Su experiencia abarca diversas áreas, incluyendo la calidad de datos, ciencia de datos, visualización de datos, analytics e inteligencia de negocios. Fabiola es ingeniera en Computación de la Universidad Simón Bolívar y tiene una maestría en Ciencias de la Computación de la misma universidad. El aumento del volumen de orígenes de datos y, por lo tanto, de datos, ha convertido a la ciencia de datos en https://www.elagora.com.mx/Que-es-la-ciencia-de-datos-y-como-se-relaciona-con-la-inteligencia-artificial.html uno de los campos de más rápido crecimiento de todas las industrias. Como resultado, no sorprende que el rol de científico de datos haya sido calificado como el “trabajo más sexy del siglo XXI” por Harvard Business Review (enlace externo a IBM). Las organizaciones dependen cada vez más de ellos para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio.
- El software y los algoritmos de machine learning se utilizan para obtener información más profunda, predecir resultados y prescribir el mejor curso de acción.
- Se pueden aplicar diversas operaciones y transformaciones de datos a una colección determinada para encontrar patrones específicos en cada método.
- Los científicos de datos pueden extraerlos de las bases de datos internas o externas, del software CRM de la empresa, de los registros del servidor web, de las redes sociales o adquirirlos de terceros de confianza.
- Las aplicaciones Deep Learning utilizan una estructura algorítmica por capas a la que se conoce como redes neuronales, las cuales imitan mejor que los propios algoritmos clásicos de Machine Learning la manera en la cual los humanos llegan a conclusiones.
Como resultado, es común que un científico de datos se asocie con ingenieros de machine learning para escalar modelos de machine learning. El portfolio de productos de ciclo de vida de ciencia de datos e IA de IBM se basa en nuestro largo compromiso con las tecnologías de código abierto, e incluye una gama de funciones que generan nuevas maneras de multiplicar el valor de los datos de las empresas. AutoAI, una nueva y potente funcionalidad de desarrollo automatizado en IBM® Watson Studio, agiliza las fases de preparación de datos, desarrollo de modelos y diseño de características del ciclo de vida de la ciencia de datos. Así, permite que los científicos de datos sean más eficientes y les ayuda a tomar decisiones mejor informadas sobre qué modelos funcionan mejor para los casos de uso reales. El uso de tecnologías de código abierto está muy generalizado en los conjuntos de herramientas de ciencia de datos. Cuando están alojadas en el cloud, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas ni actualizarlas localmente.
La educación no puede ignorar a la Inteligencia Artificial: Michael Fung
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La primera vez que se mencionó el título de “científico de datos” fue en 2008, por no haber otro término para referirse a los especialistas de Facebook y LinkedIn que a diario procesaban avalanchas de material para transformarlas en información digerible y precisa. En apenas 13 años esta actividad se ha mostrado tan necesaria que se calcula que, en 2021, entre el 50 y 70 por ciento de los empleadores solicitará al menos a uno de estos profesionistas para sus empresas. Entre los casos de uso más habituales, se incluye la optimización de procesos mediante automatización inteligente, focalización mejorada y personalización para mejorar la experiencia del cliente (CX).
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Podemos describir al conocimiento abierto como aquel conocimiento que puede ser usado, reutilizado y compartido sin restricciones, ya que cuenta con las características tanto legales como tecnológicas para ser accedido por cualquier persona, en cualquier momento y en cualquier lugar del mundo. En el blog ‘Abierto al Público’ exploramos los temas, recursos, iniciativas e impacto de la apertura de conocimiento a nivel global, prestando especial atención a lo que sucede en la región de América Latina y el Caribe. También abordamos los esfuerzos que curso de ciencia de datos lleva a cabo el Banco Interamericano de Desarrollo por apoyar la diseminación del conocimiento abierto y accionable que constantemente genera esta organización. Aunque la ciencia de datos se puede emplear en diversos temas, es importante tener en cuenta que los datos deben ser tratados con responsabilidad y ética para evitar consecuencias no deseables. Es por esto que el BID ha publicado un manual de ciencia de datos sobre el uso responsable de la inteligencia artificial para las políticas públicas que provee recomendaciones y buenas prácticas.
Si no cuentan con una integración mejor, a los responsables empresariales les resulta difícil comprender por qué toma tanto tiempo pasar del prototipo a la producción, y es menos probable que respalden la inversión de proyectos que consideran demasiado lentos. Este blog difiere ligeramente del resto, ya que brinda una mirada directa a la mente de los científicos de datos, como también instructivos y novedades. Este es el blog del sitio web de ciencia de datos Kaggle, que aloja proyectos y competencias que desafían a los científicos de datos a producir los mejores modelos para conjuntos de datos destacados. Las organizaciones pueden publicar los problemas que tienen con los datos y ofrecer una suma en concepto de premio, y los profesionales de los datos pueden participar para brindarles soluciones. Esta colaboración masiva garantiza que los experimentos sean innovadores e interesantes y que ofrezcan muchas perspectivas para aprender. Data Science Central hace exactamente lo que su nombre indica (centro de ciencia de datos) y funciona como un repositorio de recursos en línea donde se puede encontrar todo lo que esté relacionado con la ciencia de datos y los big data.
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