Para ello, los científicos de datos deben encargarse de hacer las ‘preguntas’ correctas para recibir la información concreta que se desea conseguir. El conocimiento específico es muy importante https://tripleten.mx/blog/que-es-la-ciencia-de-datos/ para extraer la información que permita aplicarlo de manera útil. Es decir, saber en qué quieres emplear los datos, cuáles son tus objetivos, problemas y qué preguntas quieres resolver.

Para ser científico de datos existen diferentes formas de adquirir el conocimiento necesario. Las universidades están empezando a ofrecer cursos y diplomados y algunas, maestrías y doctorados en ciencia de datos. La ciencia de datos ha resultado para muchos una disciplina de reciente creación, pero en la realidad este concepto lo utilizó por primera vez el científico danés Peter Naur en la década de los sesenta como sustituto de las ciencias computacionales. En 1974 publicó el libro Concise Survey of Computer Methods [10]​ donde utiliza ampliamente el concepto ciencia de datos, lo que permitió una utilización más libre en el mundo académico.

Los beneficios de una plataforma de data science

Esta carrera requiere habilidades analíticas y una comprensión profunda de cómo la IA puede aplicarse en diferentes contextos empresariales. Una de las principales aplicaciones de la ciencia de datos es en el marketing, ya que permite analizar el comportamiento de los clientes, sus intereses, gustos, necesidades y preocupaciones. Al saber qué es lo que más le gusta a los clientes y qué es lo que necesitan, se puede saber qué productos crear y cómo publicitarlos. La ciencia de datos aplicada busca extraer lo que se puede aprender de los datos y ofrecer conclusiones que ayuden a comprender a realidad, analizar las causas de los fenómenos o prever escenarios. Los negocios que aplican la ciencia de datos esperan que esta información los ayude a mejorar sus ingresos, su productividad y su eficiencia. El análisis no puede comenzar a ser confiable hasta que los científicos de datos se aseguren de que sus datos sean confiables y consistentes.

Los profesionales de la ciencia de datos utilizan sistemas de computación para seguir el proceso de la ciencia de datos. Si deseas estudiar ciencia de datos en Madrid, puedes estudiar en la Universidad Complutense de Madrid o en la Universidad https://tripleten.mx/ Politécnica de Madrid. También puedes formarte en ciencia de datos en la Universidad Pública de Navarra o en la Universidad Pompeu Fabra en Barcelona. La mayoría de ellas ofrecen el grado de ciencia de datos e inteligencia artificial.

Ciencia de datos y Big data[editar]

A medida que la IA se incorpora en más productos y servicios, la importancia del diseño UX aumenta. Los diseñadores UX se centran en crear interfaces intuitivas y agradables para el usuario, lo que es importante para el éxito de cualquier tecnología basada en IA. “Muchas veces los usuarios permiten que el teléfono almacene datos sensibles, como contraseñas a sus cuentas bancarias o tarjetas de crédito en sitios de compra, por un tema de comodidad. Esto se debe evitar a toda costa, porque es lo primero que buscará la persona que robe el celular, lo que puede llevar a pérdidas”, añadió Gómez.

  • Cuatro años más tarde, Peter Naur, un pionero de la programación de software danés, propuso la datalogía —"la ciencia de los datos y los procesos de datos"— como una alternativa a la informática.
  • El uso del nombre del BID para cualquier otro propósito que no sea la atribución, y el uso del logotipo del BID estarán sujetos a un acuerdo de licencia escrito por separado entre el BID y el usuario y no está autorizado como parte de esta licencia CC-IGO.
  • Otros perfiles científicos están altamente capacitados para incorporarse a esta disciplina con formación adicional.
  • Estos sistemas de almacenamiento brindan flexibilidad a los usuarios finales, lo que les permite activar grandes clústeres según sea necesario.
  • Estos se aplican cada vez más a conjuntos muy grandes y, a menudo, heterogéneos de conjuntos de datos semiestructurados y no estructurados.

Aquí el objetivo es recopilar la información en un repositorio central, similar a un almacén de datos, aunque las diferencias a veces no son claras. En general, los lagos de datos tienen más datos sin procesar que se filtran o procesan menos. Sin embargo, este trabajo no se realiza a menos que haya una demanda de respuestas.