¿Cuál es la parte principal de la ciencia de los datos?

Los campo de la ciencia de los datos , ampliamente definido, es la ciencia, el estudio y el uso de datos en una plataforma digital. Como hoy en día se trata de una esfera de especialización masiva y creciente, es natural que haya un número cada vez mayor de especializaciones que se encuentren dentro de la Unión Europea. campo de la ciencia de los datos . Los siguientes representan diez de estos importantes, especializados campos de la ciencia de los datos Ahora mismo. ¿Qué áreas de la ciencia de los datos le interesan? ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪

Estadísticas y probabilidad
Python
Aprendizaje automático
Procesamiento de datos
Visualización de datos
Minería de datos
Análisis predictivo
Big Data
Modelado
Consultoría de datos

1. Estadísticas y probabilidad

Las estadísticas y la probabilidad representan un área considerable de las matemáticas que también tiene un gran impacto en la ciencia de los datos. Las estadísticas y la probabilidad son una de las más utilizadas campos de la ciencia de los datos . Esta especialidad se refiere a establecer y trabajar con figuras finitas, así como los efectos del siempre presente factor de la “probabilidad” en todas las cosas. Los científicos de datos con capacitación en esta área son un gran activo para las áreas generales y especializadas de la industria de la ciencia de datos hoy en día, incluyendo:

Epidemiólogo
Estadístico
Analista de inteligencia empresarial
Analista de Datos de Ciencias Sociales
Científico general de datos

2. Python

Comprender los ins y outs de Python es una habilidad beneficiosa para los científicos de datos. Python fue creado hace varias décadas, pero sigue siendo un lenguaje de programación increíblemente importante. Se utiliza en innumerables aplicaciones informáticas hoy en día. Además, las aplicaciones que no utilizan Python a menudo requieren interpretación para que trabajen en tándem con los programas que lo hacen. Al final, Python es una valiosa especialidad para conocer en ciencia de datos. Los títulos de trabajo para científicos de datos que necesitan habilidades en Python incluyen:

Científico general de datos
Ingeniero de Python
Desarrollador de software
Desarrollador web
Investigador

3. Aprendizaje automático

IBM es la organización que creó Watson, el sistema informático de inteligencia artificial de renombre mundial. Watson se utiliza en:

predicción meteorológica
Academia de informática
incluso visto en el popular programa de juegos, “Jeopardy.”

IBM describe el aprendizaje automático como “una forma de IA que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de a través de una programación explícita”. Las implicaciones de esto en sí son enormes y dignas de extensa literatura. Está claro que hay conexiones importantes entre la ciencia de los datos y el aprendizaje automático. Los títulos de trabajo populares incluyen:

Ingeniero de aprendizaje automático
Científico general de datos
Desarrollador de Big Data
Científico de investigación de aprendizaje automático
Java y desarrollador de inteligencia artificial

4. Procesamiento de datos

El procesamiento de datos, en su esencia, es el término utilizado para describir los diversos procesos que utilizan las computadoras en el manejo de datos. La mayoría de la gente entiende la premisa de los datos y su simple almacenamiento. Más allá de estos elementos básicos, los datos son:

movido
cifrada
traducido
comprimidos
descomprimido

El procesamiento de datos, posteriormente, es el área de conocimiento especializado de la ciencia de datos que maneja específicamente todos estos procesos de datos. Los roles de trabajo que utilizan el procesamiento de datos incluyen:

Ingenieros de datos
Especialista en Procesamiento de Datos
Product Administrator
Técnico de bases de datos
Analista de datos

5. Visualización de datos

Como su nombre sugiere, la visualización de datos es el área especializada en ciencia de datos enfocada en la presentación de datos de una manera visual. Una gran parte del uso de la computadora hoy en día tiene que proporcionar al usuario final una manera de ver y visualizar los datos que se presentan. Ejemplos de conceptos de visualización de datos incluyen:

Texto legible
hologramas
Pantallas interactivas de datos
Gráficos y gráficos en pantalla

Este campo de especialidad crea nuevas formas de visualización, así como formas de mejorar los métodos más antiguos. Los científicos de datos que trabajan con la visualización de datos incluyen:

Ingeniero analítico
Ingenieros de datos
Gestor de Ciencias de los Datos
Coordinador del proyecto del sistema de datos
Diseñador de gráficos

6. Minería de datos

La minería de datos es una de las más populares esferas de la ciencia de los datos . La minería de datos se centra en encontrar patrones en grandes grupos de datos por lo demás sueltos. Una vez establecidos estos patrones y valores asociados, pueden ser utilizados en el aprendizaje automático y el análisis de macrodatos. En última instancia, para ser eficaz en la extracción de datos, uno debe entender y operar por los siete elementos fundamentales del proceso de extracción de datos. Estos elementos clave consisten en:

seguimiento de patrones
Clasificación
asociación
detección atípica
agrupación
regresión
predicción

