¿Cuál es el futuro de la ciencia de datos?

Los científicos de datos tienen demanda, y los candidatos con la combinación adecuada de habilidades serán recompensados ​​con una carrera lucrativa y preparada para el futuro. Aquí hay algunas cosas a tener en cuenta al seguir una carrera en ciencia de datos.

Los datos son la nueva moneda corporativa, ya que el avance de la digitalización barre todos los mercados horizontales y verticales del mundo. El impacto en el sector de la ciencia de datos es de gran alcance y, como resultado, se demanda una variedad de nuevos roles y habilidades.

En los términos más simples, un científico de datos busca cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados para proporcionar información y ayudar a satisfacer las necesidades y objetivos comerciales específicos.

El ‘ científico de datos ‘ también se clasificó como el mejor trabajo en todas las industrias, de acuerdo con el informe de los 50 mejores trabajos de América de Glassdoor, por lo que trabajará en una profesión gratificante.

Claramente, el sector de la ciencia de datos es, y seguirá siendo, un mercado altamente competitivo.

Si desea destacarse entre la multitud para capitalizar las oportunidades que ofrece una carrera en ciencia de datos, aquí hay seis tendencias globales que debe conocer.

1. Todas las industrias están abiertas, pero debes tratar de especializarte

Los roles de los científicos de datos no están limitados a una industria dominante.

Los sectores de servicios financieros, fabricación y logística están en tendencia como mercados emergentes, junto con un reciente crecimiento en popularidad de los roles de científicos de datos centrados en el gobierno. Sin embargo, esperamos que el papel del científico de datos sea omnipresente en todas las industrias.

Dicho esto, las empresas buscan experiencia específica de la industria, así que asegúrese de investigar su sector preferido y perfeccionar sus habilidades para que su CV se destaque entre los reclutadores.

Por ejemplo, los especialistas en seguridad de datos son muy buscados en el sector de servicios financieros, ya que los datos de cuentas y transacciones utilizados en esta industria son un objetivo de alto valor para posibles violaciones de datos.

Para los científicos de datos en la industria de servicios financieros, la seguridad y el cumplimiento, así como la detección de fraudes, son las principales preocupaciones.

2. Equilibre los logros académicos sólidos con el aprendizaje en el trabajo.

Muchos roles de ciencia de datos requieren un doctorado en matemáticas o estadísticas de una universidad superior. Si bien este nivel de capacitación académica no es imprescindible para todos los roles de científicos de datos, atraerá la atención de los posibles empleadores, ya que la mitad de los que trabajan en ciencia de datos tienen un doctorado, mientras que menos del 2% de las personas en los EE. UU. Mayores de 25 años años tienen un doctorado.

También deberá desarrollar ciertos conjuntos de habilidades para satisfacer las necesidades específicas de la industria al asistir a cursos de desarrollo profesional, clases en línea y bootcamps.

Además, es posible que desee adoptar un enfoque más proactivo y considerar una certificación de big data para impulsar realmente su CV.

El mejoramiento es muy importante en términos de crecimiento, y los candidatos deben familiarizarse con las últimas tecnologías y tendencias.

Como se mencionó anteriormente, debe investigar su mercado de interés y saber en qué quiere especializarse. Asistir a reuniones y capacitación en el aula son excelentes maneras de hacer esto, y tratar de equilibrar la capacitación formal con el aprendizaje en el trabajo.

3. La experiencia de análisis de datos es esencial, el aprendizaje automático ayuda

Los roles de analista de datos son particularmente demandados dentro del campo de la ciencia de datos. Esto se debe a que las empresas quieren manipular y limpiar sus datos para crear informes que brinden una visión general clara de su negocio.

El análisis cuantitativo es una habilidad importante para analizar grandes conjuntos de datos. Le ayudará a mejorar su capacidad para ejecutar análisis experimentales, escalar su estrategia de datos e implementar el aprendizaje automático.

Como disciplina amplia, la ciencia de datos a menudo se superpone con el sector de aprendizaje automático, IA y aprendizaje profundo.

Es posible que desee investigar más a fondo estas disciplinas relacionadas y tomar prestadas técnicas de ellas para ayudarlo a administrar mejor los grandes conjuntos de datos no estructurados con los que tendrá que trabajar como científico de datos.

4. El GDPR está aumentando la demanda de gobernanza de datos

A medida que las empresas se esfuerzan por cumplir con el inminente Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) el 25 de mayo de 2018, la demanda de experiencia en gobernanza de datos está aumentando.

El GDPR fortalecerá los derechos de protección de datos para todas las personas dentro de la Unión Europea, pero cualquier empresa que trabaje con un país europeo debe cumplir, por lo que los efectos son de gran alcance.

Se predice que la regulación creará demanda para al menos 75,000 puestos de oficiales de protección de datos en todo el mundo, revela una investigación.

Dentro de la ciencia de datos, el RGPD impone límites en el procesamiento de datos y la elaboración de perfiles de los consumidores, y aumenta la responsabilidad de las organizaciones que almacenan y administran datos personales.

Es una legislación vital y, como científico de datos, debe comprender su impacto.

5. Asegúrese de tener una base sólida de inteligencia empresarial

Si bien la ciencia de datos es vista por muchos como la próxima evolución de la inteligencia empresarial (BI), quienes trabajan en este sector deben retener algunas habilidades básicas de BI.

Por ejemplo, la comunicación es una habilidad suave crítica. Debe poder describir los datos con los que está trabajando y explicar los análisis y las ideas que ha extrapolado de ese trabajo.

Transmitir información técnica compleja a profesionales no técnicos requiere una comunicación clara y efectiva.

Para su conjunto de habilidades difíciles, las habilidades de programación SQL no muestran signos de disminución de popularidad como método central para administrar datos, y Tableau es una herramienta clave de BI para la visualización de datos que se cruza en el sector de la ciencia de datos.

6. Mantenga sus habilidades técnicas actualizadas

No debe poner todo su stock en una sola tecnología o plataforma si desea forjar una carrera como científico de datos.

Desde una perspectiva de modelado, SAS , R y Python son las normas comunes de la industria, y Apache Hadoop está emergiendo como el marco común. Muchas organizaciones también están recurriendo a las bases de datos NoSQL, HBase y MongoDB para almacenar grandes volúmenes de datos complejos.

Power BI, Teradata, ETL (tanto Informatica como SSIS) e IBM Db2 son herramientas adicionales líderes en la industria en el sector de gestión de datos que debe tener en cuenta.

La complejidad de la ciencia de datos significa que debe demostrar las habilidades y la experiencia más relevantes para esta industria.

Desde la perspectiva del trabajo, siempre puedes hacer un curso de certificación o PG que te dará una ventaja sobre otros candidatos.

Imarticus es un instituto galardonado que ofrece cursos de certificación para varias herramientas de análisis de big data como R, SAS, Python, Big Data y Hadoop.

Si desea sobresalir en una carrera en análisis de datos, puede considerar cualquiera de nuestros cursos de análisis de big data.

