tanto de los procesos de negocio de la compañía que lo contrata.
Tecnologías para el científico de datos
Su significado viene de la ciencia de datos o data science, término que comenzó a usarse en los años 70 para referirse al procesamiento de datos. En 2001, se declaró la ciencia de datos como disciplina independiente y se reconoció así la figura del data scientist como profesión. Son los elementos de las bases de datos que se usan en la mayor parte de las compañías, tanto públicas como privadas, y que se analizan para extraer información de ellos y generar valor con los resultados obtenidos. En informática los data representan la cantidad de información que el programador utiliza en la construcción de un algoritmo. La tarea de clasificar miles de datos y traducirlos en información veraz y útil no es para nada sencilla.
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. El uso de tecnologías de código abierto está muy generalizado en los conjuntos de herramientas de ciencia de datos.
¿Cuánto ganan los científicos de datos?
Un Data Scientist (científico de datos) no sólo obtendrá los datos de una única fuente como haría un analista de datos tradicional. Sino que deberá extraer y examinar múltiples datos y ser capaz de tener una visión amplia y global del problema. Eso sí, sin excluir ninguna solución por extraña o descabellada que esta pueda parecer.