Se la conoce como la Ciencia de los Datos, y es una de las máximas responsables del trabajo con grandes volúmenes de información dentro y fuera de internet y los entornos digitales. El Data Science es un elemento que forma parte del día a día de las personas, de los negocios, de los países, del mundo entero. Una pieza inamovible del puzle que la tecnología ha traído en su constante evolución.
Entenderlo, acercarse a él y, sobre todo, analizar su futuro.
Son tres cuestiones muy importantes para entender cómo funcionan la mayoría de grandes estructuras online e incluso las grandes empresas, como también para todos aquellos interesados en asumir un rol de data scientist.
Es una ciencia con un enorme potencial y con un futuro prácticamente infinito.
Aunque vamos a zambullirnos de lleno en esta ciencia, en sus características, su futuro y un largo etcétera, siempre es aconsejable contar con material adicional.
En ese sentido, te aconsejamos acompañar esta lectura con la información complementaria que puedes encontrar en este enlace sobre Data Science.
La combinación de ambos es más que suficiente para que tengas unas clarísimas nociones sobre este fenómeno y sobre lo que supone a una escala global.
Para el que todavía no lo sepa, el Data Science es una ciencia centrada en el estudio de los datos.
Su objetivo es ser capaz de abordar grandes volúmenes de datos, moldearlos y escudriñarlos para poder extraer la información que se necesite.
Es un conglomerado de matemáticas, estadísticas e informática que tiene como fin la interpretación de los datos a los que se enfrenta. No es más que eso, pero detrás tiene una gran cantidad de variables y factores a tener en cuenta.
Al final, su uso está destinado a facilitar la toma de decisiones.
Con la información extraída, el científico de datos elabora los informes correspondientes que pueden servir a la organización que solicita sus servicios a perfilar mejor sus futuras acciones.
Precisamente por eso se ha convertido en un pilar importantísimo para las compañías modernas, sobre todo por cómo internet ofrece ese canal que permite conseguir ingentes cantidades de datos a analizar.
Las características clave del Data Science son obvias. Para empezar, estamos ante una ciencia con un potente factor mutable.
Esta íntimamente ligada a la tecnología, y esta es una que nunca deja de avanzar; por lo tanto, la ciencia de datos tampoco deja de evolucionar.
Cada nuevo dispositivo, cada nuevo tipo de conexión, todo lo que implique la interacción del usuario con un entorno digital se traduce en datos a los que este campo mira con atención y mucho detenimiento.
Su alto componente matemático hace que los científicos de datos sean personas con un perfil analítico, con una clara inclinación a la estadística, de hecho, esta es absolutamente fundamental. Sin ella, la ciencia de datos ni siquiera podría existir. Es su pilar base, y uno absolutamente necesario para que funcione y, sobre todo, para que cumpla con su cometido.
Viendo su relevancia actual y cómo la información cada vez se traslada más a los medios digitales, el Data Science tiene un futuro más que claro. Va a seguir siendo algo imprescindible para poder sacar conclusiones de los trillones de datos que se mueven en el sector digital. De hecho, su relevancia ya deja claro uno de los primeros obstáculos que se le plantean de cara a los próximos años, sobre todo para los data scientists.
Cada vez hay más dispositivos con conexión a internet, sobre todo con el boom del IoT (Internet of Things).
Cualquier dispositivo con conexión es sinónimo de más datos a obtener, y eso ya deja claro lo que puede pasar.
En primer lugar, los volúmenes van a ser cada vez más grandes, y eso exigirá mayores cantidades de almacenamiento, como también herramientas más eficientes.
La Inteligencia Artificial y su adaptación a este contexto va a ser un factor crucial para no perder rendimiento.
Otro de los grandes obstáculos de este sector, aunque más bien está ligado a las empresas, es que estas actualmente solo usan 1/3, en el mejor de los casos, de los datos que tienen para realizar la toma de decisiones.
El perfil del data scientist es muy relevante, pero no se está aprovechando adecuadamente, y eso va a requerir una readaptación a la fuerza en muy poco tiempo para poder sacar el verdadero partido a lo que ofrece esta ciencia basada en la información.
El futuro del Data Science está íntimamente ligado al de internet y las nuevas tecnologías.
Siempre requerirá cambios, una mentalidad preparada para asumir nuevos conceptos y aceptar nuevos desafíos.
En una década será muy diferente a como es actualmente, aunque también trabajará con volúmenes muchísismo más grandes.
Entenderlo, acercarse a él y, sobre todo, analizar su futuro.
