La seguridad de la información digital, también llamada seguridad de datos, es la que más atención recibe actualmente por parte de los profesionales de la seguridad de la información, y es en la que nos centraremos en este artículo. Tanto la ciencia de datos como la inteligencia artificial se han encontrado a lo largo de la historia en una constante evolución, de ahí que estas tecnologías sigan desempeñando un papel cada vez más importante en la sociedad y economía. Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más populares e incluso el preferido para los científicos y analistas de datos, por eso en este artículo explicaremos a qué se debe su popularidad dentro de esta disciplina.
A medida que las decisiones de los gobiernos aumentan en volumen y complejidad, las administraciones apuestan por la ciencia de datos para poder tomar decisiones más precisas, justas y ágiles. Infórmese sobre cómo las administraciones de todo el mundo aplican la analítica para tomar millones de decisiones decisivas cada día. Bootcamp vs. curso online: por qué los programas de TripleTen son la mejor opción La ciencia de datos está directamente relacionada con la inteligencia artificial y el machine learning, aunque los dos juegan un rol muy importante, bajo ninguna circunstancia deben ser considerados como sinónimos. El conocimiento específico es muy importante para extraer la información que permita aplicarlo de manera útil.
¿Qué es la ciencia de los datos en palabras simples?
Implica poner los datos sin procesar en un formato consistente para el análisis, el aprendizaje automático o modelos de aprendizaje profundo. Para facilitar el uso compartido de código y otra información, los científicos de datos pueden utilizar cuadernos de Jupyter y GitHub. Sin duda este es el perfil profesional de moda, y lo mejor es que para ser científico de datos no es necesario estudiar una profesión de la ciencia de los datos, se puede ser científico de datos explotando otras habilidades, como en la tecnología de la información, en la estadística y la matemática.
- La Ciencia de Datos, o también llamada Data Science, es la disciplina que se encarga de convertir los datos en conocimiento útil.
- Por ejemplo, en el caso de marketing, con el uso de la Ciencia de Datos, se puede responder sobre cuántos visitantes obtuvo una web en el último mes o cuántas ventas se han realizado en esta semana.
- La ciencia de datos es una de las disciplinas más importantes de la actualidad, ya que nos ayuda a entender mejor el mundo en el que vivimos.
- Se utiliza en diferentes sectores y campos que van desde la ingeniería hasta la robótica, por el simple hecho de que facilita la forma con la que se trabajan y analizan los datos consiguiendo resultados de manera efectiva y eficiente.
- Para el NYU Center for Data Science, la Ciencia de Datos es un paso evolutivo que incorpora diversas disciplinas como la informática, las estadísticas, la análitica y las matemáticas en un solo proceso.
Los científicos de datos examinan sesgos, patrones, rangos y distribuciones de valores dentro de los datos para determinar la idoneidad de los datos para su uso con el análisis predictivo, aprendizaje automático y/o algoritmos de aprendizaje profundo. En los últimos años, la ciencia de datos surgió como una https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten nueva e importante disciplina (van der Aalst, 2016), debido a que permite revelar tendencias y generar información para que las compañías puedan tomar mejores decisiones y crear productos y servicios innovadores. El poder predictivo de la ciencia de datos en el análisis de mercado no puede pasarse por alto.
Objetivo de la ciencia de datos
Pueden escribir programas, aplicar técnicas de machine learning para crear modelos y desarrollar nuevos algoritmos. Los científicos de datos no solo entienden el problema, sino que también pueden crear una herramienta para solucionarlo. No es raro encontrar que los analistas empresariales y científicos de datos trabajan en el mismo equipo.