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¿Qué es la ciencia de datos?

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Recursos

¿Qué es realmente la ciencia de datos?

La ciencia de datos ha estado en boca de todos y sigue ganando relevancia no solo en el ámbito tecnológico, sino en diversas industrias. Detrás de este término hay una serie de habilidades, herramientas y roles clave que son esenciales considerar si aspiras a convertirte en un científico de datos exitoso. En este contenido, profundizaremos en algunas de las realidades y mitos del mundo de la ciencia de datos, el entorno laboral y lo que realmente se necesita para tener éxito en esta carrera apasionante.

¿Cuál es el rol del científico de datos dentro de una organización?

Un científico de datos no solo trabaja con números; su responsabilidad va mucho más allá de analizar datos. Este profesional desempeña un papel crucial en liderar equipos de datos, que suelen incluir analistas y otros ingenieros especializados en datos. Es esencial para un científico de datos entender el negocio en el que se encuentra, ya que uno de sus mayores aportes es traducir las necesidades de la organización en soluciones específicas basadas en datos.

  • Liderar equipos de datos: En un mundo ideal, el científico de datos lidera un grupo diverso de profesionales del área de datos, abarcando distintas disciplinas.
  • Comprensión del negocio: Es vital entender la organización para asegurar que el impacto de los datos sea positivo y efectivo.
  • Transformación de datos: Convertir datos en información accionable que favorezca la toma de decisiones dentro de la organización.

¿Cómo puede variar el entorno laboral en ciencia de datos?

A pesar de lo ideal que suena contar con un equipo completo de datos, la realidad es que a menudo los científicos de datos pueden encontrarse como el único recurso de la organización en esta área. Esto los convierte en un "one man army" (ejército de un hombre), lo cual exige que manejen múltiples tareas y herramientas de manera independiente.

  • Adaptabilidad: Ser capaz de desempeñar el trabajo de un equipo completo, entendiendo cada rol y herramienta.
  • Recursos limitados: A veces será necesario ejecutar estrategias sin el respaldo de un equipo completo.
  • Entorno cambiante: Aunque la ciencia de datos puede haber cambiado de nombre o enfoque en diferentes ocasiones, la necesidad de estos profesionales sigue siendo constante y crucial.

¿Es la ciencia de datos una moda pasajera?

A pesar de ser considerado por algunos como un "buzzword" (palabra de moda), la ciencia de datos es fundamental en cualquier organización moderna que busque utilizar la información existente para tomar decisiones estratégicas. La terminología puede cambiar, pero las habilidades esenciales de los científicos de datos seguirán siendo valiosas y demandadas.

  • Necesidad en el mercado laboral: Siempre habrá una demanda por habilidades de ciencia de datos en entornos laborales.
  • Cambio de nombres, no de roles: A lo largo de los años, la ciencia de datos ha cambiado de nombre, pero su importancia sigue intacta.
  • Capacidad de impacto: Ayudar a organizaciones a usar sus datos para contar historias y generar decisiones es una habilidad perdurable.

Si te apasiona la ciencia de datos, el camino está lleno de oportunidades para aquellos que buscan entender y transformar la información para impulsar el éxito organizacional. La demanda por profesionales preparados en esta área continúa en aumento, y las habilidades que adquieras siempre serán necesarias. Así que, sigue explorando y sumérgete en el fascinante mundo de los datos.

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Un científico de datos entiende el negocio y sus necesidades para traducirlo a los demás equipos de datos. El cientifico de datos es el líder. Su trabajo da impacto a la organización

  • DBAs
  • Analistas
  • Ingenieros

En muchas organizaciones va a haber una única persona que se encargue de todo el proceso de datos

  • Contar historias con los datos
  • Las habilidades siempre van a ser necesarias en cualquier organización

Hola les comparto los apuntes que tome sobre este curso, en algunas clases ahonde un poco mas, espero les sean de utilidad, no olviden dejar el like en mi tutorial de este curso. gracias totales

https://github.com/rb-one/Curso_de_PostgreSQL_Aplicado_a_Ciencia_de_Datos/blob/master/Notes/notes.md

Los datos son el nuevo Oro 😄

Crei que como DS estaria en un ricon obscuro y oculto del mundo donde solo yo y mis algoritmos seriamos felices. Ahora me doy cuenta, que esta figura es un lider y convive con muchas areas y personas. Por lo que debo de reforzar algunos skills sociales y de comunicacion.

Idealmente en una empresa se tiene un equipo de datos conformado por varias personas, el científico de datos es quien se encarga de gestionar todo el equipo.

