¿Qué es la ciencia de los datos y sus ramas?

Con tantas especializaciones en Ciencia de Datos, ¿dónde debería centrarse? El Máster en Ciencias de los Datos de la Pace University en línea ofrece cursos electivos que te permiten enfocarte en temas que se adaptan a tu trayectoria profesional para que puedas empezar a desarrollar una especialización única.

La pandemia de COVID-19 no ha detenido el aumento de la ciencia de los datos: las empresas de todas las industrias siguen aprovechando el poder de los datos para una ventaja competitiva. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. proyecta un rápido crecimiento del empleo en el campo de la ciencia de los datos durante la próxima década, prediciendo que el número de puestos de trabajo aumentará en torno al 31% hasta 2030 .

La ciencia de los datos es también un campo que abarca numerosas industrias y abarca tanto habilidades cuantitativas como creativas. Con el aumento del interés y la demanda, el alcance de lo que significa ser un científico de datos ha evolucionado considerablemente junto con el aumento de la inversión en ciencia de datos y campos más amplios de análisis. Una empresa que contrate a un científico de datos o que construya un equipo de ciencias de datos podría estar buscando a un estadístico, un ingeniero de aprendizaje automático o un administrador de bases de datos, entre muchos otros papeles.

Dominar la ciencia de los datos requiere un conjunto de habilidades básicas, que van desde matemáticas avanzadas a la capacidad de mirar cualquier problema dado y pensar en qué conjuntos de datos y metodologías estadísticas podrían ayudarle a descubrir una solución. Sin embargo, los científicos de datos todavía deben considerar la especialización dentro de un dominio.

La especialización le permite establecerse como un recurso de confianza dentro de su dominio, ayudándole a aumentar su influencia cuando necesita presentar su experiencia en un curriculum vitae, o cuando necesita presentar sus ideas a otras partes interesadas en una organización. Lo más importante, la especialización le da más libertad para aprovechar sus fortalezas y trabajar en proyectos que le apasionan especialmente.

Muchos científicos de datos buscan estudios de postgrado como una manera de ganar los conjuntos de habilidades integrales que necesitan para navegar con éxito en el campo. Uno de los factores más importantes a considerar para un programa de ciencias de los datos es la opción para personalizar el currículo a sus intereses únicos con su elección de cursos electivos. Los cursos electivos te permiten enfocarte en temas que se adaptan a tu trayectoria profesional para que puedas empezar a desarrollar una especialización única.

Echemos un vistazo a algunas de las áreas de especialización dentro de la ciencia de los datos.

Extracción de datos y análisis estadístico

La extracción de datos implica el análisis de grandes conjuntos de datos para producir información significativa. Los expertos en esta especialización aplican estadísticas y modelos predictivos para revelar patrones, tendencias y correlaciones en los datos. Esta información puede utilizarse para predecir resultados futuros y desarrollar soluciones empresariales.

Ingeniería de datos

Se puede imaginar a un equipo de ciencia de datos como una carrera de relevos, donde un ingeniero de datos entrega la batuta a un científico de datos. Los ingenieros de datos construyen y mantienen marcos que transforman los datos en un formato que es útil para el análisis. Esto implica consolidar, limpiar y estructurar los datos de diferentes fuentes en un solo almacén.

Gestión y arquitectura de las bases de datos

Los arquitectos de datos visualizan y diseñan el “plano” para el marco digital completo de una organización. Los especialistas en este campo a menudo trabajan con líderes empresariales y equipos de ciencia de datos para crear nuevas soluciones para la forma en que la información dentro de una empresa será organizada y utilizada por diversos interesados. Los arquitectos de datos normalmente comienzan como ingenieros de datos, y se mueven en posición a medida que desarrollan experiencia en la gestión de la información.

Ingeniería de aprendizaje automático

Volvamos a la analogía de que un equipo de ciencia de datos es una carrera de relevos. Durante la etapa final de la carrera, un científico de datos entrega la batuta a un ingeniero de aprendizaje automático. Los científicos de datos desarrollan modelos teóricos, que los ingenieros de aprendizaje automático utilizan en el software de autogestión para hacer que el modelo funcione a mayor escala. En comparación con los científicos de datos en general, los ingenieros de aprendizaje automático tienen un fuerte enfoque en los principios de ingeniería de software.

Inteligencia y estrategia empresarial

Los analistas de inteligencia empresarial trabajan de la mano con científicos de datos para analizar datos y desarrollar ideas que pueden ayudar a mejorar el rendimiento empresarial. Mediante el uso de la visualización de datos, análisis de datos y modelado de datos, los analistas de inteligencia empresarial identifican patrones y tendencias que ayudan a informar la estrategia futura de una empresa. Los científicos de datos se centran principalmente en diseñar nuevos algoritmos para responder preguntas hipotéticas, mientras que los analistas de inteligencia empresarial aplican algoritmos existentes para descubrir información sobre el desempeño de un negocio.

Visualización de datos

Los especialistas en visualización de datos presentan datos con herramientas visuales interactivas, como gráficos, gráficos e infografías. Las herramientas visuales permiten a los equipos de ciencia de datos comprender mejor las tendencias, los valores atípicos y los patrones en los datos para que puedan obtener información significativa de los datos. Las herramientas visuales también se pueden utilizar para comunicar información a las partes interesadas de las empresas de una manera impactante.

Análisis de datos de operaciones

Los analistas de operaciones identifican áreas de mejora en las operaciones comerciales utilizando datos proporcionados por otros miembros del equipo de ciencia de datos. Luego, utilizan software estadístico para evaluar soluciones prácticas a los problemas empresariales y asesorar a los gerentes sobre el mejor curso de acción. La especialización del analista de operaciones requiere habilidades complejas para resolver problemas, pero es menos técnica que otros dominios de la ciencia de datos.

Análisis de datos de comercialización

El análisis de marketing es la práctica de estudiar datos para medir y mejorar la eficacia de las campañas de marketing. Las herramientas analíticas ayudan a los analistas de marketing a determinar el rendimiento de la inversión de los esfuerzos de marketing, a entender las tendencias de marketing de gran tamaño y a identificar oportunidades que se adapten a las preferencias de los clientes.

La Universidad Pace Master en Ciencias de los Datos en línea cuenta con un Currículum designado por STEM que puede ampliar su conocimiento de la gobernanza efectiva de los datos y prepararlo para aplicar las herramientas estándar de la industria. Los cursos de ciencia de datos en Pace están dirigidos por profesores de Seidenberg, entre ellos profesionales con experiencia en el sector privado e investigadores que impulsan activamente los límites del campo. Usted explorará los conceptos teóricos y las mejores prácticas que se han convertido en vitales para las operaciones diarias, así como la planificación estratégica a largo plazo para las organizaciones.