Ciencia de datos python

“Durante la próxima década, se espera que la ciencia de los datos tenga un impacto significativo en todos los sectores de la economía y la sociedad a través de la automatización y la personalización de los servicios. El Laboratorio de Ciencia de Datos de la Escuela Hertie aprovechará y amplificará los avances en ciencia de datos e inteligencia artificial (IA) para abordar los principales problemas de la sociedad.  Nuestra misión es fomentar, avanzar y promover la excelencia en la investigación, la educación y la aplicación de la ciencia de los datos para permitir una mejor toma de decisiones para el bien común”.

El enfoque de investigación clave de la Escuela Hertie en su conjunto y del Laboratorio de Ciencia de Datos en particular es la contribución al bien común. Las principales áreas de investigación son los métodos de encuesta experimental, la inferencia causal y el procesamiento del lenguaje natural.

El laboratorio crea capacidad a través de la formación y la educación de la nueva generación de profesionales de la política pública y los profesionales que utilizan la ciencia de los datos y la IA para hacer frente a los complejos desafíos sociales de hoy.

Nuestro equipo de Consultoría de Investigación proporciona recursos y asesoramiento sobre cuestiones metodológicas y técnicas a los estudiantes de posgrado, investigadores y profesores de la Escuela Hertie y del Grupo de Excelencia SCRIPTS.

Máster en ciencia de los datos

La ciencia de los datos es el campo de estudio que combina la experiencia en el dominio, las habilidades de programación y el conocimiento de las matemáticas y la estadística para extraer ideas significativas de los datos. Los profesionales de la ciencia de los datos aplican algoritmos de aprendizaje automático a números, texto, imágenes, vídeo, audio, etc. para producir sistemas de inteligencia artificial (IA) que realicen tareas que normalmente requieren inteligencia humana. A su vez, estos sistemas generan conocimientos que los analistas y los usuarios de la empresa pueden traducir en un valor empresarial tangible.

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Cada vez más empresas se dan cuenta de la importancia de la ciencia de los datos, la IA y el aprendizaje automático. Independientemente de la industria o el tamaño, las organizaciones que desean seguir siendo competitivas en la era del big data necesitan desarrollar e implementar eficientemente las capacidades de la ciencia de datos o se arriesgan a quedarse atrás.

Ciencia de los datos de marketing

Los datos proceden de diferentes sectores, canales y plataformas, como los teléfonos móviles, las redes sociales, los sitios de comercio electrónico, las encuestas de salud y las búsquedas en Internet. El aumento de la cantidad de datos disponibles ha abierto la puerta a un nuevo campo de estudio basado en los big data: conjuntos de datos masivos que contribuyen a la creación de mejores herramientas operativas en todos los sectores.

El acceso cada vez mayor a los datos es posible gracias a los avances en la tecnología y las técnicas de recopilación. Los patrones de compra y el comportamiento de los individuos pueden ser monitorizados y se pueden hacer predicciones basadas en la información recogida.

El término “ciencia de los datos” se utiliza desde principios de los años sesenta, cuando se empleaba como sinónimo de “informática”. Más tarde, el término se diferenció para definir el estudio de los métodos de procesamiento de datos utilizados en una serie de aplicaciones diferentes.

En 2001, William S. Cleveland utilizó por primera vez el término “ciencia de los datos” para referirse a una disciplina independiente. La revista Harvard Business Review publicó un artículo en 2012 en el que describía el papel del científico de datos como el “trabajo más sexy del siglo XXI”.

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Salario de la ciencia de los datos

La ciencia de los datos combina múltiples campos, como la estadística, los métodos científicos, la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos, para extraer valor de los datos. Los que practican la ciencia de los datos se denominan científicos de datos, y combinan una serie de habilidades para analizar los datos recogidos de la web, los teléfonos inteligentes, los clientes, los sensores y otras fuentes para obtener información procesable.

La ciencia de los datos abarca la preparación de los datos para el análisis, incluyendo la limpieza, la agregación y la manipulación de los datos para realizar análisis de datos avanzados. A continuación, las aplicaciones analíticas y los científicos de datos pueden revisar los resultados para descubrir patrones y permitir a los directivos de las empresas extraer ideas fundamentadas.

La gran cantidad de datos que recogen y almacenan estas tecnologías puede aportar beneficios transformadores a organizaciones y sociedades de todo el mundo, pero sólo si sabemos interpretarlos. Ahí es donde entra la ciencia de los datos.

La ciencia de los datos revela tendencias y produce conocimientos que las empresas pueden utilizar para tomar mejores decisiones y crear productos y servicios más innovadores. Y lo que es más importante, permite que los modelos de aprendizaje automático (ML) aprendan de las enormes cantidades de datos que se les suministran, en lugar de depender principalmente de los analistas empresariales para ver qué pueden descubrir de los datos.

Por Aroa Flores

Hola a todos, soy Aroa Flores y en mi blog personal te ofrezco diversas noticias de actualidad.