Expertos en ciencia de datos la utilización de la minería de datos incluye:

Científico de datos
Científico-analista de datos
Ingeniero de datos
Experto en datos de contenido
Cartógrafo

7. Análisis predictivo

Análisis predictivo se utilizan en todos los diferentes ramas de la ciencia de los datos . Análisis predictivo también se encuentran en muchos de los otros categorías de ciencias de los datos aquí mencionado. Los profesionales utilizan análisis predictivos para mirar hacia el futuro y predecir ciertos resultados y circunstancias a través del análisis especializado de datos. El valor de poder prever una serie de eventos futuros es obviamente increíblemente alto en cualquier industria. Análisis predictivo siempre será uno de los más importantes ámbitos de la ciencia de los datos . Trabajos para esto especialización de los científicos de datos incluir:

Analista predictivo analítico
Advanced Analytics and Statistics Manager
Científico de datos
Modelador de análisis predictivo
Especialista en Investigación y Análisis

8. Big Data

Como su nombre sugiere, “Big Data” es el término dado a conjuntos extremadamente grandes de datos. En el mundo de la ciencia de los datos, se dice que estos conjuntos particulares de datos se caracterizan por “Las 4 Vs”. Estos cuatro atributos, todos a partir de la letra V, son:

volumen
variedad
velocidad
veracity

Los macrodatos se encuentran en una variedad de diferentes tipos de organizaciones, incluyendo:

empresas de medios de comunicación
organismos de policía
órganos gubernamentales
instituciones financieras

Estos conjuntos de datos extremadamente grandes gestionan todo tipo de información, desde datos de clientes hasta cifras financieras y demográficas. Las causas potenciales para el uso de estos enormes conjuntos de datos son prácticamente infinitas. Es importante que las organizaciones y corporaciones tengan profesionales de la ciencia de datos que puedan llevar a cabo análisis complejos de datos. Estos títulos de trabajo podrían incluir:

Ingeniero de datos y análisis
Analista de datos
Ingenieros de datos
Integrador de datos
Desarrollador de Big Data

9. Modelado

Los expertos en datos deben utilizar ilustraciones y diagramas para analizar diversos tipos de datos. Utilizando estas herramientas visuales, los profesionales de los datos pueden identificar patrones valiosos y otros marcadores cuando con esos datos.

Un ejemplo de modelado de datos en el trabajo podría ser una configuración gráfica y gráfica diseñada para mostrar el historial de costos de compra de una empresa. Los trabajadores pueden entonces ver visualmente una representación de los datos, cortesía de modelado de datos. Esto hace que la conceptualización sea mucho más fácil que mirar conjuntos de números simples y grandes en filas y columnas.

Arquitecto de empresa
Desarrollador de objetos de negocios
Analista de datos
Modelador de análisis predictivo
Científico de datos

10. Consultoría de datos

Por último, la consultoría de datos es una especie de recopilación operativa de las muchas especialidades e incluso áreas de práctica general de la ciencia de datos. En esta línea de experiencia, el trabajador, en este caso, llamado un “consultor”, trabaja con clientes de diferentes empresas para ayudar a proporcionar asesoramiento sobre sus diversas necesidades de ciencia de datos. Se trata de una posición de contratación externa en la que el trabajador presta sus servicios a clientes que pagan con los que no tienen otras afiliaciones. De principio a fin, un resumen básico del proceso incluye:

consulta inicial
asignación para trabajar en una cuestión o cuestiones específicas
investigación de esas cuestiones
Presentación de un informe sobre las conclusiones
trabajo posterior con el cliente para solucionar o mejorar esos problemas

Los consultores son necesarios en una variedad de funciones profesionales que incluyen:

Científico de datos
Investigador de datos
Data Science Consultant
Modelador de análisis predictivo
Preguntas frecuentes sobre ciencia de los datos comunes

¿Cómo empiezo en la ciencia de los datos?

El campo es más grande que nunca. Con una expansión tan rápida, hay muchas maneras de comenzar a aprender acerca de la ciencia de los datos. Uno de los enfoques más comunes es la búsqueda tradicional de la asignatura a través de la enseñanza técnica o las clases universitarias. La lista actual de colegios y escuelas de tecnología que ofrecen cursos en los diferentes ramas de la ciencia de los datos es increíblemente grande y en crecimiento.

Otra forma de aprender acerca de la ciencia de los datos es a través del autoestudio y el uso de plataformas gratuitas de aprendizaje en línea. Hay muchos grandes libros y videos por ahí que cubren estos temas. Además, hay una lista creciente de recursos didácticos en línea disponibles en sitios como:

Google AI Education
Coursera
Hacia la ciencia de los datos

¿Cuándo comenzó el campo de la ciencia de los datos?

