¿Cuál es la importancia de la ciencia de los datos para ahora y para el futuro?
Hoy en día, los datos están en todas partes, y las organizaciones pueden acceder rápidamente a cantidades masivas de ellos. Las personas y los sistemas generan nuevos datos a un ritmo de 7,5 sextillion gigabytes por día , por lo que es más fácil que nunca recopilar y almacenar datos. Sin embargo, las organizaciones se enfrentan a retos importantes cuando se trata de utilizarla.
La investigación de la empresa de soluciones de almacenamiento Seagate y la consultora de tecnología IDC encontraron que las empresas y otras instituciones utilizan sólo el 32 por ciento de los datos que recopilan, dejando sin tocar el 68 por ciento . Esto es inquietante pero no sorprendente. La ciencia de los datos sigue siendo una nueva disciplina y organizaciones que quieren aprovechar el poder de la lucha de los datos no sólo con el análisis de datos, sino también con la creación de equipos de datos, la privacidad de los datos, el sesgo de información y la adopción y optimización de la tecnología.
El futuro de la ciencia de los datos es nebuloso en algunos aspectos, pero claro en otros. No hay duda de que los casos de uso de la ciencia de los datos se están expandiendo, pero lo que la disciplina se verá en cinco o diez años es incierto. Los científicos de datos que planean sus carreras tienen que considerar preguntas como: ¿Cuáles serán los trabajos de ciencia de datos dentro de cinco o diez años? ¿Está la cantidad de datos a nuestro alcance superando nuestra capacidad de utilizarlos? ¿Cómo afecta el creciente flujo de información a las funciones actuales de la ciencia de los datos? ¿Cómo afectará la automatización a los trabajos de ciencia de datos?
Ya sea que usted ya sea un científico de datos o un ingeniero de datos, o su objetivo es convertirse en uno, pensar en el futuro de la ciencia de datos puede ayudarle a refinar sus aspiraciones a largo plazo y tomar decisiones inteligentes de carrera. Tufts Escuela de Ingeniería «s Programa en línea de Master of Science in Data Science apoya las carreras de ciencia de datos del presente y desarrolla científicos de datos que pueden adaptarse al futuro. Usted puede completar el 10-curso, 32-hora de crédito Máster en ciencias de los datos en menos de dos años mientras trabaja a tiempo completo, e inmediatamente aplique los modelos de aprendizaje automático, análisis de datos, infraestructura de datos y habilidades de extracción de datos que aprende en clase en su organización. Sigue leyendo para aprender más sobre cómo puedes conocer el futuro de la ciencia de los datos de frente.
La gente piensa en la ciencia de los datos como una disciplina tecnológica, pero las aplicaciones de la ciencia de los datos trascienden la tecnología. En todas las industrias tan diversas como la agricultura y las finanzas, los científicos de datos aprovechan poderosos programas informáticos, herramientas y modelos para encontrar patrones valiosos ocultos en la información en bruto. Las organizaciones utilizan las ideas ocultas en los datos para establecer precios dinámicos, predecir las futuras necesidades de inventario, mejorar los flujos de trabajo, gestionar los sistemas en tiempo real, hacer que los procesos sean más eficientes y responder a preguntas de negocios abstractas.
¿Se reenvasa la ciencia de los datos simplemente el análisis?
La respuesta corta es no. Aunque hay algún desacuerdo entre los tecnólogos sobre cómo el análisis de datos y la ciencia de los datos difieren, la mayoría está de acuerdo en que hay diferencias significativas entre los dos. Por ejemplo, el Instituto de Aprendizaje y Educación Técnica afirma que los analistas de datos " Recopilar, organizar y estudiar datos En contraste, los científicos de datos " encontrar información en diversos conjuntos de datos abordar problemas complejos y mejorar los procesos organizativos”.
La brecha entre la ciencia de datos y el análisis de datos se ha reducido hasta cierto punto gracias a las herramientas que simplifican los procesos para los no especialistas. Laicos sin una gran cantidad de Capacitación en ciencias de los datos Ahora puede visualizar algunas formas de datos y construir modelos estadísticos simples con poca ayuda. Sin embargo, todavía hay muchas tareas que sólo los científicos expertos en datos pueden asumir. Big Data sigue siendo un dominio de especialistas altamente capacitados, y sólo los científicos de datos utilizan datos para desarrollar predicciones probables.
Como dice CompTIA, analistas de datos analizar los datos. Los científicos de datos crean " nuevos procesos de modelado de datos usar algoritmos, análisis predictivos y análisis estadístico” y tener las “habilidades técnicas para organizar datos no estructurados y construir sus propias metodologías y marcos”.
¿Hacia dónde se dirige la ciencia de los datos?
