Data Science proporciona las vistas analíticas de los datos que se extraen de diversas fuentes, como la ciencia de la información, la informática, las matemáticas, la base de datos, el almacenamiento de datos, la compresión de datos, etc. Se utiliza para resolver los complejos problemas empresariales, ya que se centra más en Big Data soluciones para organizar y procesar datos. Data Science permite a las empresas establecer sus estrategias y construir un enfoque analítico para sus negocios. Todas las técnicas ayudan a construir un gran valor empresarial a partir del conocimiento adquirido de los datos.
Data Science funciona en varios campos y se puede aplicar en muchos dominios como traducción automática, reconocimiento de voz, robótica, motores de búsqueda, economía digital, cuidados de salud, ciencias sociales y humanidades, etc.
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Estrategias de trabajo del científico de datos
Data Science es manejado por Data Scientist, que en realidad es el punto de intersección de tres competencias principales ‘
- Experiencia matemática : para ver las dimensiones, patrones y correlaciones en los datos, los científicos de datos están utilizando técnicas matemáticas que brindan la solución a los problemas comerciales al involucrar los modelos analíticos de datos. El enfoque estadístico, las estadísticas clásicas y las estadísticas bayesianas les están ayudando a tomar análisis que los supervisan para establecer estrategias para sus negocios.
- Tecnología y piratería : en este caso, la piratería no significa un colapso en las computadoras, se refiere a la creatividad utilizada en las habilidades técnicas para construir ciertas cosas. Junto con otras habilidades técnicas, la capacidad de pirateo también es importante para Data Scientist, porque necesitan trabajar en datos enormes que requieren un algoritmo complejo. Aunque trabajan en marcos algorítmicos existentes, a veces crean su propio algoritmo para resolver problemas complejos. Esta forma de trabajar les ayuda a ser más capaces de enfrentar diferentes desafíos.
- Decisiones comerciales sólidas : para establecer valores sustanciales bien posicionados para las empresas, el equipo de Data Science necesita estar más interesado en las estrategias comerciales, como los recursos, la planificación, la implementación y muchos otros factores importantes. Para representar los datos de buena manera, debe tomar una buena decisión, que debe basarse en el pensamiento estratégico del enfoque algorítmico analítico.
Roles y responsabilidades del científico de datos
Los científicos de datos son muy similares al estadístico, pero están más enfocados en la implementación práctica sobre datos como la limpieza de datos, visualización, pronóstico, modelado, etc.
Los científicos de datos juegan varios roles de trabajo para manejar los datos de manera diferente. A continuación se muestra un papel clave:
- Administradores de bases de datos : los administradores recopilan datos para tomar decisiones importantes y para ello requieren varias herramientas de software para organizar y almacenar datos.
- Arquitectos de datos : las personas con habilidades de programación y con experiencia en inteligencia de negocios son buenas para manejar datos ambiguos. Los arquitectos de datos son creativos para generar información sobre los datos, ya que están muy familiarizados con el tipo no estructurado de datos y estadísticas.
- Visualizadores de datos : los visualizadores de datos traducen el análisis de datos en información para el negocio y le permiten comunicarse en toda la empresa.
- Ingenieros de datos : los ingenieros de datos están desempeñando un papel importante en la ciencia de datos. Son responsables de diseñar, construir y administrar Big Data. Desarrollaron la arquitectura de datos para analizar y procesar el negocio según las necesidades.
- Ecologistas de datos : los ecologistas de datos ayudan a encontrar el archivo sobrecargado en el sistema para crear y administrar datos en nubes públicas y privadas. Estos aspectos ayudan a facilitar el acceso a los datos.
Ciencia de datos de seguridad
Security Data science es una aplicación que controla las actividades y acciones de acceso a los datos para protegerlos de riesgos desconocidos. La ciencia de datos desempeña un papel importante para establecer información para la entrega de datos donde, mientras tanto, se encuentra con algunos desafíos para procesar un gran conjunto de datos. Por lo tanto, Data Science desactiva sus herramientas de monitoreo de seguridad y fraude para evitar el acceso no autorizado a los datos.
Esta forma de proteger los datos en realidad implica la gestión de archivos de registro y prevenir el fraude. Data Science proporciona una seguridad rica para dispositivos, web y redes sociales. La ciencia de los datos de seguridad se centra en la seguridad de la información que se ocupa del análisis, las estadísticas, el sistema y la visualización de datos.
Resumen del curso
El curso de Data Science presenta las herramientas e ideas en la caja de herramientas de Data Scientist. Este curso ofrece una visión general del análisis de datos, el procesamiento y el conocimiento de los roles del científico de datos. Este curso utiliza el concepto R que cubre todo el ciclo de datos, desde la adquisición de datos hasta el almacenamiento de datos.
Prerrequisitos :
No hay ningún requisito previo específico para aprender el curso de ciencias de datos, sin embargo, el conocimiento de las estadísticas básicas de Java y matemáticas puede ayudar más a ser un alumno frecuente.
Ventajas de aprender Data Science
El curso de ciencia de datos habilita las habilidades para la creciente demanda de la tecnología Big Data. Potencia la eficiencia en tecnología como Hadoop, programación R, Mahout, máquina. Big data y Data science genera numerosos trabajos y oportunidades para establecer su carrera. La certificación ayuda a obtener conocimiento y experiencia en tecnología que proporciona un buen salario y una mejor trayectoria profesional. Las industrias líderes están tomando Data Science como una ventaja para establecer su negocio adecuadamente. Por lo tanto, existe una gran necesidad de científicos de datos a nivel mundial. Número de buenas empresas como Microsoft, Google, IBM, Accenture, Amazon, Cognizant, Oracle, SAS, LinkedIn, Facebook, TCS, Apple, Capgemini, Dell, Deloitte, EMC, Bank of America, etc., están contratando para los diferentes roles de trabajo de Científico de datos.