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Le sugerimos que pruebe lo siguiente para poder encontrar lo que está buscando:
Esta es una definición simple de ciencia de datos:
La ciencia de datos combina múltiples campos que incluyen estadísticas, métodos científicos y análisis de datos para extraer el valor de los datos.
Los practicantes de la ciencia de datos se llaman científicos de datos y combinan una variedad de conocimientos para analizar los datos recopilados de la web, de teléfonos inteligentes, de clientes, sensores y otras fuentes.
La ciencia de datos es uno de los campos más emocionantes que existen en la actualidad. Pero, ¿por qué es tan importante?
Porque las empresas disponen un tesoro de datos sin aprovechar. Ahora que la tecnología moderna ha permitido la creación y el almacenamiento de cantidades cada vez mayores de información, el volumen de datos explotó. Se estima que el 90 % de los datos en el mundo se crearon en los últimos dos años. Por ejemplo, los usuarios de Facebook suben 10 millones de fotos por hora.
Pero estos datos frecuentemente solo permanecen almacenados en bases de datos y lagos de datos, básicamente sin tocar.
La gran cantidad de datos recopilados y almacenados por estas tecnologías puede generar beneficios transformadores para las organizaciones y sociedades de todo el mundo, pero solo si sabemos interpretarlos. Ahí es donde entra en acción la ciencia de datos.
La ciencia de datos revela tendencias y genera información que las empresas pueden utilizar para tomar mejores decisiones y crear productos y servicios más innovadores. Quizás lo más importante es que permite que los modelos de aprendizaje automático (ML) aprendan de las grandes cantidades de datos que se les suministran en vez de depender principalmente de los analistas de negocios para ver qué pueden descubrir a partir de los datos.
Los datos son la base de la innovación, pero su valor proviene de la información que los científicos pueden extraer y luego utilizar a partir de estos.
Para comprender mejor la ciencia de datos (y cómo puede aprovecharla) es igual de importante conocer otros términos relacionados con el campo, como inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático. Frecuentemente, encontrará que estos términos se usan indistintamente, pero hay matices.
Este es un breve resumen:
Y, por si acaso, incluimos otra definición:
Las organizaciones están utilizando la ciencia de datos para convertir los datos en una ventaja competitiva al perfeccionar los productos y servicios. Algunos casos de uso de la ciencia de datos y el aprendizaje automático incluyen:
Muchas empresas han hecho de la ciencia de datos una prioridad y están realizando grandes inversiones en ella. En la última encuesta de Gartner a más de 3,000 CIO, los encuestados clasificaron la analítica y la inteligencia empresarial como las tecnologías de diferenciación más importantes para sus organizaciones. Los directores de informática encuestados ven estas tecnologías como las más estratégicas para sus empresas y están realizando las inversiones correspondientes.
El proceso de analizar y utilizar los datos es iterativo más que lineal, pero este es el flujo normal del ciclo de vida de la ciencia de datos para un proyecto de modelado de datos:
Crear, evaluar, implementar y monitorear modelos de aprendizaje automático puede ser un proceso complejo. Es por eso que la cantidad de herramientas de ciencia de datos ha aumentado. Los científicos de datos utilizan muchos tipos de herramientas, pero una de las más comunes son los cuadernos de código abierto, que son aplicaciones web para escribir y ejecutar código, visualizar datos y ver resultados, todo dentro de un mismo entorno.
Algunos de los cuadernos más populares son Jupyter, RStudio y Zepplin. Los cuadernos son muy útiles para realizar análisis, pero presentan ciertas limitaciones cuando los científicos de datos tienen que trabajar en equipo. Para resolver este problema, se crearon las plataformas de ciencia de datos.
Para determinar qué herramienta de ciencia de datos es adecuada para usted, es importante formular las siguientes preguntas: ¿Qué tipo de lenguajes utilizan sus científicos de datos? ¿Qué tipo de métodos de trabajo prefieren? ¿Qué tipo de fuentes de datos usan?
Por ejemplo, algunos usuarios prefieren tener un servicio independiente de la fuente de datos que utilice bibliotecas de código abierto. Otros prefieren la velocidad de los algoritmos de aprendizaje automático en la base de datos.
En la mayoría de las organizaciones, los proyectos de ciencia de datos suelen estar supervisados por tres tipos de administradores:
Pero el participante más importante en este proceso es el científico de datos.
Como especialidad, la ciencia de datos aún es nueva. Surgió de los campos del análisis estadístico y de la minería de datos. La revista Data Science Journal debutó en 2002, publicada por Consejo Internacional para la Ciencia: Comité de Información para Ciencia y Tecnología. En el año 2008, ya había surgido el título de científico de datos y el campo despegó rápidamente. Desde entonces, ha habido una escasez de científicos de datos, a pesar de que cada vez más escuelas y universidades han comenzado a ofrecer títulos en ciencia de datos.
Las tareas de un científico de datos pueden incluir el desarrollo de estrategias para analizar datos; la preparación de datos para su análisis; explorar, analizar y visualizar datos; construir modelos con datos mediante lenguajes de programación como Python y R; e implementar modelos en aplicaciones.
