En la actualidad, aún existen muchos abogados que se preguntan qué es data science o para qué sirve la ciencia de datos dentro del sector legal. Lo cierto es que por medio de técnicas estadísticas (típicas de la jurimetría), analíticas, matemáticas y computacionales que aplica la ciencia de datos, hoy en día los abogados pueden realizar acciones que antes no podían. Para facilitar el uso compartido de código y otra información, los científicos de datos pueden utilizar cuadernos de Jupyter y GitHub. Es fácil confundir los términos “ciencia de datos” e “inteligencia empresarial” (BI) porque ambos están relacionados con los datos de una organización y el análisis de dichos datos, aunque se centran en cuestiones distintas. Del mismo modo, las empresas de ciberseguridad recurren a la Inteligencia Artificial (IA) y la ciencia de datos para descubrir nuevos malware a diario. Incluso los coches autónomos se basan igualmente en la Data Science y en el análisis predictivo para ajustar su velocidad, evitar los obstáculos, mejorar la gestión de cambios de vía peligrosos o para elegir el itinerario más rápido.
Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”. La ciencia de datos es un campo fascinante y lleno de oportunidades, ofrece un emocionante camino para quienes desean comprender mejor el mundo a través de los datos y contribuir al avance del conocimiento y la innovación en diversas areas. ¿Has tenido la experiencia de utilizar herramientas de ciencia de datos en tu trabajo o en tus estudios? Después de todo lo que hemos visto, podemos entender que los científicos de datos son, ahora más que nunca, perfiles muy buscados y valorados.
Dónde estudiar ciencia de datos en España
Las opiniones expresadas en este blog son las de los autores y no necesariamente reflejan las opiniones del BID, su Directorio Ejecutivo o los países que representan. Todos estos trabajos se pueden realizar por cuenta propia o trabajando para una empresa especializada o de cualquier sector de los antes mencionados. “Imagínate un modelo que tuviéramos, por ejemplo, de la Ciudad de México, de Guadalajara o de Querétaro, pero tan detallado que no nada más modelara los edificios, sino también el comportamiento de las personas.
Los profesionales de la ciencia de datos utilizan sistemas de computación para seguir el proceso de la ciencia de datos. De vuelta al ejemplo de la reserva de vuelos, el análisis prescriptivo podría examinar las campañas de marketing históricas para maximizar la ventaja del próximo pico de reservas. Un científico de datos podría proyectar los resultados de las reservas curso de ciencia de datos de diferentes niveles de gasto en varios canales de marketing. Estas previsiones de datos dan a la empresa de reserva de vuelos una mayor confianza en sus decisiones de marketing. La computación en la nube escala la ciencia de datos proporcionando acceso a más potencia de proceso, almacenamiento y otras herramientas necesarias para proyectos de ciencia de datos.
Los riesgos de la ciencia de datos
El profesional de Data Science, también conocido como Data Scientist, es un experto en resolución de problemas, ayudando a las empresas a reducir costos, aumentar la productividad y proporcionar datos para la toma de decisiones, incluso durante las crisis económicas. Por todo esto, el científico de datos es una de las profesiones más demandadas en el presente y con mejores perspectivas a futuro. En este caso, las empresas afirman profundizar sus conocimientos sobre las informaciones de clientes, lo que les permite elaborar un mensaje de marketing potente. Estos conocimientos permiten antes de todo responder aún mejor a la intención de búsqueda de los clientes. Para ir más allá, Spotify, la empresa sueca de música en streaming compró The Echo Nest, una compañía que se especializa en ciencia de datos musicales.
La ciencia de datos combina matemáticas y estadísticas, programación especializada, analítica avanzada, inteligencia artificial (IA) y machine learning con experiencia en distintas materias para descubrir insights accionables ocultos en los datos de una organización. Estos insights se pueden utilizar como guía para la toma de decisiones y la planificación estratégica. La ciencia de datos extrae conocimientos e ideas de datos organizados https://losimpuestos.com.mx/en-que-se-beneficia-la-ciencia-de-datos-de-la-inteligencia-artificial-un-curso-que-te-ayuda-a-usarlos/ y no estructurados utilizando métodos, procedimientos, algoritmos y sistemas científicos. Utiliza métodos estadísticos y computacionales para evaluar e interpretar conjuntos de datos complicados y tomar decisiones fundamentadas. Tomando esos descubrimientos como base, es posible crear nuevos productos y servicios profesionales innovadores, resolver problemas concretos y mejorar estos rendimientos como nunca antes.