Imarticus proporciona asistencia profesional al 100% para estos programas, que incluye la creación de currículums, preparación extensa de entrevistas, etc.

Nuestros cursos son los siguientes:

Programa de posgrado en análisis de datos : este programa lo ayuda a comprender los conceptos fundamentales y el aprendizaje práctico de herramientas analíticas líderes, como SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau, así como análisis funcionales en muchos dominios.

Data Science Prodegree : este programa se creó conjuntamente con Genpact como el ‘Socio de conocimiento’. Este programa lo ayuda a comprender en profundidad el análisis de datos y las estadísticas, junto con las perspectivas comerciales y las prácticas de vanguardia que utilizan SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau.

Para saber más sobre los cursos, no dude en visitar el sitio web de Imarticus ( https://imarticus.org/?utm_sourc …).

Espero que esto te ayude en tu proceso de toma de decisiones.

Todo lo mejor..:)

En el futuro (lejano), las herramientas automatizadas para el análisis estadístico y el aprendizaje automático como Automatic Statistician, Ayasdi Core y Skytree Infinity se volverán lo suficientemente “inteligentes” como para reemplazar a los científicos de datos para tareas rutinarias, como análisis de datos exploratorios, limpieza de datos, modelado estadístico y modelos de aprendizaje automático (selección de características y selección de modelos), lo que tendrá varias consecuencias.

Primero, las herramientas populares hoy en día como R, Python y Spark se volverán irrelevantes para los trabajos de ciencia de datos, ya que la mayoría de los científicos de datos no necesitarán escribir código para realizar análisis estadísticos o entrenar modelos de aprendizaje automático.

En segundo lugar, los científicos de datos dedicarán la mayor parte de su tiempo a dos tareas: una es preparar datos de entrada (con conocimiento de negocios / dominio) para esas herramientas inteligentes; el otro es interpretar el resultado de esas herramientas y extraer valores comerciales de ellas.

Por último, los modelos construidos por esas herramientas serán extremadamente complejos, por lo que es imposible que los humanos lo entiendan. Pero los científicos de datos seguirán confiando y usarán esas herramientas, ya que siempre superan mucho a los modelos construidos manualmente por los científicos de datos.

Permítame revisar un poco la pregunta para:
“¿Qué se puede lograr con los datos en el mundo de hoy?” … o en el futuro para el caso.

Servicio de personalización :
Se puede lograr una personalización a nivel de persona en casi cualquier tipo de servicios como atención médica, seguros, servicios públicos, banca, etc.

Elaboración de políticas :
Con la disponibilidad de los datos de nivel de geografía más detallados sobre:

• Recursos naturales como cuerpos de agua, depósitos minerales, tipo / calidad de tierra, etc.
• Recursos creados por el hombre como carreteras, líneas de trenes, aeropuertos, oficinas públicas / infraestructura, etc.
• Los ciudadanos, sus diversos atributos y su patrón de consumo de productos y servicios.

El gobierno puede hacer que sus políticas sean extremadamente personalizadas, eficientes, inteligentes y receptivas a los cambios.

Internet de todo :
Si puede darse cuenta de cómo la comunicación entre las personas ha acelerado la innovación en el mundo, puede imaginar qué cambio drástico en el estilo de vida se puede lograr al facilitar la comunicación entre las cosas.

Descubrimiento / Innovación :
El conocimiento crea conocimiento. Cuantos más datos tenga, más podrá comprender sobre el mundo que lo rodea. Campos como las ciencias de los materiales, el descubrimiento de fármacos, la mecánica cuántica, la neurociencia, la nanotecnología y muchos más se han beneficiado enormemente del cambio en el método en el que se realizan los estudios … el análisis de datos ha demostrado ser un proceso muy fructífero que muchos otros …

Estos son muy pocos de los muchos casos en los que se puede observar la revolución que pueden traer los datos.

Hay un alcance sin fin de mejorar nuestras vidas con datos … pero todos estos datos deben ser explotados para darse cuenta de su valor.

Ahí es donde entra la ciencia de datos. El futuro de la ciencia de datos no está limitado por el alcance, sino por nuestras herramientas y capacidad …

En este punto, simplemente hemos comenzado a palear la superficie de este iceberg … pero mirando la velocidad de la innovación en el campo de la ciencia de datos, parece que los explosivos están en camino.

Los enfoques actuales de AI y ML (Machine Learning) son de naturaleza estadística y no pueden generar modelos o descubrir mecanismos causales a partir de datos (a veces los científicos ayudan con AI y ML pero no con AI o ML, y las personas se confunden creyendo que es AI o ML )

Las tendencias y los métodos, incluido el aprendizaje profundo (y las redes neuronales profundas), son enfoques de caja negra que funcionan increíblemente bien para describir datos, pero proporcionan poca o ninguna comprensión de los mecanismos de generación. Como consecuencia, tampoco pueden ser escalables a dominios para los que no fueron entrenados, y requieren toneladas de datos para ser entrenados antes de hacer algo interesante, y necesitan capacitación cada vez que se les presentan (aunque sea ligeramente) datos diferentes .

Con suerte, AI y ML se incorporarán más a los enfoques basados ​​en modelos, dejando atrás las estadísticas tradicionales e incorporando los primeros principios universales algorítmicos. Esto significa impulsar la ciencia fundamental en lugar de simplemente lanzar más recursos computacionales para resolver todo como lo hacen la IA y el ML actuales.

Los ejemplos anteriores potentes de enfoques basados ​​en modelos incluyen el modelado de ecuaciones diferenciales, pero esos enfoques también han carecido de los mecanismos para explorar y actualizar (y por lo tanto mejorar y escalar) modelos y, por lo tanto, lo que se necesita son enfoques fuertes basados ​​en el ciclo de datos de modelo. Afortunadamente, estamos avanzando en esa dirección, aquí nuestro enfoque orientado a la causalidad basado en la inferencia computacional dinámica:

Un cálculo de información algorítmica para el descubrimiento causal y los sistemas de reprogramación

Y aquí un video explicando el método:

Al principio, los resultados pueden parecer menos impresionantes en comparación con las noticias sobre el aprendizaje profundo (DL) que golpea a los humanos en Go, etc. Y hay razones para estar entusiasmado con DL como una herramienta muy poderosa para extraer y analizar datos. DL eventualmente se incorporará al conjunto de herramientas que los científicos de datos aplicarán por defecto, al igual que las personas hacen análisis de regresión lineal hoy (DL es en realidad análisis de regresión con esteroides). Sin embargo, los científicos fundamentales continúan empujando desde la dirección opuesta hacia el modelado y la comprensión en lugar de obtener números de grandes datos.

Por ejemplo, el artículo mencionado anteriormente demuestra cómo un motor algorítmico de inferencia puede generar modelos casi óptimos a partir de observaciones naturales o inducidas para crear mecanismos generadores que reproduzcan el sistema que a su vez pueda reproducir los datos observados, arrojando luz sobre las causas y no solo los efectos, algo que queremos hacer si queremos, por ejemplo, curar enfermedades en lugar de tratarlas, por mencionar solo un ejemplo.