La mayoría de los expertos llaman a 1962 el comienzo oficial de la industria de la ciencia de datos. El matemático John W. Tukey teorizó la llegada del campo a través de la próxima aparición de la computación electrónica moderna. Poco después, en 1964, se dio a conocer al público el primer ordenador de escritorio, el Programa 101. Esto comenzó la informática moderna y el uso posterior de la ciencia de datos en ella.

Más tarde, en los años 2000, varias instituciones académicas comenzaron a reconocer oficialmente la ciencia de los datos como una ciencia legítima. La ciencia nació como una disciplina muy real, estudiada y enseñada.

¿Qué pronostican los expertos para el futuro del campo?

Las predicciones para el futuro pueden ser considerablemente difíciles de formar debido a la complejidad de esta ciencia en particular. Lo que sí sabemos, sin embargo, es que algunas de las áreas más demandadas y crecientes de la ciencia de los datos son las de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. ¿Significa esto que, eventualmente, todos los análisis de datos se manejarán automáticamente a través de máquinas? Esto podría ser posible, pero tal futuro, según los expertos, está todavía bastante lejos.

Otro gran indicador que podemos buscar para entender mejor el futuro de este campo de trabajo es la Oficina de Estadísticas Laborales. Por el BLS, las muchas ocupaciones en la ciencia de los datos están en gran demanda y seguirán siendo para el futuro previsible. Hasta 2029, la oficina indica una tasa de crecimiento continuo de la demanda del 15%. Además, por la Mesa , esta tasa es significativamente superior a la media para la mayoría de las tasas de crecimiento de la ocupación.

¿Cuáles son algunos campos relacionados?

Para aquellos interesados en trabajar en un campo relacionado pero que está justo fuera del espectro general de la ciencia de datos, hay una serie de grandes opciones para elegir. Los administradores de sistemas de información son uno de esos ejemplos. Los administradores de sistemas coordinan, planifican y dirigen las muchas tareas relacionadas con la informática que tienen lugar en una empresa. Los administradores de bases de datos (DBA) también realizan tareas conexas. Un DBA se centra únicamente en la metodología para almacenar y organizar datos. Luego utilizan software especializado para ayudar a realizar esta tarea.

Los analistas de seguridad de la información están muy cerca de los profesionales de la ciencia de los datos mientras trabajan para mantener un entorno seguro para los diversos sistemas de computación y datos de su empresa. Asimismo, los administradores de redes y sistemas informáticos también tratan de mantener esos entornos seguros al tiempo que coordinan las funciones cotidianas del sistema. Estos son sólo un puñado de ejemplos de las muchas opciones de carrera disponibles en el campo extendido.

Recursos adicionales

Para aquellos interesados en aprender aún más sobre el campo y las muchas áreas de especialidad en él, hay una serie de excelentes recursos por ahí con los que más investigación es altamente recomendable. Los siguientes son algunos de esos puntos de contacto de alta calidad y líderes de la industria.

Asociación de Científicos de Datos

La Asociación de Científicos de Datos es un grupo líder y colectivo compuesto por muchos científicos de datos y profesionales del aprendizaje automático en todo el mundo. Mientras que la membresía trae consigo algunas grandes ventajas, no se requiere ninguna membresía para simplemente preguntar y trabajar con la organización de una amplia variedad de maneras. Como no miembro aquí, uno puede encontrar:

asesoramiento de expertos
contactos
oportunidades de creación de redes

Informa

Informas es una amplia red de profesionales de datos y expertos en investigación de datos. De hecho, esta organización es ampliamente considerada como la sociedad profesional más grande, única, para el análisis y los científicos de datos en el mundo. Con poco tiempo necesario, los visitantes del sitio web de Informa pueden encontrar todo tipo de recursos, contactos y vías de networking para el sector de la ciencia de datos en su conjunto. Si es difícil encontrar un área temática de información en el sitio web, la organización ayudará y proporcionará orientación fácilmente a través de un contacto rápido.

IDEAS

IDEAS es la Asociación Internacional de Ingeniería y Ciencia de Datos, y este es un gran hitter en el campo y entre los diversos grupos en él. IDEAS actúa como un consorcio industrial total para aquellos que actualmente trabajan en la industria, así como cualquier persona interesada. En cualquier caso, se alienta a todos los interesados en aprender más sobre este campo de experiencia a que consulten este grupo.

Centro de Ciencias de los Datos

Sin embargo, un punto de recurso más, excelente para aquellos interesados en aprender sobre el análisis de datos y sus muchas aplicaciones es el de Data Science Central. Data Science Central es una organización notable en la industria compuesta por todo tipo de expertos. Para aquellos que buscan la gama completa de recursos, este es un gran lugar para empezar. Buscar:

listados de trabajos
recursos de información
asesoramiento de expertos
información sobre eventos de la industria
puntos de contacto

La ciencia de los datos será para siempre un componente vital de la tecnología humana. Con el gran tamaño de este campo y su crecimiento continuo, las especialidades aquí siempre abundarán también. Estas diez áreas especializadas están entre algunas de las más importantes en este momento.