¿Qué tiene de genial la ciencia de los datos?

El crecimiento creciente en la adopción de Internet y los rápidos avances tecnológicos en la conectividad de dispositivos están impulsando el flujo de datos a un ritmo exponencial, incitando a las organizaciones a encontrar diferentes formas de transformar la entrada de datos en conocimientos empresariales que faciliten decisiones más informadas e inteligentes.

Hoy en día, la mayoría de la gente está familiarizada con cómo eBay, Amazon, YouTube o Netflix aumentan la experiencia del usuario proporcionando recomendaciones personalizadas sobre qué comprar y qué ver. La realización de tales tareas sería imposible sin obtener información de los datos relacionados con el historial de búsqueda de los usuarios. Ahí es donde entra la ciencia de los datos.

Ciencias de los datos , en algún momento del año 2008, se disparó a la prominencia y desde entonces ha acumulado un impulso ascendente para convertirse en una tendencia dominante en el campo de la TI. La popularidad y aceptación de la ciencia de los datos se han disparado con el tiempo porque permite a empresas de todos los tamaños identificar patrones en los datos, lo que ayuda a explorar nuevos mercados, gestionar costos, aumentar la eficiencia operativa y crear una ventaja competitiva.

Datos científicos de datos 2023 - Fuentes de datos

Una cantidad masiva de datos se produce cada día como resultado del crecimiento en el número de usuarios móviles, el aumento de las tasas de penetración de Internet, y la accesibilidad de diferentes aplicaciones de comercio electrónico. La ciencia de los datos es una disciplina que se encarga de recopilar, procesar, modelar y analizar datos con el fin de adquirir una mejor comprensión de los datos. Las empresas utilizan la ciencia de los datos para mejorar la toma de decisiones, aumentar los ingresos y lograr el crecimiento.

He aquí algunos datos actualizados relacionados con las fuentes de datos:

Si tenemos en cuenta todos los datos que actualmente están disponibles a nivel internacional, 70% de la misma es generada por el usuario, según un informe de DM News .

Todos los tipos de contenido, como fotos, videos, carretes, texto y audio, se consideran contenidos generados por el usuario. UGC se refiere al contenido generado por el usuario que se publica en cualquier lugar en línea o en las redes sociales, incluyendo blogs, foros, sitios web y reseñas en línea. Estas estadísticas de ciencia de datos nos permiten comprender bien cuántos datos se producen a nivel mundial y cuán poco preparados estamos para procesarlos.

Statista estima que en el año anterior (2021), hubo alrededor de 79 Zettabytes de datos/información creados, consumidos, recopilados y duplicados a nivel mundial.
Según las previsiones realizadas por CrowdFlower en su Informe Científico de Datos, los datos de texto constituyen el 91% de los datos utilizados en la ciencia de datos. Según la misma encuesta, los datos no estructurados consisten en un 33% de imágenes, un 11% de audio, un 15% de vídeo y un 20% de otros tipos de datos además del texto.

Datos de la ciencia de los datos en 2023 - Beneficios de la ciencia de los datos

Hay varios beneficios de Data Science, y cada empresa mayor y menor en el mundo depende de sus datos para dirigir su negocio. Echemos un vistazo a algunos hechos rápidos para entender mejor:

Los BCG-WEF informe del proyecto detalla los hallazgos de que el 72 por ciento de las organizaciones de fabricación utilizan análisis de datos avanzados para aumentar la productividad.
Para 2025, el mercado de análisis de big data en la sanidad podría valer la pena 67.820 millones de dólares .
Acerca de 68% de las marcas internacionales de viajes hicieron inversiones significativas en inteligencia empresarial y capacidades de análisis predictivo en 2019, según el Departamento de Investigación Statista.
Para 2023, se prevé que el mercado de big data analytics crezca hasta 103 dólares miles de millones.
Por ahí. 1400 universidades y universidades de todo el mundo utilizan análisis predictivos para mejorar las bajas tasas de graduación, redefinir la experiencia universitaria y guiar a los estudiantes por un camino directo, basado en datos, hacia la graduación con menos callejones sin salida y giros erróneos.
95% de las empresas dicen que la gestión de datos no estructurados es un reto para su industria.
La competencia en su industria ha cambiado como resultado de la analítica de datos, según 47% de McKinsey encuestados, y la ciencia de los datos ha ayudado a las empresas a ganar una ventaja competitiva.