En este otro artículo, una aplicación del método anterior podría modelar aspectos de la evolución natural que han permanecido misteriosos (por ejemplo, explosiones de diversidad, la aparición de genes, etc.) y también pueden acelerar los algoritmos evolutivos naturales y artificiales:

[1709.00268] Las mutaciones algorítmicamente probables reproducen aspectos de la evolución, como la tasa de convergencia, la memoria genética, la modularidad, las explosiones de diversidad y la extinción en masa.

Este video también muestra cómo ha impactado la investigación sobre la cognición:

Aquí hay algunas otras referencias:

Las redes neuronales profundas se engañan fácilmente: Predicciones de alta confianza para imágenes irreconocibles:

https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Nguyen_Deep_Neural_Networks_2015_CVPR_paper.pdf

Abrir una caja negra de red neuronal profunda conduce a una compresión con pérdida de las estimaciones de información mutua entre el conjunto de entrenamiento y la predicción:

https://arxiv.org/pdf/1703.00810… https://arxiv.org/pdf/1703.00810.pdf

Grandes clasificadores, sin causalidad o generación de modelos.

Creo que el rumor en torno a la ciencia de datos se debe a la democratización de los métodos, las herramientas y el conocimiento para ello (R, scikit-learn, algoritmos fáciles de ganar como bosques aleatorios, clases de curso que le enseñan todo esto en 4 semanas …) .

Creo que la democratización sigue siendo el próximo paso, en particular dentro de las empresas. No me importa mucho superar el estado del arte del reconocimiento facial en un 2%, eso no es un gran avance.

Es por eso que creo que el futuro de la ciencia de datos del sistema operativo es la generalización de su uso. Tres grandes preocupaciones:

1. Realmente sacando provecho de ello. ¿Cómo pasar de una cultura basada en el instinto gerencial y las herramientas de informes clásicas, a una cultura que confíe en los algoritmos y confíe en ellos para la toma de decisiones?
2. Difundirlo a toda la empresa. Hoy en día, la ciencia de datos a menudo se limita al negocio principal de las empresas (análisis de riesgos para seguros, por ejemplo), pero debe aplicarse a todos los dominios: RR.HH., análisis predictivo sobre el recorrido del cliente a través de la web y dispositivos móviles, finanzas, marketing …
3. Automatización. Vemos más y más formas de hacer de la ciencia de datos una herramienta de fuerza bruta (aprendizaje profundo, búsquedas en grillas, aprendizaje en conjunto …). El siguiente paso es dedicar menos tiempo a la construcción de modelos y más tiempo a la gestión de los ecosistemas de miles de modelos (incluida la supervisión, implementación, validación, adquisición de nuevas características y fuentes de datos, reentrenamiento automatizado de modelos …)

Eso cambia el juego.

En lugar de solo ciencia de datos, me gustaría hablar también sobre cómo cambiarán los científicos de datos.

Abstracciones más poderosas:
Cuando Apache Hadoop hizo su debut, éramos esclavos. Si queríamos procesar grandes cantidades de datos, teníamos que cumplir con sus reglas. Con Apache Spark, las abstracciones se han vuelto más poderosas y la expresión de algoritmos de aprendizaje automático se ha vuelto mucho más fácil. Verá marcos donde el tiempo que lleva mover el prototipo a producción es muy menor.

El problema de los datos desordenados y demasiados datos:
Es posible que veamos marcos que procesen automáticamente datos desordenados / logarítmicos y los almacenen de manera estructurada que puedan ser consumidos directamente por los científicos de datos. Esto también se correlaciona directamente con el problema de almacenar cosas. El almacenamiento no es infinito y el almacenamiento aún no es lo suficientemente barato como para almacenar todo lo que viene a nuestro paso. Debe decidir en tiempo real qué almacenar y qué no, y es posible que también veamos algunos productos en esta línea.

Colaboración entre ingenieros de sistemas * y científicos de datos:
Los expertos en sistemas solo piensan en duplicar el número de nodos, pero no se ha investigado mucho sobre qué tipos de cargas de trabajo de procesamiento de datos se ejecutarán en grupos tan grandes. Por otro lado, los científicos de datos se sienten mucho más cómodos al usar R y MATLAB en sus computadoras portátiles en lugar de encender un clúster. Hay una clara desconexión entre las dos comunidades. Por una vez, ambos trabajaron juntos y los resultados fueron fenomenales con Apache Spark. Veremos más investigación colaborativa entre los dos campos.

* Este punto de vista puede ser parcial ya que soy un tipo de sistemas.

Nacimiento de títulos de ciencias de datos específicos del dominio:
Veremos más universidades que ofrecen a menores en ciencia de datos donde los estudiantes pueden aprender cómo aplicar la ciencia de datos en sus propios campos. Estos estudiantes tendrán más conocimiento del dominio que los científicos de datos, y complementarán a los científicos de datos que generalmente no dominan un dominio particular. Podríamos ver a esas personas trabajando juntas y proporcionar ideas más significativas.

Habilidades blandas #:
Los científicos de datos tienen que vender. Sí, tienen que vender su idea a la gerencia, tienen que convencer a la gerencia de que vale la pena seguir su visión. La visualización hace la mitad del trabajo, pero la otra mitad es simplemente marketing antiguo. Todos sabemos que nuestros equipos de ventas son apostadores en eso, y generalmente los científicos de datos se sienten más cómodos con el uso de R que con la presentación de algo. Es posible que veamos universidades que hagan más énfasis en las habilidades blandas.

# Nuevamente, esta es mi opinión personal de las personas que he conocido.

Un paso adelante hacia el santo grial de atención al cliente:
Al final del día, ¿qué estamos tratando de lograr con la ciencia de datos? Para hacer felices a los clientes. Por lo tanto, podríamos ver más de tales ideas convertirse en realidad:

• Reemplazar piezas antes de que estén a punto de romperse.
• Introducir características en el software que estaba a punto de preguntar.
• Atención al cliente de primera línea proporcionada a través de AI.

Supongamos que se despierta entre las 6 y las 7 de la mañana y viaja aproximadamente una hora a un lugar. Esto sucede básicamente durante los días de semana y mientras lo hace, su compañero de confianza, el teléfono inteligente está con usted.

Teniendo en cuenta que la mayoría de las personas tienen un teléfono Android, digamos, para nuestro caso, también tienes un teléfono Android. Esto significa que Google está rastreando sus movimientos diariamente y en un buen día recibe una notificación de ellos una vez que dice ” Oye, he notado que sigues viajando de aquí a aquí los días de semana y estamos suponiendo que esto es de tu casa a trabajo . ¿Tengo razón o tengo razón? ”

¡Lees esto y eres como wow amigo! Eso es correcto. Google dice: “Obviamente lo estoy, ¿pueden ayudarme diciéndome cuál es su hogar y cuál es su trabajo?”