  • El científico de datos es el encargado que los datos impacten de manera positiva a la organización usando todos los recursos a la mano.
  • A veces al científico de datos le toca hacer todo lo del equipo pues es el único en todo el equipo.
  • Las habilidades del científico de datos siempre van a ser necesarias en la organización pues le dan un sentido e interpretación a los datos.
    https://platzi.com/cursos/data/

En particular lo que mas me gusta es la conjunción de habilidades, matemáticas, programación, empresariales y personales. Que el rol requiere.

Básicamente estamos hablando de una persona que entiende de manera IMPECABLE el modelo de negocio y sabe que datos son útiles para ese modelo.
Como principal tarea tiene que encontrar datos que puedan transformarse en accionables para diversas áreas de la empresa y así impactar positivamente a la organización en sí.

7. ¿Qué es la ciencia de datos?

  • Tiene la facultad de entender bien le negocio y traducir las necesidades del mismo a los equipos de datos.
  • La aportación más grande del científico de datos es el impacto positivo a la organización.
  • Siempre va a existir la necesidad de alguien que entienda las necesidades y que utilice los datos que ya existen para transformarlos en algo que cuente una historia para la buena toma de decisiones que genere un impacto positivo.
  • Las habilidades de un científico de datos siempre van a ser necesarias en las empresas.

Wow ! No se si emocionarme o asustarme porque si una empresa ya entiende que necesita un DS también sabrá que esa persona deberá conocer muy bien el modelo de negocio (eso hace candidato una persona interna) o si solo sigue la moda de contar con un DS entonces el que llegue será el ArmyMan🤠.

IMPORTANTE: nuestro trabajo debe impactar de forma positiva a nuestra organización usando todos los recursos a la mano.

Me da la impresión que un buen "Científico de Datos" necesita aprender el modelo de negocio, para saber qué preguntar a la base de datos. Hay una frase espectacular en la película Thor I, en que Thor le confiesa al Dr Selvin que es un tonto, porque no fue capaz de entender lo que trató de enseñarle el Padre de Todo, y agrega: Me siento perdido, no encuentro las respuestas. A lo que sabiamente le responde el Dr Selvin: Amigo mío, estás en el camino correcto, cuando no encuentres las respuestas, comenzarás hacerte las preguntas "**correctas**".

Importante entender el negocio 😉

Agregaría estar preparado a conocer un modelo de negocio y especializarse en el, hablar su mismo idioma para entender el negocio y luego hacer la pregunta a resolver de una en una, contar su historia, luego analizarla, describirla para luego procurar predecir, luego prescribir y luego crear análisis cognitivos que permitan una interacción, es una camino largo y de mucho aprendizaje.

Tener en cuenta no es copiar algoritmos o programas, o gráficos bonitos, es crear una historia usando matemáticas, buscar, limpiar, clasificar, y analizar esos datos y luego crear una visualización de imprima valor

Los Datos son considerados uno de los Activos más valiosos por encima de su infraestructura!