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Datos de la Ciencia de los Datos: Lenguajes de Programación Populares para la Ciencia de los Datos

Ámbitos tecnológicos emergentes, tales como: Inteligencia artificial , Aprendizaje automático , y Data Science, requieren algoritmos robustos para ejecutar modelos inteligentes. Uno necesita ser competente en lenguajes de programación para obtener una comprensión profunda de cómo funcionan los algoritmos. Hay una variedad de lenguajes de programación para realizar tareas de ciencia de datos. El más popular lenguajes de programación para la ciencia de los datos:

Según un informe de ciencia de datos publicado por la empresa de software Anaconda, 75 por ciento de los científicos de datos dicen que siempre o con frecuencia utilizan el lenguaje de programación de código abierto de Python para tareas relacionadas con la ciencia de datos. Python domina el panorama de la ciencia de datos, y se espera que la tendencia continúe en 2021.

A continuación se enumeran las estadísticas de otros lenguajes de programación populares:

Una encuesta mundial realizada por Kaggle, una filial de Google LLC, revela que 36 por ciento de los científicos de datos favorecen el lenguaje de programación R para el trabajo de la ciencia de datos

Datos de la Ciencia de los Datos 2023: Trabajo y Salario de la Ciencia de los Datos

La ciencia de los datos ha sido uno de los mejores trabajos en los últimos tiempos con una buena estadística salarial. Echemos un vistazo a algunos hechos para analizar los conocimientos actuales de Data Science Job y Salary:

El salario base promedio de los científicos de datos en los Estados Unidos es 117.212 dólares por año, según Glassdoor. Dado que la estimación se creó a partir de una muestra de 18.000 ingresos, existe un alto grado de confianza en ella.
Una actualización anual aumenta la compensación de un Data Scientist por 2.000–2.500 dólares de los EE.UU. en promedio.
De acuerdo con PayScale , la compensación media para los científicos de datos prospectivos que buscan su primera posición en la industria es de $ 85.000.
Por otro lado, los científicos de datos con 1-4 años de experiencia pueden anticipar una paga total de 96.000 dólares , mientras que aquellos con 5-9 años de experiencia pueden esperar un salario promedio de aproximadamente $110,000. Sólo con la antigüedad aumenta la remuneración.

Ahora, echemos un vistazo a los Datos Estadísticos de la Ciencia de Datos que nos dan una visión del futuro.

Estadísticas de ciencia de datos para el futuro

Para ofrecer una imagen más clara de lo que depara el futuro, considere algunas de las estadísticas de ciencia de datos más significativas. A continuación se presentan algunas estadísticas sorprendentes de ciencia de datos para el futuro:

En 2023, 66% de la gente en el planeta estará conectado a Internet.
Para finales de 2025, habrá más de 75.000 millones Internet de las cosas (IoT) dispositivos conectados en funcionamiento, de acuerdo con las estadísticas de ciencia de datos en un Statista. Según la proyección, habrá casi tres veces más dispositivos IoT en 2020 que en 2019.
Se espera que los científicos de datos ganen entre 65k y 153k por año, por lo que es la siguiente ocupación ideal.
En 2023, habrá tres veces tantos artilugios conectados como hay gente en el planeta.
Para el 2023, habrá 1.6 conectados en red dispositivos móviles y conexiones por persona.
En 2024, 149 zettabytes de datos se habrán copiado, recopilado y organizado. En comparación con los dos zettabytes que produjimos en 2010, eso es enorme.
En 2026, se prevé que el mercado de plataformas de ciencia de datos valdrá la pena 322,9 millones de dólares EE.UU. .

Veamos ahora las preguntas frecuentes rápidas para aclarar lo que hemos aprendido hasta ahora.

Preguntas frecuentes

1. ¿Tiene futuro la ciencia de los datos?

El campo de la ciencia de los datos es aún joven y tiene un futuro prometedor que persistirá durante muchos años. Las dos causas principales del aumento de la demanda de ciencia de datos son el avance de la tecnología y la producción de enormes cantidades de datos. La ciencia de los datos tendrá un futuro mejor y más duradero como resultado de cualquier cosa, desde la incapacidad de las empresas para manejar enormes cantidades de datos hasta cambios en las reglas de control de datos hasta el asombroso crecimiento en la creación y manejo de datos.

2. ¿Puedo aprender ciencias de datos en línea, o necesito un título de una universidad?

Un título universitario en ciencias de los datos es muy aceptable, pero nunca hay que olvidar que el tiempo es esencial. Un título universitario sólido y completo en ciencias de los datos podría ser una excelente opción si estás considerando tus opciones para continuar tu educación después de graduarte de la universidad. Si estás cambiando de carrera, probablemente no querrás continuar tu educación durante al menos otros dos años antes de encontrar un trabajo.