Tienes curiosidad por ver con qué más te puede sorprender, di “¡bien!” Y dale a Google los detalles necesarios. Al día siguiente, según su aporte, en las primeras horas de la mañana, Google le brinda tráfico entre su hogar y su trabajo junto con el tiempo requerido en ese día para el mismo. ¿Cómo sucedió eso? Ahora, ¿qué más puede hacer con sus datos individuales? ¿Qué más se puede hacer con los datos de varias personas a lo largo de su ruta?

Una ilustración simple pero efectiva de las posibilidades de la ciencia de datos.

Considere una compañía que le sugiere comprar un artículo X con un artículo Y que planea comprar (¿Alguna compañía le viene a la mente?).

Quizás descubra cuál es su sentimiento hacia un producto, marca o empresa leyendo sus tweets o publicaciones de Facebook. Sugiera artículos para leer o comprar en función de a quién sigue o busca en la red.

Tal vez su automóvil le dice que no está siguiendo el protocolo estándar para conducir cuando no tiene ambas manos en el volante o conduce a altas velocidades en una zona hospitalaria.

¿Tal vez si las paredes de su casa pudieran advertirle que dice que hay una grieta en la pared y que viene una tormenta, Mr.Wayne y que no podría proporcionarle una amplia cobertura hasta que me arregle?

Como puede ver, posibilidades ilimitadas.

El análisis de Big Data es el proceso de examinar grandes conjuntos de datos que contienen una variedad de tipos de datos, es decir, Big Data, para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias del mercado, preferencias del cliente y otra información comercial útil. Los resultados analíticos pueden conducir a nuevas oportunidades de ingresos de marketing más eficaces, un mejor servicio al cliente, una mejor eficiencia operativa, ventajas competitivas sobre las organizaciones rivales y otros beneficios comerciales.

Visite este enlace: Big Data Hadoop, Spark, Storm, Scala – Combo Training Classes Online | Big Data Hadoop, Spark, Storm, Scala – Cursos combinados en línea El objetivo principal del análisis de big data es ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales más informadas al permitir que DATA Scientist, modeladores predictivos y otros profesionales de análisis analicen grandes volúmenes de datos de transacciones, también como otras formas de datos que los programas convencionales de inteligencia empresarial (BI) pueden aprovechar. Eso podría incluir registros del servidor web y datos de Internet Click Stream, contenido de redes sociales e informes de actividad de redes sociales, texto de correos electrónicos de clientes y respuestas de encuestas, registros detallados de llamadas de teléfonos móviles y datos de máquinas capturados por sensores conectados a INTERNET. Algunas personas se asocian exclusivamente Big Data con datos semiestructurados y no estructurados de ese tipo, pero las empresas de consultoría como Gartner Inc. y Forrester Research Inc. también consideran que las transacciones y otros datos estructurados son componentes válidos de las aplicaciones de análisis de Big Data.

Los grandes datos se pueden analizar con las herramientas de software comúnmente utilizadas como parte de las disciplinas de Advance Analytics, como la minería de datos de análisis preventivo, el análisis de texto y el método estático. El software de BI convencional y las herramientas de visualización también pueden desempeñar un papel en el proceso de análisis. Pero los datos semiestructurados y no estructurados pueden no encajar bien en el Data Warehouse tradicional basado en la base de datos relacional. Además, es posible que los almacenes de datos no puedan manejar las demandas de procesamiento que plantean los conjuntos de grandes datos que deben actualizarse con frecuencia o incluso continuamente, por ejemplo, datos en tiempo real sobre el rendimiento de aplicaciones móviles o de oleoductos y gasoductos. Como resultado, muchas organizaciones que buscan recopilar, procesar y analizar grandes datos han recurrido a una nueva clase de tecnologías que incluye Hadoop y herramientas relacionadas como Yarn Spook, Spark y Pig, así como bases de datos No Sql. Esas tecnologías forman el núcleo de un marco de software de código abierto que admite el procesamiento de conjuntos de datos grandes y diversos en sistemas agrupados.

En algunos casos, los sistemas Hadoop Cluster y No SQL se están utilizando como plataformas de aterrizaje y áreas de preparación de datos antes de que se carguen en un almacén de datos para su análisis, a menudo en forma resumida que es más propicio para las estructuras relacionales. Sin embargo, cada vez más, los proveedores de big data están impulsando el concepto de una toma de datos de Hadoop que sirve como el depósito central para los flujos entrantes de datos sin procesar de una organización. En tales arquitecturas, los subconjuntos de datos se pueden filtrar para su análisis en almacenes de datos y bases de datos de análisis, o se pueden analizar directamente en Hadoop utilizando herramientas de consulta por lotes, software de procesamiento de flujo y tecnologías SQL y Hdoop que ejecutan consultas interactivas y ad hoc escritas en SQL Las posibles trampas que pueden hacer tropezar a las organizaciones en iniciativas de análisis de big data incluyen la falta de habilidades analíticas internas y el alto costo de contratar profesionales analíticos experimentados. La cantidad de información que generalmente está involucrada, y su variedad, también pueden causar dolores de cabeza en la gestión de datos, incluidos la calidad de los datos y los problemas de coherencia. Además, integrar sistemas Hadoop y almacenes de datos puede ser un desafío, aunque varios proveedores ahora ofrecen conectores de software entre Hadoop y bases de datos relacionales, así como otras herramientas de integración de datos con capacidades de big data.

Las empresas están utilizando el poder de los conocimientos proporcionados por Big Data para establecer instantáneamente quién hizo qué, cuándo y dónde. El mayor valor creado por estos conocimientos oportunos y significativos de grandes conjuntos de datos es a menudo la toma de decisiones empresariales efectivas que permiten los conocimientos.

Extrapolar información valiosa de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de fuentes dispares en diferentes formatos requiere la estructura adecuada y las herramientas adecuadas. Para obtener el máximo impacto comercial, este proceso también requiere una combinación precisa de personas, procesos y herramientas analíticas. Algunos de los beneficios comerciales potenciales de implementar una metodología eficaz de información de big data incluyen:

1. Información oportuna de la gran cantidad de datos. Esto incluye los que ya están almacenados en las bases de datos de la compañía, de fuentes externas de terceros, Internet, redes sociales y sensores remotos.
2. Monitoreo y pronóstico en tiempo real de eventos que impactan el desempeño del negocio o la operación
3. Capacidad para encontrar, adquirir, extraer, manipular, analizar, conectar y visualizar datos con las herramientas de elección (SAP HANA, SAP Sybase®, SAP Intelligence Analysis para la aplicación del sector público de Palantir, Kapow®, Hadoop).
4. Convergencia de la solución BDI para variedad con la velocidad de SAP HANA para velocidad
5. La capacidad de Hadoop para volúmenes de gestionar grandes cantidades de datos, dentro o fuera de la nube, con validación y verificación.
6. Identificar información significativa que pueda mejorar la calidad de las decisiones.
7. Mitigar el riesgo optimizando las decisiones complejas de eventos no planificados más rápidamente