Cada pocos años, los titulares proclaman la muerte inminente de la ciencia de los datos. Algunos artículos enumeran la causa de la muerte como obsolescencia: la teoría es que las API y los algoritmos preenvasados reemplazarán a los científicos de datos. A veces la automatización mata la ciencia de los datos. Hay futuristas que predicen que no necesitaremos científicos de datos una vez que las computadoras alimentadas por inteligencia artificial puedan hacer el mismo trabajo. Y algunas fuentes predicen que la saturación del mercado será la muerte de los científicos de datos. A medida que más analistas e ingenieros recojan habilidades en ciencia de datos, los empleadores no tendrán que pagar el mejor precio para los científicos de datos de carrera.
Sin embargo, no hay evidencia real de que la ciencia de los datos esté en su lecho de muerte y mucho que sugiera que esta disciplina continuará creciendo. No hay burbuja de ciencia de datos. Lo que está sucediendo es que la ciencia de los datos está cambiando. Antes era una disciplina de nicho que incluso aquellos que trabajaban en ella no podían definir fácilmente. Ahora es mucho más segmentado y más fácil ver cómo los científicos de datos entregan valor. Algunos científicos de datos manejan el desarrollo de modelos. Otros hacen análisis. Otros adaptan la IA para la implementación técnica. Muchos científicos de datos que una vez pudieron haber sido generalistas ahora se especializan en ingeniería de software, aprendizaje profundo, minería de datos, visualización de datos o arquitectura de datos.
A medida que más organizaciones invierten en la aplicación de la ciencia de los datos, la disciplina se ha vuelto más orientada hacia el valor. Hubo un tiempo en que simplemente tener un científico de datos sobre el personal era suficiente. Los ejecutivos y las partes interesadas que realmente no aprehendieron el poder de la información contrataron a científicos de datos para posicionar a sus organizaciones como tecnológicamente progresistas. Hoy en día, las organizaciones esperan que los científicos de datos proporcionen información que impulse mejoras cuantificables. Lejos de ser el fin de esta disciplina, es el comienzo de una nueva era de la ciencia de los datos.
Por qué la ciencia de los datos es el futuro de todo
El Big Data está desempeñando un papel cada vez más importante en todos los sectores. Muy pocos sectores no están afectados por el impacto y la influencia de la ciencia de los datos. La previsión de datos y la toma de decisiones empresariales en la fabricación, la comercialización, la energía, la gestión empresarial, la atención sanitaria y muchos otros campos, desempeñarán un papel aún más importante en el futuro a medida que aumente la inversión en datos. Las aplicaciones prácticas de la ciencia de los datos son amplias. Incluso afecta nuestras vidas personales. Ya sea en motores de recomendación o plataformas de software de diagnóstico, la ciencia de datos potencia el mundo.
El impacto que la ciencia de los datos tiene en nuestras vidas ya es profundo, pero los profesionales en este espacio apenas han comenzado a explorar lo que los datos pueden hacer. En la próxima década, los científicos e investigadores de datos probablemente descubrirán aplicaciones de la ciencia de datos que nadie ha soñado todavía.
Por qué vale la pena un máster en ciencia de datos
El mercado mundial de datos ha crecido a un ritmo saludable año tras año. Ha aumentado desde el $122.000 millones en 2015 a $187.000 millones en 2019 , y el IDC predice que llegará a $ 274 mil millones en 2022. Las organizaciones que no aceptan la ciencia de los datos están en una clara desventaja y corren el riesgo de perder clientes, cuota de mercado y beneficios. La ciencia de los datos es dominante, ya no es el dominio exclusivo de compañías tecnológicas como Amazon, Facebook y Google. Organizaciones más pequeñas fuera de la tecnología ahora tienen que invertir en la ciencia de los datos para mantenerse al día con la competencia. Desafortunadamente, esto es más fácil decirlo que hacerlo dada una base de talentos de ciencia de datos que es más pequeña de lo que necesita ser.
Si te encuentras con el Requisitos de admisión de MSDS , matricularse a tiempo parcial, en línea programa de maestría en ciencias de los datos es una forma sencilla de prepararse para un futuro impulsado por datos. Como un aprendiz a distancia en el máster en el programa de ciencia de datos en Tufts, usted adquirirá el conocimientos técnicos necesario para satisfacer la creciente necesidad de científicos de datos cualificados. También recibirás orientación profesional individualizada de Facultades líderes de la industria , el acceso a tecnología y recursos de última generación, y un pie en la puerta de las empresas tecnológicas locales gracias a la reputación de excelencia de la universidad en la Región del Gran Boston . La Escuela de Ingeniería también mantiene un tablero de Piazza donde profesores y profesores post pasantías oportunidades, información sobre becas , hackathons, oportunidades de desarrollo profesional, ferias de carrera, e oportunidades de investigación e iniciativas que pueden ayudarle a avanzar en su carrera de ciencia de datos más rápidamente.
La ciencia de los datos es un campo con alta demanda y altos salarios para aquellos calificados para intervenir en él. Ahora es el momento de aplicar para ganar las credenciales que tendrá que competir ahora y en el futuro. A medida que la influencia de la ciencia de los datos continúa creciendo en todas las industrias, los empleadores buscarán cada vez más científicos de datos con credenciales avanzadas, habilidades técnicas de alto nivel y las habilidades blandas necesarias para hacer avanzar a las industrias.
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