Además de esas habilidades técnicas, los científicos de datos requieren un conjunto de habilidades más suaves, que incluyen conocimiento comercial, curiosidad y pensamiento crítico. Otra habilidad importante es la capacidad de presentar conocimientos de datos y explicar su importancia de una manera que sea fácil de entender para los usuarios comerciales. Eso incluye capacidades de narración de datos para combinar visualizaciones de datos y texto narrativo en una presentación preparada. La ciencia de datos es intrínsecamente desafiante debido a la naturaleza avanzada de la analítica que involucra.

Las herramientas de machine learning no son completamente precisas, por lo que puede existir cierta incertidumbre o sesgo. Los sesgos son desajustes en el comportamiento de las predicciones o los datos de entrenamiento del modelo entre diferentes grupos, como la edad o el nivel de ingresos. Por ejemplo, si una herramienta se entrena principalmente con datos de personas de mediana edad, puede ser menos preciso cuando se hagan predicciones que impliquen a personas más jóvenes o mayores. El ámbito del machine learning ofrece la oportunidad de abordar los sesgos detectándolos y midiéndolos en los datos y el modelo.

Interpretar los resultados

Ya sea limitaciones presupuestarias, falta de recursos de capacitación o resistencia de los empleados, reconocer y superar estos obstáculos es crucial para el progreso. Proporciona el marco estructurado y las pautas necesarias para garantizar que los datos se utilicen de manera responsable y efectiva. Complementa los aspectos culturales al proporcionar las reglas y procedimientos necesarios para gobernar el uso y la gestión de datos. Lo cual significa que el proceso de programación no ejerce control directo sobre el hardware.

Por eso recomendamos que haya un contexto previo, lo más detallado posible, gracias a una investigación del mercado en que se desarrolla el negocio y, mejor todavía, que haya interacciones con la gente involucrada. Por eso se puede decir que es útil para prácticamente todo, desde la ciencia médica hasta la práctica legal en un despacho, porque ella se https://www.elagora.com.mx/Que-es-la-ciencia-de-datos-y-como-se-relaciona-con-la-inteligencia-artificial.html encarga de interpretar y darle sentido a la información que se tiene almacenada. Es decir, que extrae la utilidad de los datos para uno o varios objetivos determinados. Hoy en día, The Echo Nest está encargada de analizar la información de más de 170 millones de usuarios. Cada una requiere diferentes técnicas, habilidades, herramientas y competencias.

¿Quién supervisa el proceso de data science?

El objetivo de contar con esta gran cantidad de data es porque se desea utilizar para responder diversas preguntas que pueden ayudar al negocio. Por ejemplo, para determinar a qué usuarios me tengo que dirigir en mi próximo lanzamiento de zapatillas o para saber dónde puedo abrir mi próximo local de café. De esta manera, la Ciencia de Datos domina y trabaja el ciclo de vida de los datos de principio a fin. Es decir, no solo se queda en la parte de almacenar datos o en el proceso de ordenarlos, sino que trabaja en el ciclo de vida de los datos de forma completa hasta el punto de que la data sea explotada para un fin específico.

Brandon Mora es consultor de datos e información en el Sector de Conocimiento, Innovación y Comunicación del Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Ha trabajado como consultor de investigación y datos en el Departamento de Evaluación de Impacto del Banco Mundial, y como analista de datos en la oficina de planeamiento estratégico del Ministerio de Educación en Perú. Es economista graduado de la Universidad Andina del Cusco y además posee un MicroMaster en Data, Economía y Política del Desarrollo del MIT. MANA Community se asoció con IBM Garage para crear una plataforma ¿En qué se beneficia la ciencia de datos de la inteligencia artificial? Un curso que te ayuda a usarlos de IA para realizar minería de datos en grandes volúmenes de datos ambientales de diversos canales digitales y miles de fuentes. Debido al alto nivel de conocimientos requeridos, quienes deseen inscribirse en esta licenciatura antes deberán haber aprobado cuatro semestres en Actuaría, Física o Ingeniería en Computación —entre otras carreras afines— para luego cursar cuatro más en el IIMAS. Para evitar errores, las súper computadoras cargadas de inteligencia artificial revisan millones de datos e imágenes en el tiempo en el que un ingeniero sale a comprar un café.

Requisitos previos de la ciencia de datos

Además, los científicos de datos a menudo quieren acceder a los datos sin procesar antes de que se hayan limpiado y consolidado para poder analizar el conjunto de datos completo o filtrarlos y prepararlos para usos analíticos específicos. Como resultado, los datos sin procesar pueden almacenarse en un lago de datos basado en Hadoop, un servicio de almacenamiento de objetos en la nube, una base de datos NoSQL u otra plataforma de big data. Los científicos de datos también crean herramientas y tecnologías de IA para su implementación en diversas aplicaciones. En ambos casos, recopilan datos, desarrollan modelos analíticos y luego entrenan, prueban y ejecutan los modelos contra los datos.