Actualmente existen cientos de lenguajes de programación, por lo que escoger el más apropiado depende de qué se quiera conseguir. A continuación, examinamos algunos de los principales lenguajes de programación utilizados en la ciencia de datos. Con el aprendizaje automático no supervisado, la tecnología utiliza mecanismos de las redes neuronales, la estadística, la investigación operativa y la física para hallar la información oculta en los datos sin necesidad de indicarle explícitamente dónde buscar o qué conclusiones sacar. La mayoría de los proyectos de AI actuales utilizan múltiples tecnologías de ciencia de datos. Según Gartner, la combinación de diferentes técnicas de inteligencia artificial para lograr el mejor resultado se denomina «AI compuesta». La ciencia de datos ha evolucionado su capacidad analítica, volviéndose de dominio más accesible y estándar.
Además, la ciencia de datos ha abierto nuevas áreas de investigación en todas las ciencias, ya que se ha convertido en una herramienta indispensable para descubrir patrones en los datos y escudriñar fenómenos complejos. Sus avances están permitiendo a profesionales en áreas como la salud, la agricultura, el medio ambiente y la educación tener acceso a información más precisa que les ayuda a hacer mejores predicciones y tomar decisiones más acertadas. Finalmente, la ciencia de datos también contribuye activamente al crecimiento económico y al mejoramiento de la vida de las personas, ya que ofrece la posibilidad de crear modelos predictivos que identifiquen patrones específicos https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten de comportamiento. Los científicos de datos los crean ejecutando aprendizaje automático, minería de datos o algoritmos estadísticos contra conjuntos de datos para predecir escenarios de negocios y resultados o comportamientos probables. A pesar de la promesa de la ciencia de datos y las grandes inversiones en equipos de ciencia de datos, muchas empresas no son conscientes del valor total de sus datos. En su carrera por contratar talentos y crear programas de ciencia de datos, algunas empresas han experimentado flujos de trabajo de equipo ineficientes, con varias personas que utilizan diferentes herramientas y procesos que no funcionan correctamente de forma conjunta.
Desafíos de la implementación de proyectos de data science
Últimamente oímos hablar de inteligencia artificial con mucha frecuencia pero, ¿sabes realmente qué es y qué usos tiene? Si estás pensando en crear un proyecto de machine learning, tienes que tener en cuenta que no siempre tener un modelo con mejor rendimiento será tu mejor solución. Y por último, a Python lo respalda una gran comunidad de usuarios que están constantemente desarrollando nuevas bibliotecas, herramientas y soluciones, por lo que sus recursos son muy amplios.
Según el estudio 2020 Wolters Kluwer Future Ready Lawyer, el 72 % de los abogados considera que hacer frente al aumento del volumen y de la complejidad de la información será una de las principales tendencias que afectarán sus organizaciones durante los próximos tres años. De aquí la gran importancia de comprender qué es la ciencia de datos y para qué sirve dentro de las firmas modernas y en el sector legal en general. De vuelta al ejemplo de la reserva de vuelos, el análisis prescriptivo podría examinar las campañas de marketing históricas para maximizar la ventaja del próximo pico de reservas.
¿Para qué se utiliza la ciencia de datos?
Por ejemplo, el análisis predictivo se puede usar para optimizar las tareas planificadas para el personal de la tienda minorista durante la semana siguiente, mediante el análisis de datos como el clima, el historial de ventas, las condiciones del tráfico, etc. Ferrero (2020) resume que la ciencia de datos es la disciplina que convierte los datos en conocimiento útil. En este sentido, gestionar los datos de tu compañía te permitirán tener un conocimiento profundo del rendimiento de los procesos, comportamiento de los clientes, el éxito (o fracaso) de las campañas de marketing, etc. Los avances tecnológicos han permitido el almacenamiento de cantidades cada vez mayores de datos; sin embargo, esta “riqueza” de las empresas no está siendo aprovechada para obtener información y conocimiento de los clientes, procesos, etc. La ciencia de datos en el análisis de sentimientos me ayuda a determinar aspectos, correlaciones entre esas variables, jugar con el presente y el pasado de las variables, para poder crear modelos que soporten la toma de decisiones. Al igual que los humanos utilizamos una amplia variedad de lenguajes, lo mismo ocurre con los científicos de datos.
El aprendizaje automático se divide en varias subdisciplinas, como visión por computadora, reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje natural, previsiones, optimización y aprendizaje profundo. Con todos estos beneficios, es fácil ver por qué la Ciencia Bootcamp vs. curso online: por qué los programas de TripleTen son la mejor opción de Datos está llegando a ser cada vez más importante para las empresas de todos los tamaños. La información recopilada por los científicos de datos se utiliza en toda la organización para ayudar a tomar decisiones informadas y optimizar los procesos.