Como resultado, no es de extrañar que el rol de científico de datos haya sido calificado como la “profesión más sexi del siglo XXI” por Harvard Business Review (enlace externo a IBM). Las organizaciones dependen cada vez más de estos roles para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio. El aumento del volumen de orígenes de datos y, por lo tanto, de datos, ha convertido a la ciencia de datos en uno de los campos de más rápido crecimiento de todas las industrias.
En cada una de estas técnicas, se entrena a las computadoras para aplicar ingeniería inversa a las conexiones de causalidad en los datos. Por ejemplo, el equipo de servicios de vuelo podría utilizar la ciencia de datos para predecir los patrones de reserva de vuelos del año siguiente al inicio de cada https://futuroelectrico.com/el-bootcamp-de-programacion/ año. El programa o algoritmo de la computadora pueden examinar datos anteriores y predecir picos de reservas de determinados destinos en mayo. Al anticiparse a las futuras necesidades de viaje de los clientes, la empresa podría empezar desde febrero a hacer publicidad específica para esas ciudades.
Método científico para niños: ¡Descubre y diviértete!
Además, se requiere la capacidad de trabajar en equipo, pensamiento analítico y curiosidad por aprender y aplicar nuevas técnicas y herramientas. Ser un buen Científico de Datos también implica tener buena comunicación, ser organizado y tener habilidades para la resolución de problemas. El Científico de Datos o Data Scientist es un perfil profesional que traduce los grandes volúmenes de información disponibles conocidos como Big Data. Provienen de todo tipo de fuentes de información masivas y las convierten en respuestas. Trabajan en cualquier tipo de negocio e industria con el objetivo de obtener respuestas fiables a problemas cotidianos.
Un científico de datos gana un salario promedio de 30,000 pesos mensuales en México, según Talent.com [1]. Además, debido al aumento de la demanda de científicos, también se han incrementado sus salarios en los últimos años, pues hay una competencia muy notable en el mercado por este talento. Armes describió una herramienta que actúa como un conector de datos, tomando datos de una fuente y decodificándolos en una forma que sea más legible para los científicos que no tienen datos. «Nos da un valor más rápido y es un buen traductor entre la gente de estadísticas y el C-Suite». Es en este elemento de construcción de modelos donde la narración entra en juego. Sin embargo, contar una historia sin conectarlo a un resultado deseado, enfatizó, no la cortará.
¿Cómo convertirse en un científico de datos?
Esto le ayuda a decidir si los resultados del proyecto son un éxito o un fracaso en función de las entradas del modelo. Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) explora la construcción y el estudio de algoritmos que aprenden a hacer predicciones sobre datos imprevistos/futuros. Luego, desarrollé un modelo predictivo teniendo en cuenta las fechas de reserva, el check in, el check out y las cancelaciones. El segundo paso El bootcamp de programación que te prepara para el mañana se basó en observar las correlaciones de las variables y su distribución; descubrimos que los jueves había más cancelaciones y que, los usuarios que habían cancelado dos veces, lo hacían una tercera vez. La demanda es alta para los profesionales de datos—se encuentra en la sexta posición de los empleos con más auge en México de 2022 según Linkedin—con un porcentaje de contratación de 19.8% mujeres y 80.2% hombres [2].
Un científico de datos, también llamado Data Scientist es un profesional que se encarga de analizar y extraer información valiosa a partir de conjuntos de datos. Esto implica utilizar técnicas estadísticas, matemáticas y de aprendizaje automático para encontrar patrones y tendencias en los datos. Los científicos de datos pueden trabajar en una variedad de campos, como las finanzas, la salud, la tecnología y la investigación. Su objetivo es ayudar a las empresas y organizaciones a tomar decisiones informadas y mejorar sus operaciones a través del análisis de datos.
