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September 15, 2020
September 15, 2020 Njla772

¿Has oído hablar del Data Science? ¿Sabes en qué consiste esta ciencia del análisis de datos? En este post te contamos todo lo que debes saber sobre ella.

¿Qué es el Data Science?

Die Data Science es la ciencia de datos centrada en el análisis de grandes cantidades de datos para extraer información, analizar la realidad y conocer patrones que te pueden ayudar a tomar decisiones.

 

Conceptos clave

A continuación, te mostramos algunos conceptos que debes conocer sobre el Data Science:

 

  • Maschinelles Lernen: se trata de la creación de sistemas que pueden identificar patrones completos entre millones de datos, para clasificar la información y anticipar los comportamientos de los usuarios.
  • Tiefes Lernen: uno de los sistemas que activan los procesos de Maschinelles Lernen para crear una red neuronal artificial dividida en niveles jerárquicos; su objetivo es descubrir un tipo de información determinada entre millones de datos.
  • Text Mining: herramientas que analizan la información textual con el objetivo de hacer búsquedas, descubrir relaciones y clasificar documentos de forma automática.
  • Data Mining: conocida como minería de datos, su objetivo es responder a las preguntas de las empresas con datos.
  • Al: la Künstliche Intelligenz permite a una máquina actuar sin necesidad de una orden humana.

Aplicaciones en el mundo real

Esta ciencia de datos, conocida como Data Science, ha ayudado a reducir los tiempos de las empresas que manejan grandes cantidades de información; a continuación, te mostramos las aplicaciones del Data Science en los negocios:

 

  • Cyber-Sicherheit: permite detectar ciberamenazas a partir de los datos de acceso y los recursos del sistema.
  • Finanzen: su objetivo es detectar los fraudes en los pagos con tarjetas de crédito.
  • Sector de los seguros: las aseguradoras pueden calcular los riesgos que tiene un cliente de sufrir un accidente; de esta forma, pueden ofrecer a los usuarios una cuota personalizada.
  • Medicina: los sistemas de reconocimiento utilizan el Data Science para detectar tumores y buscar tratamientos.
  • Industria: la ciencia de datos permite un mantenimiento predictivo de las máquinas, ya que estas disponen de sensores que recogen la información e informan de si hay que preparar, limpiar o introducir cambios en el sistema.
  • Marketing: ayuda a las redes sociales en tiempo real como fuente de información; de este modo, una empresa puede saber qué productos demanda la sociedad y realizar ofertas segmentadas.
  • Buscadores: permite a los motores de búsqueda analizar y clasificar las fotografías de forma automática.
  • Automatización de los vehículos: por ejemplo, para el aparcamiento.
  • Energía: garantiza el suministro y detecta el uso fraudulento de las instalaciones energéticas.

Si quieres saber, cómo te beneficia el Data Science en Ecommerce, sigue leyendo: El papel del Data Science en un E-commerce

Puestos a los que puedes optar si estudias Data Science

En la actualidad, estudiar Data Science es una gran idea, ya que es uno de los perfiles más demandados por las empresas; a continuación, te mostramos algunos de los puestos más solicitados.

 

  • Data Scientist: profesional especializado en la extracción de conocimientos mediante los datos.
  • Data Engineer: especialista en hacer que los datos sean accesibles para que el Data Scientist los pueda manipular.
  • Data Architect: su trabajo es parecido al Data Engineer pero, en este caso, tiene una visión más global y orientada a la centralización, integración y mantenimiento de las fuentes de datos.
  • Data Analyst: persona encargada de interpretar los datos utilizando distintas técnicas; es decir, se encarga de analizar y presentar los resultados.
  • Chief Data Officer: conocido como CDO, este profesional es el máximo responsable de la gestión de los datos. Su función es liderar al resto de trabajadores, descritos anteriormente.

 

Ahora que ya lo sabes todo acerca del Data Science, ¿a qué esperas para formarte en una de las ciencias más demandadas por las empresas?

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