• Aborda la velocidad y escalabilidad, movilidad y seguridad, flexibilidad y estabilidad.
• Integración de datos estructurados y no estructurados.
• El tiempo de realización de la información es crítico para extraer valor de varias fuentes de datos, incluidos dispositivos móviles, identificación por radiofrecuencia (RFID), la Web y una lista creciente de tecnologías sensoriales automatizadas.
• SAP HANA proporciona el almacén de negocios / almacén de datos empresariales (BW / EDW) extremadamente acelerado.
• Hadoop proporciona almacenamiento de datos confiable y procesamiento paralelo de datos de alto rendimiento, la capacidad de almacenar conjuntos de datos extremadamente grandes.
• La nube es extensible, flexible, escalable, elástica, autorreparable, bajo demanda, etc. y proporciona la plataforma económica de hardware / software con todas las aplicaciones (como Kapow, SAP Intelligence Analysis for Public Sector application de Palantir, CRM, SAP Sybase IQ, SAP Data Services con análisis de texto) para una aceleración rápida con requisitos de menor costo de capital.

Hadoop es un marco de código abierto que permite almacenar y procesar grandes datos en un entorno distribuido en grupos de computadoras utilizando modelos de programación simples. Está diseñado para escalar desde servidores individuales hasta miles de máquinas, cada una de las cuales ofrece computación y almacenamiento local.

Este breve tutorial proporciona una introducción rápida a Big Data, el algoritmo de reducción de mapas y el sistema de archivos distribuidos de Hadoop.

Hadoop es un marco de código abierto de Apache escrito en Java que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras utilizando modelos de programación simples. Una aplicación con marco Hadoop funciona en un entorno que proporciona almacenamiento distribuido y cómputo en grupos de computadoras. Hadoop está diseñado para escalar de un solo servidor a miles de máquinas, cada una de las cuales ofrece computación y almacenamiento local.

• Hadoop Common: son bibliotecas y utilidades de Java requeridas por otros módulos de Hadoop. Estas bibliotecas proporcionan abstracciones a nivel del sistema de archivos y del sistema operativo y contienen los archivos y scripts Java necesarios para iniciar Hadoop.
• Hadoop YARN: este es un marco para la programación de trabajos y la gestión de recursos de clúster.
• Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS ™): un sistema de archivos distribuido que proporciona acceso de alto rendimiento a los datos de la aplicación.
• Hadoop Map Reduce: este es un sistema basado en YARN para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos.

Hadoop Map Reduce es un marco de software para escribir fácilmente aplicaciones que procesan grandes cantidades de datos en paralelo en grandes grupos (miles de nodos) de hardware Commodity de una manera confiable y tolerante a fallas.

El término Reducción de mapa en realidad se refiere a las siguientes dos tareas diferentes que realizan los programas de Hadoop:

• La tarea de mapa: esta es la primera tarea, que toma datos de entrada y los convierte en un conjunto de datos, donde los elementos individuales se dividen en tuplas (pares clave / valor).
• La tarea Reducir: esta tarea toma la salida de una tarea de mapa como entrada y combina esas tuplas de datos en un conjunto más pequeño de tuplas. La tarea de reducción siempre se realiza después de la tarea de mapa.

Por lo general, tanto la entrada como la salida se almacenan en un sistema de archivos. El marco se encarga de programar tareas, monitorearlas y volver a ejecutar las tareas fallidas.

El marco Map Reduce consta de un único Job Tracker maestro y un esclavo Task Tracker por clúster-nodo. El maestro es responsable de la gestión de recursos, rastreando el consumo / disponibilidad de recursos y programando las tareas del componente de trabajos en los esclavos, monitoreándolos y volviendo a ejecutar las tareas fallidas. Los esclavos Task Tracker ejecutan las tareas según las indicaciones del maestro y proporcionan información del estado de la tarea al maestro periódicamente.

Job Tracker es un punto único de falla para el servicio Hadoop Map Reduce, lo que significa que si Job Tracker se cae, todos los trabajos en ejecución se suspenden.

Sistema de archivos distribuidos de Hadoop

Hadoop puede trabajar directamente con cualquier sistema de archivos distribuido montable como Local FS, HFTP FS, S3 FS y otros, pero el sistema de archivos más común utilizado por Hadoop es el Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS).

El Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS) se basa en el Sistema de archivos de Google (GFS) y proporciona un sistema de archivos distribuido que está diseñado para ejecutarse en grandes grupos (miles de computadoras) de máquinas pequeñas de una manera confiable y tolerante a fallas.

HDFS utiliza una arquitectura maestro / esclavo donde el maestro consiste en un solo nodo de nombre que administra los metadatos del sistema de archivos y uno o más nodos de datos esclavos que almacenan los datos reales.

Un archivo en un espacio de nombres HDFS se divide en varios bloques y esos bloques se almacenan en un conjunto de nodos de datos. El nodo de nombre determina la asignación de bloques a los nodos de datos. Los nodos de datos se encargan de la operación de lectura y escritura con el sistema de archivos. También se encargan de la creación, eliminación y replicación de bloques en función de las instrucciones impartidas por Name Node.

HDFS proporciona un shell como cualquier otro sistema de archivos y hay una lista de comandos disponibles para interactuar con el sistema de archivos. Estos comandos de shell se tratarán en un capítulo separado junto con ejemplos apropiados.

¿Cómo funciona Hadoop?

Nivel 1

Un usuario / aplicación puede enviar un trabajo a Hadoop (un cliente de trabajo hadoop) para el proceso requerido especificando los siguientes elementos:

1. La ubicación de los archivos de entrada y salida en el sistema de archivos distribuido.
2. Las clases de Java en forma de archivo jar que contiene la implementación de las funciones map y reduce.
3. La configuración del trabajo estableciendo diferentes parámetros específicos del trabajo.

Etapa 2

El cliente de trabajo de Hadoop luego envía el trabajo (jar / ejecutable, etc.) y la configuración al Job Tracker, que luego asume la responsabilidad de distribuir el software / configuración a los esclavos, programar tareas y monitorearlas, proporcionando información de estado y diagnóstico al trabajo. cliente.

Etapa 3

Los Rastreadores de tareas en diferentes nodos ejecutan la tarea según la implementación de Map-reduce y la salida de la función reducir se almacena en los archivos de salida en el sistema de archivos.

Ventajas de Hadoop

• El marco Hadoop permite al usuario escribir y probar rápidamente sistemas distribuidos. Es eficiente y distribuye automáticamente los datos y el trabajo a través de las máquinas y, a su vez, utiliza el paralelismo subyacente de los núcleos de la CPU.
• Hadoop no depende del hardware para proporcionar tolerancia a fallas y alta disponibilidad (FTHA), sino que la biblioteca de Hadoop se ha diseñado para detectar y manejar fallas en la capa de aplicación.
• Los servidores se pueden agregar o quitar dinámicamente del clúster y Hadoop continúa funcionando sin interrupción.
• Otra gran ventaja de Hadoop es que, además de ser de código abierto, es compatible con todas las plataformas, ya que está basado en Java.

