Hoy en día, las industrias utilizan la ciencia de datos, de guisa tan prolífica que la demanda de los científicos de datos todavía ha aumentado. Los analistas de datos son aquellos profesionales que recopilan y analizan datos no estructurados y encuentran información que ayudará en la toma de decisiones estratégicas.
El negocio de observación de datos está aumentando sus ingresos cada año, no solo a nivel franquista, sino todavía participando en la exportación de observación a países como EE. UU., Reino Unido y Australia. Y siempre se ha conocido que cuando una industria se expande exponencialmente, todavía lo es su requisito de capital humanos y, en este caso, estudiado de datos.
La ciencia de datos como opción profesional tiene muchos otros subgrupos. Tiene muchas actividades en su ciclo de datos y generalmente tiene diferentes expertos trabajando en ellas.
RAMIFICACIÓN DE CIENCIA DE DATOS
La ciencia de datos como campo se divide en diferentes áreas y es manejada por los respectivos expertos.
- Ingeniería de datos: implica formatear los datos sin procesar en una forma accesible, incluye la mandato del almacenamiento, la fuente de datos, la calidad y el mantenimiento de la estructura. Esto hace que el observación sea posible y uno puede encontrar fácilmente los detalles relacionados con él. Los trabajos en esta dominio son ingeniero de datos, desarrollador de bases de datos.
- Computación y edificación en la aglomeración: implica amparar y desarrollar la infraestructura necesaria para la mandato de la aglomeración. Encima, se asegura de que los observación estén integrados con aplicaciones y usos comerciales. Los trabajos relacionados con esta dominio son ingeniero de plataformas y aglomeración, arquitecto de aglomeración.
- Gobierno de colchoneta de datos: esta dominio implica el mantenimiento y crecimiento de bases de datos de acuerdo a su requisito en transacciones de datos durante diferentes usos. Los trabajos relacionados con esta dominio son experto en datos, ingeniero de bases de datos y arquitecto.
- Procesamiento de datos: esto implica explorar los datos utilizando diferentes observación estadísticos. Esto ayuda a construir modelos predictivos para varios problemas comerciales y sus tendencias futuras. Los trabajos relacionados con esta dominio son un analista de negocios, estadístico.
- Inteligencia de Negocio: esto implica la mandato de las fuentes de datos, la búsqueda de soluciones analíticas, la comunicación con los accionistas, el diseño de pruebas y la documentación. Los trabajos relacionados con esta dominio son estratega de datos, analista de BI, ingeniero y desarrollador de BI.
- Enseñanza maquinal: esto implica obtener entradas para algoritmos y diseñar ciclos de datos, probar hipótesis e infraestructura de datos. Esta dominio suele hacer uso de herramientas de datos habitual y diferentes modelos estadísticos. Los trabajos relacionados con esta dominio son un desarrollador cognitivo, un experto en educación maquinal y un experto en inteligencia químico.
- Visualización de datos: esto implica presentar ideas de una guisa visualmente atractiva. El diseño de interfaces gráficas y diseños atractivos para el cliente es la dietario principal aquí. El trabajo relacionado con esta dominio es un desarrollador de software e ingeniero y desarrollador de datos.
- Analítica de datos: esto implica la resolución de problemas y la búsqueda de patrones y oportunidades en el proscenio de datos. La analítica puede justificar en un mercado o sector o en operaciones internas. Los trabajos relacionados con esta dominio son comunicaciones, planificación, decisiones, web, mercado, producto, analistas de ventas.
HABILIDADES REQUERIDAS PARA SER CIENTÍFICOS DE DATOS
Para tener éxito en cualquier profesión, es necesario tener ciertas habilidades que complementen sus intereses, similar es el caso de la ciencia de datos. Algunas habilidades necesarias son.
- Educación: para ser estudiado de datos, es necesario tener experiencia en matemáticas, informática o estadística.
- Programación R: El 45% de los problemas de ciencia de datos se pueden resolver con esta aparejo de compilación específica.
- Codificación Python: es uno de los lenguajes de codificación más versátiles que puede funcionar en cualquier formato de datos y puede importar cualquier tipo de conjuntos de datos de fuentes externas.
- Hadoop: aunque no es el más utilizado, puede ser de gran importancia en ciertos casos cuando el pandeo de datos excede la memoria del sistema y es necesario transferirlos. Incluso se utiliza mucho para filtración, muestreo y recapitulación de datos.
- Codificación SQL: uno debe memorizar cómo codificar y ejecutar consultas complejas en SQL.
- Apache Spark: es casi similar a Hadoop, pero es más rápido y puede evitar la pérdida de datos.
- Enseñanza maquinal: se utiliza en el observación predictivo y la construcción de algoritmos e implica educación por refuerzo y adversario, árbol de decisiones, regresión provisión, etc.
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