Evidentemente, esta es una versión muy breve sobre el camino profesional, pero te ayudará a desarrollar una idea general. Ahora, para continuar con nuestro tutorial ¨cómo convertirse en un data scientist¨ vamos directamente a los requisitos. El salario promedio de un científico de datos en México ronda los $35,000 pesos y varía según la experiencia y puesto del que se trate.
Según João Serrajordia, es importante tener nociones de programación porque te da flexibilidad a la hora de acceder, explorar y procesar datos. Al destacarse por lo que ofrece, conquista más clientes, tiene más ingresos y, en consecuencia, puede seguir invirtiendo en curso de ciencia de datos mejoras tecnológicas y seguir siendo un actor importante en el mercado. Aquí, la examinación se realiza con el objetivo de entender por qué ha ocurrido algo. La función principal de la tesorería de la empresa es administrar los recursos económicos de manera óptima.
El potencial del análisis de datos para cualquier negocio
El análisis descriptivo examina los datos para obtener información sobre lo que ha ocurrido u ocurre en el entorno de datos. Se caracteriza por las visualizaciones de datos, como los gráficos circulares, de barras o líneas, las tablas o las narraciones generadas. Por ejemplo, un servicio de reserva de vuelos registra datos como el número de billetes reservados cada día. El análisis descriptivo revelará los picos y las caídas de las reservas, así como los meses de alto rendimiento del servicio. Si quieres ser científico de datos y aventurarte en este fantástico mundo, te animamos a cursar nuestro Máster en Big Data y Business Analytics [MBDA].
Por su parte, los científicos de datos no se ocupan de la infraestructura que soportará a los datos si no que se limitan a extraer información relevante y obtener conclusiones a partir de ella. La exploración de datos es un análisis preliminar de estos que se utiliza para planificar otras estrategias para su modelado. Los científicos de datos obtienen una comprensión inicial de los datos mediante estadísticas descriptivas y herramientas de visualización de los mismos. A continuación, exploran los datos para identificar patrones interesantes que se puedan estudiar o utilizar. Los datos pueden ser preexistentes, recién adquiridos o un repositorio descargable de Internet.
El principio básico de las técnicas de la ciencia de datos
Sin embargo, todavía se avanza con lentitud debido a varias causas, pero en mi opinión, la principal es por la escasez de estos perfiles profesionales. La creación de algoritmos o máquinas con la capacidad de tomar decisiones de forma autónoma que, además, dependiendo del resultado de cada una de ellas refuerce su propio aprendizaje, es Machine Learning. La búsqueda en esa maraña de datos sin clasificar y la extracción de información valiosa es lo que se conoce como Big Data.
Se calcula que la cantidad de datos que había en el mundo a principios de este 2020 era de aproximadamente 44 zettabytes. Es decir, que el número de bytes en el universo digital era 40 veces mayor que el número de estrellas en el universo observable. Incluso nos pareció una buena idea explicaros todo aquello que hace que el número 0 marque la diferencia. No obstante, probablemente uno de nuestros momentos favoritos del año fue tener la oportunidad de hablar https://psicocode.com/miscelanea/curso-ciencia-datos-tripleten/ del número áureo, el cual, a través de su famosa proporción, consigue crear el vínculo perfecto entre la naturaleza y las matemáticas. Ahora bien, si hay algo de lo que no nos olvidamos durante este 2023, fue de la importancia de las matemáticas y de la diversidad de números, operaciones y teoremas que incluye. Así, a lo largo del año hemos ido recogiendo una serie de cifras de gran importancia y, no solo eso, sino que generan una gran atracción.