El futuro de Data Science definitivamente será brillante. La mayoría de las empresas tienen grandes datos y la gestión de esos datos es una tarea realmente grande en los próximos días. El mundo se ha convertido en un espacio de trabajo digital. Tenemos datos a nuestro alrededor y una persona que puede usar estos datos para proporcionar una mejor información se llama analista de ciencia de datos / negocios. Este perfil ha sido sugerido como el perfil más popular para los próximos años.

Antes de comenzar su carrera en Data Science, debe utilizar un lenguaje de programación básico como R o Python y una base de datos como SQL o MySQL. SQL: un lenguaje líder para expertos en ciencia de datos. La tecnología está evolucionando y cambiando muy rápido. Pero es importante tener en cuenta que Data Science es en lo que gira la mayor parte de la tecnología. Big Data solía ser “la próxima gran cosa del futuro” como hace unos años. Ya estamos viviendo el futuro y Big Data está en todas partes. Puede haber algunas industrias que aún no se sorprenden del potencial de Data Science y de cómo puede ayudarlas, pero la mayoría de las demás están haciendo un uso tremendo de esta tecnología. Pero eso es solo cuestión de tiempo antes de que empiecen a sentir la necesidad de un “enfoque de ciencia de datos” para administrar mejor el negocio o, más bien, para sobrevivir.

JanBask Training cree que un proceso de certificación bien estructurado se trata de enseñar a las personas a no perderse el bosque familiar debido a los árboles familiares. Tener el valor completo de la plataforma es mucho más significativo que ser capaz de poner de pie y administrar Data Science, para organizar a las empresas big data de una manera fácil.

JanBask Training lo ayuda con el entrenamiento perfecto de Data Science para ayudarlo a liderar esta herramienta prodigiosa. JanBask Training viene con la asistencia de entrenadores que tienen años de experiencia en este dominio. La capacitación dirigida por un instructor permite altos niveles de soporte, resolución de consultas en tiempo real, reuniones individuales y mucho más. En el entrenamiento a su propio ritmo, se le ofrecen videos descargables, materiales de aprendizaje para ayudarlo en su viaje de autoaprendizaje

Aún tiene alguna duda en su mente, puede consultar la capacitación en ciencias de datos o el correo electrónico en [correo electrónico protegido]

La ciencia de datos es el estudio de dónde proviene la información, qué representa y cómo puede convertirse en un recurso valioso en la creación de estrategias comerciales y de TI. La extracción de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones puede ayudar a una organización a controlar los costos, aumentar la eficiencia, reconocer nuevas oportunidades de mercado y aumentar la ventaja competitiva de la organización.

Los profesionales deben prepararse yendo más allá de los detalles de la implementación de la infraestructura y comenzar a centrarse en cómo convertir los datos en decisiones. Creamos la infraestructura que puede almacenar y procesar grandes cantidades de datos, pero aún nos falta la capacidad crítica de unir sin problemas todas las diversas piezas de datos para hacer predicciones precisas que conduzcan a decisiones de alto impacto.

Los profesionales deben invertir tiempo en la educación continua a través de instituciones con programas multidisciplinarios que incluyen elementos de ingeniería, ciencias matemáticas y ciencias sociales. La conversión de big data en información significativa comienza con profesionales calificados que están educados en todas las disciplinas para ser científicos de datos y estadísticos.

Besant Technologies se jacta de ser el mejor instituto de capacitación en ciencia de datos en Bangalore

Envíenos un correo electrónico: [correo electrónico protegido]

No 2, planta baja,

29th Main Road, Kuvempu Nagar, BTM Layout 2nd Stage, Bangalore – 560 076

Karnataka, India

Punto de referencia – Junto a OI Play School

+ 91-762 494 1772/74

La ciencia de datos es el estudio de dónde proviene la información, qué representa y cómo puede convertirse en un recurso valioso en la creación de estrategias comerciales y de TI. La extracción de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones puede ayudar a una organización a controlar los costos, aumentar la eficiencia, reconocer nuevas oportunidades de mercado y aumentar la ventaja competitiva de la organización.

La agregación de datos es cualquier proceso en el que la información se recopila y se expresa en forma de resumen, para fines tales como el análisis estadístico. Un propósito de agregación común es obtener más información sobre grupos particulares en función de variables específicas como edad, profesión o ingresos.

La agregación de datos puede basarse en el usuario: los servicios de agregación de datos personales ofrecen al usuario un punto único para la recopilación de su información personal de otros sitios web.

La minería de datos es el proceso de clasificar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y establecer relaciones para resolver problemas a través del análisis de datos. Las herramientas de minería de datos permiten a las empresas predecir tendencias futuras.

Las técnicas de minería de datos se utilizan en muchas áreas de investigación, incluidas las matemáticas, la cibernética, la genética y el marketing.

Si bien las técnicas de minería de datos son un medio para impulsar la eficiencia y predecir el comportamiento del cliente, si se usa correctamente, una empresa puede diferenciarse de su competencia mediante el uso del análisis predictivo.

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Desde el momento en que los robots aparecieron por primera vez en la fábrica, los expertos han cuestionado su impacto en el futuro de la fuerza laboral. Si bien las primeras revoluciones industriales (vapor, electricidad y digital) crearon pérdidas de empleos en granjas, la línea de ensamblaje y los centros de atención telefónica, también crearon nuevas categorías de empleos. Después de todo, alguien debe diseñar, construir y mantener los robots.

Hoy en día, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están listos para alterar el panorama de cubículos, afectando los trabajos de cuello blanco desde la contabilidad y la ley hasta el procesamiento de datos y, sí, incluso la ciencia de datos.

De hecho, los expertos creen que la próxima ronda de automatización seguramente redefinirá las responsabilidades en la mayoría de las ocupaciones. Algunos trabajos desaparecerán, por supuesto, pero es más probable que otros se automaticen parcialmente. Según el Instituto McKinsey Global, el 60% de todas las ocupaciones tienen al menos el 30% de sus actividades que pueden automatizarse. Pero estas tareas tienden a ser altamente estructuradas, repetitivas y rutinarias.

Es por eso que los trabajadores de tecnología altamente calificados, como los científicos y analistas de datos, tienen más probabilidades de beneficiarse de la automatización, dice MGI. Aumentará la demanda de profesionales que puedan diseñar y mantener las tecnologías que están impulsando esta revolución, como los robots virtuales, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Las tareas con el mayor potencial de automatización son el procesamiento de datos y la recopilación de datos, dice MGI. Además, Gartner cree que el 40% de las tareas de ciencia de datos podrían automatizarse para 2020. Estas incluyen la integración de datos y la construcción de modelos. La automatización puede finalizar estas tareas más rápido y reducir el riesgo de error, pero también libera tiempo para que los científicos de datos trabajen en algoritmos más complejos.