Es irrelevante en el mundo del trabajo cuánto tiempo le toma aprender la ciencia de los datos o si usted tiene una certificación de primera clase. Un negocio está más interesado en contratar a un individuo experto en tecnología con un conjunto de talentos demostrados (apoyado por una cartera de proyectos completados).

3. ¿Cómo funcionan las carreras en ciencia de datos?

Puede que ya se hayan dado cuenta de que la ciencia de los datos es una fuerza permanente. Ha ayudado a las organizaciones a desarrollar más allá de las limitaciones de los convenios de consolidación de datos. Como resultado, los científicos de datos serán requeridos hasta que se establezca la ciencia de datos. Para convertirse en un Científico de Datos, usted debe poseer conocimientos y habilidades extremadamente especializados. Sólo en los EE.UU., ahora hay una necesidad de más de 150.000 Científicos de Datos. En Europa y Asia también existe una brecha mundial de cualificaciones en la ciencia de los datos. Desde 2011, el 94% de los trabajadores con un título en ciencias de datos son ahora científicos de datos experimentados. Como resultado, si decides seguir una carrera en ciencias de datos, puedes sentirte muy cómodo y confiado.

4. ¿Qué tan bueno de un codificador debe ser un Data Scientist?

Aunque saber codificar es una necesidad para cada profesión de la ciencia de los datos, la experiencia previa de la programación no es necesaria para comenzar en este campo. Huelga decir que una persona que busca empleo en la ciencia de los datos debe tener conocimientos de lenguajes de programación específicos y herramientas técnicas conexas, y los empleadores de los científicos de datos suelen exigir tales conocimientos. Sin embargo, el arsenal de herramientas de codificación de un Data Scientist es indudablemente menos exhaustivo que, digamos, el de un ingeniero de software o científico informático. Dado que no hay muchos lenguajes de programación que puedan utilizarse para resolver problemas de ciencia de datos, aprender los métodos y técnicas fundamentales relacionados con los datos de uno solo de ellos puede ser un gran lugar para empezar.

La ciencia de los datos es una amplia área de estudio que requiere una variedad de habilidades y competencias además de la codificación, tales como una mentalidad analítica, conocimiento de estadísticas, probabilidad, y álgebra lineal, storytelling eficaz, y experiencia de dominio de negocios.

5. ¿Cuáles son las previsiones para la aplicación de la ciencia de datos en 2023?

Se requerirá innovación tecnológica de IoT, y se prevé que trabajará junto con la ciencia de datos para lograr resultados predecibles, repetibles y mensurables.

Aumentará el uso de apoyo impulsado por la IA. Es probable que tome el lugar de los actuales tableros y elimine la interfaz "Swivel Chair".

El NLP, o procesamiento de lenguaje natural, es cada vez más importante a medida que las empresas encuentran usos innovadores para aplicaciones de ciencia de datos artificialmente inteligentes. Se prevé que el PNL aumente la estatura, el uso, los casos de uso y las aplicaciones de ciencia de datos durante los próximos años.

Numerosas previsiones similares apuntan a la futura expansión y desarrollo de plataformas de ciencia de datos y tecnologías conexas.

6. ¿Qué cualificaciones y habilidades quieren los empleadores en un Data Scientist?

Las habilidades técnicas más fundamentales que los empleadores normalmente quieren de un Data Scientist son las siguientes:

Depuración
Un mando decente de R o Python (especialmente los populares módulos de ciencia de datos de estos idiomas)

Esto no implica que cualquier posición de la ciencia de los datos requeriría que usted tenga todas esas habilidades. Usted debe estudiar la descripción del trabajo para cada organización en cuestión y compilar una lista de las habilidades técnicas únicas y el equipo que requieren para entender lo que están buscando en un Data Scientist.

Las habilidades blandas más buscadas para un Data Scientist son las enumeradas en:

Conviértete en un profesional de la ciencia de los datos con Simplilearn

Muchos nuevos graduados creen que no pueden seguir una carrera en ciencias de datos porque su curso universitario no cubre las habilidades esenciales relacionadas con big data analytics . Del mismo modo, los profesionales experimentados piensan que carecen de confianza porque nunca tuvieron la oportunidad de mejorar, lo que les habría dado una experiencia práctica que la mayoría de los empleadores exigen hoy en día. Si usted es un aspirante a la ciencia de los datos y se siente de la misma manera, Simplilearn puede ayudar.

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