No es raro encontrar que los analistas empresariales y científicos de datos trabajan en el mismo equipo. Los analistas empresariales toman resultados de los científicos de datos y los utilizan para contar una historia que la empresa, en general, pueda entender. Aunque los términos se pueden usar de manera indistinta, el análisis de datos es un subconjunto de https://www.javiergosende.com/ciencia-datos-inteligencia-artificial. La ciencia de datos es un término que engloba todos los aspectos del procesamiento de datos, desde la recopilación hasta el modelado y la información.
El objetivo es convertirlos en información capaz de interpretarse por el ser humano y que le ayude a tomar decisiones. 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.
Importancia de la ciencia de datos
En la actualidad, aún existen muchos abogados que se preguntan qué es data science o para qué sirve Diferencia entre los datos NoSQL y los datos relacionales dentro del sector legal. Lo cierto es que por medio de técnicas estadísticas (típicas de la jurimetría), analíticas, matemáticas y computacionales que aplica la ciencia de datos, hoy en día los abogados pueden realizar acciones que antes no podían. La ciencia de datos es importante para las empresas o instituciones que deben trabajar con una gran cantidad de datos.
Por otro lado, el análisis de datos se ocupa principalmente de la estadística, las matemáticas y el análisis estadístico. Solo se centra en el análisis de datos, mientras que la ciencia de datos está relacionada con el panorama general de los datos de la organización. En la mayoría de los lugares de trabajo, los científicos y analistas de datos trabajan juntos para alcanzar objetivos empresariales comunes. Un analista de datos puede dedicar más tiempo a los análisis rutinarios y proporcionar informes periódicos. Un científico de datos puede diseñar la forma de almacenar, manipular y analizar los datos. En pocas palabras, un analista da sentido a los datos existentes, mientras que un científico crea nuevos métodos y herramientas para procesarlos y que los usen los analistas.
¿Qué necesita un científico de datos en una plataforma?
Según la Encuesta sobre privacidad y protección de los datos 2023 del IDC,3 casi el 70 % de las organizaciones espera que la cantidad de datos que manejan aumente en los próximos tres años. Las organizaciones también pueden utilizar herramientas de seguridad de los datos diseñadas específicamente para el cumplimiento normativo. Estas herramientas a menudo incluyen características como el cifrado, la aplicación automatizada de políticas y los registros de auditoría que rastrean toda la actividad de datos relevantes. Dicho esto, existen algunos principios generales de privacidad de los datos que aparecen en la mayoría de los marcos y normativas. Estos principios informan las políticas, los procesos y los controles de privacidad de los datos de muchas organizaciones.
Para facilitar el intercambio de código y otra información, los científicos de datos pueden usar cuadernos de GitHub y Jupyter. La implementación y puesta en funcionamiento del modelo es uno de los pasos más importantes del ciclo de vida del machine learning, pero a menudo se ignora. Asegúrese de que el servicio que elija facilite la puesta en funcionamiento de modelos, ya sea proporcionando API o asegurando que los usuarios creen modelos de una manera que permita una fácil integración. No solo predice lo que es probable que ocurra, sino que sugiere una respuesta óptima para ese resultado. Puede analizar las posibles implicaciones de las diferentes alternativas y recomendar el mejor curso de acción. Utiliza el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales y los motores de recomendación del machine learning.