Para obtener ideas y resolver problemas, necesitas humanos.

De hecho, en ciencia de datos y análisis, hay límites en lo que la automatización puede hacer. Para obtener ideas y resolver problemas, necesitas humanos. Es por eso que la demanda de científicos y analistas de datos sigue siendo alta. MGI predice que habrá una escasez de hasta 250,000 científicos de datos solo en los Estados Unidos durante la próxima década.

Y por segundo año, Glassdoor nombró al científico de datos como el mejor trabajo en Estados Unidos. Sin embargo, la combinación exacta de habilidades (codificación, estadística, aprendizaje automático, gestión de bases de datos, técnicas de visualización y conocimiento específico de la industria) es tan difícil de encontrar que los científicos de datos se han ganado el nombre de “unicornios”. Es una combinación casi imposible de encontrar.

La ciencia de datos abarca tareas de alto nivel que no pueden automatizarse fácilmente.

En IQ Workforce, no esperamos ver una caída de la demanda de científicos de datos en el corto plazo. Por un lado, el rol requiere muchas tareas de alto nivel que no pueden automatizarse fácilmente. Todavía requieren que los humanos actúen. Por ejemplo, la disputa de datos requiere un buen juicio humano, y los ejecutivos aún necesitarán un científico de datos articulado para guiarlos a través de los datos, así como interpretarlos y crear visualizaciones que lleven a los puntos más importantes.

Pero también creemos que la automatización y la inteligencia artificial aumentarán la demanda. Aunque IBM está presentando su plataforma de análisis de lenguaje natural Watson como una forma de reemplazar o complementar a los científicos de datos, es más probable que la automatización permita que la ciencia de datos se amplíe. Esto, a su vez, creará la necesidad de talento que pueda trabajar con inteligencia artificial y automatización.

Nuestros clientes piden talento que no solo sobresalga en programación y matemáticas, sino que también sea creativo, colaborativo, innovador y tenga una gran perspicacia comercial. Es una tarea difícil, y la razón clave por la que hay una demanda tan fuerte de “unicornios”.

Entonces, si está buscando una oportunidad de ciencia de datos, y cumple con esta definición, llámenos. Siempre hablaremos con un unicornio.

Proveedores de Equipos de laboratorio de ciencias

Las habilidades de Hadoop están ahí para clamar: ¡este es un hecho indiscutible! La investigación de mercado aliada dice que el mercado global de Hadoop puede llegar a $ 84,6 mil millones para 2021 . Big Data es algo que crecerá día a día, por lo que el avance en la tecnología de big data no se abstendrá, pero Hadoop es una habilidad imprescindible en el escenario actual, ya que es el centro de soluciones de Big Data para muchas empresas y nuevas tecnologías como Spark han evolucionado alrededor de Hadoop.

• La capacitación de Hadoop lo convertirá en un experto en HDFS, MapReduce, Hbase, Zookeeper, Yarn, Oozie, Flume ySqoop utilizando casos de uso en tiempo real en el sector minorista, aviación, turismo y finanzas.
• Este curso es un trampolín para su viaje de Big Data y tendrá la oportunidad de trabajar en un proyecto de análisis de Big Data después de seleccionar un conjunto de datos de su elección.
• Comprensión detallada de la analítica de Big Data . El mercado de análisis de Big Data está creciendo en todo el mundo y este fuerte patrón de crecimiento se traduce en una gran oportunidad para todos los profesionales de TI.
• Practica proyectos de la vida real con Hadoop y Apache Spark. El análisis en tiempo real es el nuevo zumbido del mercado y tener habilidades de Apache Spark es una ruta de aprendizaje muy preferida después de la capacitación de Hadoop
• Dominar las actividades de administración de Hadoop, como la gestión, supervisión, administración y resolución de problemas de clúster, y la configuración de herramientas ETL como Pentaho / Talend para trabajar con MapReduce son cosa del futuro.
• Big Data es la tecnología de más rápido crecimiento y más prometedora para manejar grandes volúmenes de datos para realizar análisis de datos. El curso de capacitación de certificación Hadoop de Big Data lo ayudará a estar en funcionamiento con las habilidades profesionales más exigentes.
• Los profesionales de Hadoop se encuentran hoy entre los profesionales de TI mejor pagados, con salarios que oscilan hasta $ 85K (fuente: portal de trabajo), y la demanda del mercado para ellos está creciendo rápidamente.
• Da una ventaja sobre los diferentes expertos en el mismo campo, en términos de paquete de pago y confirma que tiene en cuenta los elementos más recientes de Hadoop.
• La capacitación de Hadoop de una academia de educación establecida lo ayuda a obtener un curso de Capacitación de certificación de Hadoop que, a su vez, lo ayuda a desarrollar una carrera profesional en tecnologías de vanguardia.

Las innovaciones de Big Data han ido aumentando constantemente a lo largo del tiempo. Con cada año hay una mejora en el sector y ciertamente gobierna el futuro de la ciencia de datos. Cuando consideramos 2016 para las innovaciones de datos, fue un momento de big data ya que durante ese período fue aplicable el almacenamiento, el procesamiento y la extracción de valor de los datos de todas las formas y tamaños.

Tendencias innovadoras de Big Data que gobiernan el futuro de la ciencia de datos:

1. Mudarse a la nube ha aumentado:

Es un elemento bastante sorprendente que las compañías hayan observado a la multitud moverse hacia la nube en grandes cantidades. Hubo problemas iniciales con respecto a esto, pero ahora, más tarde, se dio cuenta de que la nube es relativamente más segura que cualquier cosa que ofrecen otras compañías.

También se observa que una gran cantidad de empleados están trabajando de manera aislada, lo que significa que ha habido un requisito para dar acceso seguro a datos y herramientas analíticas desde cualquier lugar del mundo, lo que hace que Big Data as a Service (BDaaS) sea cada vez más importante.

2. El crecimiento continuará en sentido real:

Como se indicó en el informe “Streaming Analytics Market by Verticals – Worldwide Market Forecast & Analysis (2015 – 2020)”, se pronostica que las analíticas en tiempo real observarán un crecimiento anual promedio de 31.3% entre 2015 y 2020 , lo que parece que todavía es avanzando en el escenario actual.

Las cosas anteriores que se consideraban una práctica para las grandes y ricas empresas ahora se han vuelto bastante comunes entre las PYME. Todo esto es el resultado de la popularidad de la tecnología y la disminución del costo. Varias compañías buscarán en la memoria y en el chip, enfoques para recopilar y evaluar los datos lo más rápido posible. Esto se hace para que los competidores usen dicha tecnología y una vez que prevalezca en el mercado, la gente se verá obligada a usarla.