El científico de datos no trabaja solo. De hecho, la ciencia de datos más efectiva se ejecuta en equipos. Además de un científico de datos, este equipo puede incluir un analista empresarial que define el problema, un ingeniero de datos que prepara los datos y su método de acceso, un arquitecto de tecnología informática que supervisa los procesos subyacentes y la infraestructura, y un desarrollador de aplicaciones que implementa los modelos o las salidas del análisis en aplicaciones y productos.
A pesar de la promesa de la ciencia de datos y las grandes inversiones en equipos de ciencia de datos, muchas empresas no materializan todo el valor de sus datos. En su carrera por contratar talento y crear programas de ciencia de datos, algunas empresas han experimentado flujos de trabajo ineficientes para los equipo, donde diferentes personas utilizan diferentes herramientas y procesos que no funcionan bien en conjunto. Sin una administración centralizada más disciplinada, es probable que los ejecutivos no obtengan un retorno completo de sus inversiones.
Este ambiente caótico presenta muchos desafíos.
Los científicos de datos no pueden trabajar de forma eficiente. Debido a que el acceso a los datos lo debe otorgar un administrador de Tecnología Informática, los científicos de datos a menudo tienen una larga espera por los datos y los recursos que necesitan para analizarlos. Una vez que tengan acceso, el equipo de ciencia de datos podría analizar los datos a través de diferentes herramientas posiblemente incompatibles. Por ejemplo, un científico podría desarrollar un modelo utilizando el lenguaje R, pero la aplicación en la que se usará está escrita en un lenguaje distinto. Es por eso que la implementación de los modelos en las aplicaciones útiles puede demorar semanas o incluso meses.
Los desarrolladores de aplicaciones no pueden acceder a un aprendizaje automático utilizable. A veces, los modelos de aprendizaje automático que reciben los desarrolladores no están listos para implementarse en las aplicaciones. Además, como los puntos de acceso pueden ser inflexibles, los modelos no se pueden implementar en todos los casos y la responsabilidad de la escalabilidad queda en manos del desarrollador de la aplicación.
Los administradores de Tecnología Informática dedican demasiado tiempo al soporte. Debido a la proliferación de herramientas de código abierto, el departamento de Tecnología Informática frecuentemente tiene que mantener una lista cada vez mayor de herramientas. Un científico de datos en marketing, por ejemplo, podría usar herramientas distintas a las que usa un científico de datos en finanzas. Los equipos también pueden tener distintos flujos de trabajo, lo que significa que el personal de Tecnología Informática debe reconstruir y actualizar los entornos continuamente.
Los directores empresariales se encuentran muy alejados de la ciencia de datos. Los flujos de trabajo de la ciencia de datos no siempre están integrados en los procesos y en los sistemas de toma de decisiones empresariales, lo que dificulta que los gerentes comerciales colaboren de manera inteligente con los científicos de datos. Si no cuentan con una integración mejor, a los directores empresariales les resulta muy difícil comprender por qué toma tanto tiempo pasar del prototipo a la producción, y es menos probable que apoyen la inversión en proyectos que perciben como demasiado lentos.
Muchas compañías se percataron de que si no cuentan con una plataforma integrada, el trabajo de la ciencia de datos es ineficiente, inseguro y difícil de escalar. Esto condujo al desarrollo de plataformas de ciencia de datos. Estas plataformas son centros de software, alrededor de los cuales se lleva a cabo todo el trabajo de ciencia de datos. Una buena plataforma alivia muchos de los desafíos de la implementación de la ciencia de datos y ayuda a las empresas a convertir sus datos en información de forma más rápida y eficiente.
Con una plataforma centralizada de aprendizaje automático, los científicos de datos pueden trabajar en un entorno de colaboración con sus herramientas de código abierto favoritas, y donde todo su trabajo es sincronizado mediante un sistema de control de versiones.
Una plataforma de ciencia de datos disminuye las redundancias y fomenta la innovación al permitir que los equipos compartan código, resultados e informes. Elimina los cuellos de botella en el flujo de trabajo al simplificar la administración e incorporar prácticas recomendadas.
En general, las mejores plataformas de ciencia de datos tienen como objetivo:
Las plataformas de ciencia de datos están diseñadas para que colaboren diversos usuarios, como científicos de datos expertos, ciudadanos científicos de datos, ingenieros de datos e ingenieros o especialistas en aprendizaje automático. Por ejemplo, una plataforma de ciencia de datos podría permitir que los científicos de datos implementen los modelos en forma de API, lo que facilita su integración en diferentes aplicaciones. Los científicos de datos pueden acceder a herramientas, datos e infraestructura sin tener que esperar por la Tecnología Informática.
La demanda de plataformas de ciencia de datos ha explotado en el mercado. De hecho, se espera que el mercado de las plataformas crezca a una tasa anual compuesta de más del 39 % en los próximos años y se proyecta que alcance los $385 mil millones de dólares para el 2025.
Si está listo para explorar las capacidades de las plataformas de ciencia de datos, debe tener en cuenta ciertas capacidades clave:
Su organización podría estar lista para una plataforma de ciencia de datos, si ha notado que:
Una plataforma de ciencia de datos puede ofrecer un valor real para su empresa. La plataforma de ciencia de datos de Oracle incluye una amplia gama de servicios que brindan una experiencia integral de extremo a extremo, diseñada para acelerar la implementación de los modelos y mejorar los resultados de la ciencia de datos.