Si vienes de estad\u00edstica, el \u00e1rea de computaci\u00f3n es tal vez la m\u00e1s dif\u00edcil\u201d, explica. En el sector salud, por ejemplo, el cient\u00edfico puede trabajar con reconocimiento de im\u00e1genes. Puede ser la clave para determinar si una imagen de ultrasonido es un tumor canceroso o no; si un lunar en una foto es un tumor o no; si alg\u00fan tipo de tratamiento funciona o no. Si puede determinar cu\u00e1l de ellos usa una tarjeta de cr\u00e9dito de supermercado, por ejemplo, es probable que abra el correo electr\u00f3nico y use el cup\u00f3n. Este proceso los har\u00e1 felices y el supermercado, adem\u00e1s de consolidar este cliente, tiene un retorno econ\u00f3mico. A partir de esto, el profesional puede predecir la probabilidad de que el abogado gane o pierda el caso.<\/p>\n

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• Como un data scientist, pasar\u00e1s mucho tiempo trabajando con varias cantidades de datos t\u00e9cnicos y n\u00fameros – \u00a1aseg\u00farate de que sea algo que te apasione!<\/li>\n
• Por \u00faltimo, se necesita tener un conocimiento general de tecnolog\u00edas y herramientas de Big Data.<\/li>\n
• Mucho de los softwares y herramientas utilizados en Big Data y Machine Learning se encargan de hacer la mayor parte de c\u00e1lculos matem\u00e1ticos por ti, sin embargo, esto no podr\u00e1 hacerlo nadie.<\/li>\n
• Aqu\u00ed, lo necesario es poder preparar los datos, visualizarlos, realizar una exploraci\u00f3n y una limpieza de los mismos y, con base en ello, poder construir modelos.<\/li>\n<\/ul>\n

  Es la habilidad mas importante y, por ello, deber\u00e1 tener habilidades muy s\u00f3lidas para el an\u00e1lisis de datos. Es importante tener en cuenta que estas son solo cifras aproximadas y que el salario real puede variar ampliamente seg\u00fan la ubicaci\u00f3n, la industria y el nivel de experiencia. Adem\u00e1s, es posible que el salario de un https:\/\/psicocode.com\/miscelanea\/curso-ciencia-datos-tripleten\/<\/a> incluya beneficios adicionales como seguro de salud y planes de jubilaci\u00f3n.<\/p>\n

  \u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre la ciencia de datos y la ingenier\u00eda de datos?<\/h2>\n

  Supongamos que has tenido una semana pesada – tu auto se descompuso, tu mascota tiene un resfriado y tienes que pagar impuestos. Todo esto resulta en ti acudiendo a tu entrevista laboral pero tambi\u00e9n tu falta de motivaci\u00f3n. Es posible estudiar una Licenciatura en Ciencias de Datos, que integra conocimientos de todas las disciplinas que conforman el campo del an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n. Para lograr esto, un data scientist eval\u00faa las distintas alternativas y elabora una respuesta sobre el mejor curso de acci\u00f3n.<\/p>\n

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  • En realidad, las funciones son m\u00e1s detalladas, como analista de datos, ingeniero de datos o ingeniero de lenguaje.<\/li>\n
  • Por ejemplo, el servicio de vuelos podr\u00eda hacer el an\u00e1lisis detallado de un mes con un rendimiento particularmente alto para entender mejor el pico de reservas.<\/li>\n
  • La empresa puede innovar para obtener una mejor soluci\u00f3n y ver un aumento significativo en la satisfacci\u00f3n del cliente.<\/li>\n<\/ul>\n

    Aunque los cient\u00edficos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar ese tipo de iniciativas a un mayor nivel requiere m\u00e1s habilidades de ingenier\u00eda de software para optimizar un programa para que se ejecute m\u00e1s r\u00e1pidamente. En consecuencia, es habitual que los cient\u00edficos de datos colaboren con ingenieros de machine learning para escalar los modelos de machine learning. El machine learning es la ciencia de entrenamiento de m\u00e1quinas para que puedan analizar y aprender mediante datos, como lo hacen los humanos. Es uno de los m\u00e9todos que se utilizan en los proyectos de ciencia de datos con el fin de obtener informaci\u00f3n automatizada de estos. Los ingenieros de machine learning se especializan en computaci\u00f3n, algoritmos y habilidades de codificaci\u00f3n espec\u00edficas de los m\u00e9todos de machine learning. Los cient\u00edficos de datos pueden utilizar m\u00e9todos de machine learning como herramientas o trabajar con otros ingenieros de machine learning para procesar los datos.<\/p>\n

    Los Resultados M\u00e1s Apreciados<\/h2>\n

    Un Data Scientist (cient\u00edfico de datos) no s\u00f3lo obtendr\u00e1 los datos de una \u00fanica fuente como har\u00eda un analista de datos tradicional. Sino que deber\u00e1 extraer y examinar m\u00faltiples datos y ser capaz de tener una visi\u00f3n amplia y global del problema. Eso s\u00ed, sin excluir ninguna soluci\u00f3n por extra\u00f1a o descabellada que esta pueda parecer. No te preocupes, que te traemos una recopilaci\u00f3n de cu\u00e1les han sido esos conceptos clave. El cient\u00edfico c\u00e1ntabro lleva a\u00f1os trabajando en el desarrollo de sensores para estudiar el tipo de colisiones de part\u00edculas que tratan de entender los componentes m\u00e1s b\u00e1sicos de la materia. En este art\u00edculo, exploraremos por qu\u00e9 la ciencia de datos es una carrera tan prometedora y c\u00f3mo puedes dar tus primeros pasos en este emocionante mundo.<\/p>\n

    Un estudio de Kaggle de 2018 revel\u00f3 que Python, SQL y R son los lenguajes de programaci\u00f3n m\u00e1s populares. El de m\u00e1s aceptaci\u00f3n, con diferencia, fue Python (el 83% de los encuestados lo usaban). Adem\u00e1s, 3 de cada 4 profesionales de datos recomendaron que los aspirantes a cient\u00edficos de datos aprendan Python primero. La fiebre de los datos ha hecho que empecemos a escuchar hablar de esta disciplina por todos lados. Pero, no podemos dejar de preguntarnos si es una moda pasajera o los cient\u00edficos de datos han venido para quedarse. Repasamos qu\u00e9 es exactamente eso de la data science, sus oportunidades laborales y las posibilidades que existen para formarse.<\/p>\n

    \u00bfC\u00f3mo convertirse en data scientist?<\/h2>\n

    Las titulaciones en inform\u00e1tica, ciencia de los datos, TI, matem\u00e1ticas o negocios pueden ser \u00fatiles. Considera los t\u00edtulos y cursos ofrecidos por las mejores universidades y organizaciones en Coursera que pueden ayudarte a desarrollar las habilidades que necesitar\u00e1s como curso de ciencia de datos<\/a>, como el Certificado Profesional de An\u00e1lisis de Datos de Google. El salario promedio mensual de los cient\u00edficos de datos en M\u00e9xico es de 35,000 pesos mexicanos [2]. Sin embargo, los salarios de los cient\u00edficos de datos oscilan entre 16,000 y 65,000 pesos.<\/p>\n