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Hay una gran demanda de trabajos relacionados con la ciencia de datos, y para 2020 la estimación requiere 2.7 millones de ofertas de trabajo para funciones de ciencia de datos y análisis. La ciencia de datos es un campo en crecimiento, y muchas empresas multinacionales lo buscan hoy en día. Debido al menor número de científicos de datos calificados y competentes en comparación con la demanda; Hay un espacio que necesita ser llenado.

Los informes de IBM dicen que para 2020 se prevé que el número de ofertas de trabajo de Data Science and Analytics crecerá en casi 364,000 a aproximadamente 2,720,000.

Sin lugar a dudas, la ciencia de datos es una de las carreras más exigentes ahora, y sin falta las personas con competencias en ciencia de datos se encontrarán indispensables para sus organizaciones. Actualmente, a la mayoría de las organizaciones les resulta difícil reclutar candidatos con un sólido conjunto de habilidades en ciencias de datos. La demanda seguirá aumentando, pero la oferta no se satisfará si la gente no se toma las cosas en serio, es por eso que la mayoría de las empresas ofrecen salarios lucrativos al científico de datos para atraer al mejor talento de la ciudad. Por favor, consulte el siguiente enlace para obtener más información.

Consulte también: ¿Ser un científico de datos es una buena carrera para los próximos 20 años?

Espero que esto ayude.

• La ciencia de datos se usa para predecir el futuro y, en lo que a mí respecta, si se realizan análisis para la ciencia de datos, seguramente se dirigirá a sus crecientes necesidades.
• El aumento en la tasa de datos adquiridos a través de sensores y la industria emergente de IoT, ambos fomentan el aumento de los requisitos de ciencia de datos.
• La mayoría de las organizaciones que se inclinan por las soluciones de IA abren más oportunidades para los aspirantes a científicos de datos.
• Actualmente, todas las organizaciones bien establecidas se han dado cuenta de la importancia de un científico de datos en sus empresas. En el futuro, puede esperar incluso que las nuevas empresas intenten obtener nuevos puestos para el puesto de científicos de datos.

Un área enorme, es decir, la Inteligencia Artificial se fusionará con casi todas las industrias. Desde entonces, el aprendizaje automático y especialmente el aprendizaje profundo están proporcionando resultados sorprendentes para mejorar la interacción del usuario.

1. IMPLANTES INTELIGENTES

En el futuro, los implantes médicos inteligentes se volverán más comunes. Las personas diabéticas recibirán implantes que regulan de manera inteligente sus niveles de azúcar en la sangre. Los atletas tendrán implantes que controlan la salud de las articulaciones y advierten a los atletas cuando los empujan demasiado.

Habrá dispositivos que regulen el flujo sanguíneo para niños y adultos con problemas cardíacos. Habrá implantes que pueden controlar su salud general y advertirle a usted o a su médico cuando se detecta un problema desde el principio.

2. Autos sin conductor

Los autos autónomos están siendo aclamados como la próxima gran cosa en el transporte. Pero hay otra área que también afectará la forma en que conducimos en la carretera y es la comunicación de automóvil a automóvil. Basado en una red de automóviles interconectados y propulsado por las próximas tecnologías de inteligencia artificial, este sistema permitirá que los vehículos en la carretera se comuniquen entre sí a través de señales.

3. EL ASCENSO DE LOS SUPERHUMANOS

Nos guste o no, el cuerpo humano es bastante limitado en lo que puede hacer. Cambia un poco la temperatura y no podremos sobrevivir. Se resfría y tienes que quedarte en cama una semana entera.

La buena noticia es que nos convertiremos en uno con las máquinas.

La combinación de robótica, biónica e inteligencia artificial marcará el comienzo de uno de los tiempos más radicales de la historia humana. Obtendremos habilidades sensoriales sobrehumanas en la vista, el oído, el gusto y el olfato.

Estas son solo algunas aplicaciones donde la IA está floreciendo. La parte emocionante es que están ocurriendo muchas investigaciones que ni siquiera conocemos. Si los que conocemos sobre el sonido son tan interesantes, imagine los que no tenemos idea.

Las tecnologías emergentes requieren grandes datos y serán manejadas por nada menos que los científicos de datos. Entonces, si ya ha decidido convertirse en un científico de datos, ¡está en el camino correcto!

¿Cómo aprender ciencia de datos?

Te diré 10 pasos sencillos siguiendo estos pasos que puedes seguir para convertirte en Data Scientist: ¿Cómo me convierto en un científico de datos paso a paso?

Espero que esto ayude. No dude en enviarme un mensaje para cualquier consulta adicional.

Todo lo mejor.

La ciencia de datos está creciendo a un ritmo exponencial. Cada empresa toma decisiones basadas en el análisis de datos.

Los datos están creciendo extremadamente día a día, por lo que los científicos de datos tienen una gran demanda, la demanda que nunca disminuirá. Me gustaría compartir un blog informativo sobre oportunidades de trabajo de ciencia de datos, aquí está el enlace: Trabajos de ciencia de datos | Empleos en Data Science | Carrera en ciencia de datos

Según glassdoor, hay 22.400 empleos solo en EE. UU.

y el mercado global de Big Data alcanzarán $ 122B en ingresos para 2025 – Frost & Sullivan

Definitivamente la ciencia de datos y el futuro científico tendrán una gran demanda.

Gracias por A2A,

El cuadro anterior está tomado de ” Hype Cycle for Emerging Technologies, 2013 “. Hemos cruzado el pico de expectación inflada. Y ahora se están moviendo hacia la productividad.
Seguro que el futuro estará abarrotado de personas que intentan aplicar DS en todos los problemas, más o menos usándolo en exceso. Pero puedo sentir que vamos a ver algunas aplicaciones realmente sorprendentes de DS para un usuario normal, aparte de las aplicaciones en línea (recomendaciones, orientación de anuncios, etc.) en forma de “Internet de las cosas”.

Para responder a esta pregunta, uno debe saber qué es la ciencia de datos. La ciencia de datos es útil para conocer los datos. Los métodos automatizados se utilizan para analizar una gran cantidad de datos. Consiste en procesos, algoritmos y sistemas para tener información de los datos. Ahora, hablando del futuro de Data Science, las siguientes son las principales preocupaciones:

• Con Internet of Things, surgen nuevas fuentes de datos que seguirán llegando.

• Las personas participan en la resolución creativa de problemas, por ejemplo, personas de dominios heterogéneos se involucran en técnicas relacionadas con el aprendizaje automático. Entonces el aprendizaje profundo se está volviendo popular
• La ciencia de datos y las conferencias relacionadas con el código abierto crecerán. Las empresas ahora aceptan código abierto, por ejemplo, en GitHub, comparten la parte de su cadena de herramientas, lo que significa que en el futuro, no solo se interesarán en la ciencia de datos, sino que también estarán felices de trabajar juntas como código abierto
• La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se guiarán por el modelo en lugar del enfoque estadístico tradicional, las personas se deshacerán de R, Python o Spark

• Con el paso del tiempo, se hará menos esfuerzo en la construcción de modelos y se proporcionará más tiempo a miles de ecosistemas de modelos.