La **ciencia de datos** es un campo interdisciplinario que combina técnicas de **estadística**, **matemáticas**, **programación** y **conocimiento del dominio** para **extraer** información útil y **tomar decisiones basadas en datos**. Su objetivo es analizar grandes volúmenes de datos (tanto estructurados como no estructurados) para descubrir patrones, realizar predicciones y generar conocimientos que puedan ser utilizados para resolver problemas complejos en diversas áreas, como negocios, salud, tecnología, marketing, entre otros. ### Elementos clave de la ciencia de datos: 1. **Recolección de datos**: * Los científicos de datos deben obtener datos de diversas fuentes, como bases de datos, APIs, sensores, archivos y plataformas de redes sociales. 2. **Limpieza y preprocesamiento de datos**: * Los datos rara vez están listos para su análisis, por lo que es necesario limpiarlos y transformarlos, eliminando inconsistencias, valores nulos, errores y haciendo que los datos sean adecuados para el análisis. 3. **Análisis exploratorio de datos (EDA)**: * Este proceso implica el uso de estadísticas y visualizaciones para entender las características de los datos, como distribuciones, correlaciones, valores atípicos, etc. Es crucial para identificar patrones y obtener una comprensión más profunda de los datos. 4. **Modelado y algoritmos**: * Los científicos de datos utilizan modelos matemáticos y algoritmos, incluidos **modelos predictivos** como **regresión**, **clasificación** y **clustering**, así como **aprendizaje automático (machine learning)** y **aprendizaje profundo (deep learning)**, para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en los datos. 5. **Visualización de datos**: * Presentar los resultados de manera comprensible es esencial para tomar decisiones informadas. Las herramientas de visualización permiten a los científicos de datos crear gráficos, diagramas y dashboards que faciliten la interpretación de los datos y los resultados obtenidos. 6. **Toma de decisiones basada en datos**: * El análisis de los resultados obtenidos ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas, optimizar procesos, predecir comportamientos futuros y descubrir oportunidades de negocio. ### Herramientas y tecnologías utilizadas en la ciencia de datos: * **Lenguajes de programación**: Python, R, SQL, Scala * **Bibliotecas y frameworks**: Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras * **Bases de datos**: SQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra) * **Plataformas en la nube**: AWS, Google Cloud, Azure * **Herramientas de visualización**: Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn ### Aplicaciones de la ciencia de datos: * **Negocios**: Optimización de procesos, análisis de tendencias de mercado, personalización de productos y servicios. * **Salud**: Análisis de imágenes médicas, predicción de enfermedades, análisis de registros de pacientes. * **Finanzas**: Detección de fraudes, análisis de riesgos, predicción de mercados. * **Marketing**: Segmentación de clientes, análisis de sentimiento, recomendaciones personalizadas. * **Deportes**: Análisis del rendimiento de los jugadores, estrategias de equipo basadas en datos. En resumen, la **ciencia de datos** permite extraer valor de los datos a través de métodos estadísticos, matemáticos y computacionales, y es fundamental en la toma de decisiones estratégicas en casi todas las industrias actuales.
Las habilidades de un científico de datos siempre serán necesarias en el ámbito laboral (aun cuando en un futuro cambie su nombre, la esencia es la misma). Gestionar los datos, descubrir que nos dicen y contar una historia a través de ellos para tomar decisiones y estrategias que lleven al crecimiento de la empresa.

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimientos e información valiosa a partir de datos en diversas formas. Combina elementos de estadísticas, matemáticas, informática y dominio del área para analizar y comprender fenómenos, hacer predicciones y tomar decisiones basadas en evidencia.

  • La ciencia de datos se aplica en una variedad de industrias, desde la atención médica y finanzas hasta marketing y ciencias sociales. Los profesionales de datos, como científicos de datos y analistas, utilizan herramientas y lenguajes de programación como Python y R para realizar análisis avanzados y desarrollar modelos predictivos. La disciplina continúa evolucionando a medida que la tecnología y los conjuntos de datos disponibles se expanden, desempeñando un papel crucial en la toma de decisiones basada en datos en el mundo actual.

Un cientifico de datos es aquel profesional que entiende las necesidades del negocio y se apoya en los datos de la empresa para generar un impacto positivo en la organización.

El cientifico de datos es practicamente el manager de la dependencia que maneja los datos, pues debe conocer, no solamente el negocio, sino tambien todo lo que hace su grupo de trabajo.

  • Entender bien el negocio.
  • Traducir las necesidades de datos de la organización.
  • “El aporte más grande del cientifico de datos es el impacto. Tu trabajo es que los datos impacten de manera positiva a tu organización”
  • Los datos deben contar una historia y que ayude a tomar decisiones.
  • Las habilidades de un cientifico de datos siempre van a ser necesarias en el ambito laboral.

quería enfocarme en ciencia de datos pero me di cuenta que es un poco mas complejo, por eso decidí primero enfocarme en el análisis de datos y posteriormente intentar migrar a la ciencia de datos

Conclusión:
Hay que ser un científico de datos que sepa traducir las necesidades de la empresa al producto concreto que se requiere, que pueda ser llevado a producción

Siempre en una organización va a haber la necesidad de alguien que entienda las necesidades y pueda utilizar los datos que ya existen y transformarlos en algo que cuenten una historia y que ayude a tomar decisiones.

amooo esta carrera

¿Qué es la ciencia de datos?

Es importante que el científico de datos entienda el negocio, su impacto es lo más relevante en su posición.

Es necesario entender las herramientas y como puedes manejarlas para ayudar a la empresa.

Israel dice que una empresa siempre va necesitara alguien que ayude a la toma de decisiones mediante el manejo de los datos, siempre serán necesarios .

Una excelente definición!

Interesante

interesante clase

Si o si tenemos que saber de todo un poco lo que hace un Cientifico de Datos, ya con el tiempo te convertiras en un experto.

Sea lo que sea a lo que te dediques, saber de ciencia de datos ayuda bastante a entender en profundidad los datos.