Son tres cuestiones muy importantes para entender cómo funcionan la mayoría de grandes estructuras online e incluso las grandes empresas, como también para todos aquellos interesados en asumir un rol de data scientist.
Es una ciencia con un enorme potencial y con un futuro prácticamente infinito.
Un vistazo en profundidad al Data Science
Aunque vamos a zambullirnos de lleno en esta ciencia, en sus características, su futuro y un largo etcétera, siempre es aconsejable contar con material adicional.
En ese sentido, te aconsejamos acompañar esta lectura con la información complementaria que puedes encontrar en este enlace sobre Data Science.
La combinación de ambos es más que suficiente para que tengas unas clarísimas nociones sobre este fenómeno y sobre lo que supone a una escala global.
Para el que todavía no lo sepa, el Data Science es una ciencia centrada en el estudio de los datos.
Su objetivo es ser capaz de abordar grandes volúmenes de datos, moldearlos y escudriñarlos para poder extraer la información que se necesite.
Es un conglomerado de matemáticas, estadísticas e informática que tiene como fin la interpretación de los datos a los que se enfrenta. No es más que eso, pero detrás tiene una gran cantidad de variables y factores a tener en cuenta.
Al final, su uso está destinado a facilitar la toma de decisiones.
Con la información extraída, el científico de datos elabora los informes correspondientes que pueden servir a la organización que solicita sus servicios a perfilar mejor sus futuras acciones.
Precisamente por eso se ha convertido en un pilar importantísimo para las compañías modernas, sobre todo por cómo internet ofrece ese canal que permite conseguir ingentes cantidades de datos a analizar.
Características clave del Data Science
Las características clave del Data Science son obvias. Para empezar, estamos ante una ciencia con un potente factor mutable.
Esta íntimamente ligada a la tecnología, y esta es una que nunca deja de avanzar; por lo tanto, la ciencia de datos tampoco deja de evolucionar.
Cada nuevo dispositivo, cada nuevo tipo de conexión, todo lo que implique la interacción del usuario con un entorno digital se traduce en datos a los que este campo mira con atención y mucho detenimiento.
Su alto componente matemático hace que los científicos de datos sean personas con un perfil analítico, con una clara inclinación a la estadística, de hecho, esta es absolutamente fundamental. Sin ella, la ciencia de datos ni siquiera podría existir. Es su pilar base, y uno absolutamente necesario para que funcione y, sobre todo, para que cumpla con su cometido.
¿Qué futuro le espera?
Viendo su relevancia actual y cómo la información cada vez se traslada más a los medios digitales, el Data Science tiene un futuro más que claro. Va a seguir siendo algo imprescindible para poder sacar conclusiones de los trillones de datos que se mueven en el sector digital. De hecho, su relevancia ya deja claro uno de los primeros obstáculos que se le plantean de cara a los próximos años, sobre todo para los data scientists.
Cada vez hay más dispositivos con conexión a internet, sobre todo con el boom del IoT (Internet of Things).
Cualquier dispositivo con conexión es sinónimo de más datos a obtener, y eso ya deja claro lo que puede pasar.
En primer lugar, los volúmenes van a ser cada vez más grandes, y eso exigirá mayores cantidades de almacenamiento, como también herramientas más eficientes.
La Inteligencia Artificial y su adaptación a este contexto va a ser un factor crucial para no perder rendimiento.
Otro de los grandes obstáculos de este sector, aunque más bien está ligado a las empresas, es que estas actualmente solo usan 1/3, en el mejor de los casos, de los datos que tienen para realizar la toma de decisiones.
El perfil del data scientist es muy relevante, pero no se está aprovechando adecuadamente, y eso va a requerir una readaptación a la fuerza en muy poco tiempo para poder sacar el verdadero partido a lo que ofrece esta ciencia basada en la información.
El futuro del Data Science está íntimamente ligado al de internet y las nuevas tecnologías.
Siempre requerirá cambios, una mentalidad preparada para asumir nuevos conceptos y aceptar nuevos desafíos.
En una década será muy diferente a como es actualmente, aunque también trabajará con volúmenes muchísismo más grandes.
Muy interesante el post, yo estoy interesada en realizar en esta web https://fp2021.com/cu-fp-sistemas-microinformaticos-y-redes-2021 fp sistemas microinformáticos y redes pero tengo la siguiente duda ¿estos cursos pueden mejorar mi perfil laboral?
ResponderEliminarYo el año que viene estudiaré este máster en data science, dejo la web por si alguien estuviera interesado: https://masterdatascience.online/
ResponderEliminarTiene un temario muy actualizado y es online, además es un título oficial.