Escuela de Data Science
Data Science es justamente eso una ciencia que su principal objetivo es analizar datos, normalmente se estudian grandes cantidades de datos con el fin de poder tomar decisiones objetivas y precisas, para tener una mayor probabilidad de éxito.
El Data science almacena los datos mediante el big data gracias a varios canales.
Los expertos en data science se centran en estudiar el comportamiento de los usuarios y que toda informacion util pueda ser de ayuda en una empresa para mejorar la calidad de sus servicios y productos, lo cual los hace mas atractivos hacia sus clientes.
Domina las herramientas y técnicas del procesamiento de big data y data science.
Y además el data science trabaja también con otras areas como: la matemática, la estadística y la informática.
¿Por qué estudiar data Science?
La data science es una combinación de matemáticas y tecnología informática que puede recopilar, transformar, almacenar, agregar, clasificar y optimizar datos. Es uno de los campos de conocimiento más exigentes y de más rápido crecimiento en el campo técnico. Hoy, todas las empresas serias tienen un equipo de ciencia de datos.
Además, las técnicas y herramientas que dominan los expertos en ciencia de datos también se pueden aplicar a varios problemas fuera de las empresas tradicionales. Los problemas en los campos de la biología, la medicina, la educación, la economía, las finanzas, el derecho, la sociología, la física, etc. se pueden resolver mediante modelos y aplicaciones construidas por expertos en datos.
Que es Big Data?
Es una colección muy grande de datos que no se pueden almacenar en un sistema tradicional. Su tamaño puede variar bastante con peta-bytes. Lo cual es información de gran volumen, de alta velocidad que demanda una plataforma innovadora para manejar estos datos.
Además este proporciona herramientas, tecnología y metodologías para almacenar , analizar y buscar estos datos un muy poco tiempo para encontrar soluciones e ideas.
¿Qué papel puedo desempeñar en el equipo de Data Science?
Los miembros del equipo de ciencia de datos realizan diversas actividades para que puedan sacar conclusiones basadas en los datos analizados. Además de comprender cada uno de estos roles, también es importante comprender los pasos de un flujo de trabajo de ciencia de datos.
Data engineer
Los ingenieros de datos son responsables de crear y mantener una infraestructura de software que pueda manejar grandes conjuntos de datos. Su mundo gira en torno a Hadoop, Spark, Kafka, Airflow, sistemas de monitoreo, uso de nubes públicas (como Google Cloud Platform o AWS) y otras tecnologías. Son destacados expertos en ingeniería de software y arquitectura de sistemas en la nube. Operan durante las fases de cosecha y almacenamiento.
La fase de recopilación implica la obtención de datos de diversas fuentes. En esta etapa, es importante sistematizar y automatizar su colección para crear un flujo constante para que las tendencias y patrones se puedan determinar en los siguientes pasos.
A veces, los datos se pueden analizar cuando llegan y, en otros casos, se pueden analizar más tarde. Por eso es importante almacenarlos de forma segura y accesible durante la fase de almacenamiento. Aquí, también necesitamos tomar decisiones arquitectónicas sobre la estructura de los datos. ETL, lago de datos, almacén de datos y otros términos son comunes en esta etapa. Aquí, el conocimiento de la infraestructura y los sistemas de almacenamiento es crucial.
Data analyst
Su objetivo principal es encontrar conocimiento a partir de datos existentes y compartir hallazgos relevantes para tomar decisiones comerciales. Con este fin, sus habilidades van desde el conocimiento de Excel, información estadística, herramientas de visualización de datos como Tableau y Microsoft Power BI hasta el procesamiento de lenguajes de consulta como los lenguajes SQL y Python para la manipulación, conversión y análisis de datos.
Los analistas de datos parten del problema a resolver a través del análisis y se encuentran en la etapa exploratoria. Primero, debe extraer los datos recopilados y reorganizarlos para que se puedan entender. Usando herramientas estadísticas, prestará especial atención a las tendencias y patrones que pueden ser importantes para que el diagnóstico interprete los datos. Finalmente, debes comunicar la información que encuentres a los líderes, quienes deben tomar decisiones comerciales de una manera muy fácil de entender a través de gráficos e informes de tablero.
Data scientist
Las habilidades de los científicos de datos incluyen algunas habilidades de analistas de datos con Python y SQL, probabilidad y estadística, y redes de habilidades con conocimiento de inteligencia artificial como cálculo, álgebra lineal, máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión, redes neuronales, Tensorflow y Keras. PyTorch, scikit-learn y algunas herramientas de desarrollo back-end.
Su trabajo comenzó en la etapa de exploración y transformación. Realizan limpieza, detección de anomalías y crean conjuntos de datos a partir de datos sin procesar. Sus habilidades les permiten explorar la distribución de datos mediante la búsqueda de estadísticas descriptivas. Posteriormente, transformaron el conjunto de datos para poder manipular el modelo de clasificación predictiva.
Una vez que los datos están limpios, es hora de realizar un análisis más avanzado en la fase de agregación y etiquetado. La tarea consiste en segmentar datos, definir y obtener métricas, generar agregaciones, extraer características y preparar datos para el aprendizaje automático.
Los archivos de visualización también deben generarse ahora para facilitar la detección de patrones ocultos, correlaciones y causalidad en los datos originales. Aquí, las matemáticas y el conocimiento empresarial son más importantes que nunca para hacer las preguntas correctas y sacar las conclusiones correctas.
Finalmente, ha llegado la etapa de aprendizaje automático y optimización, que permite obtener información que es beneficiosa para la organización al ayudar a la organización a comprender con precisión el comportamiento de sus usuarios y sus negocios.
Machine learning engineer
El ingeniero de aprendizaje automático opera en el paso final de la fase de optimización y aprendizaje automatizado. Su tarea es ampliar y mejorar los modelos creados por científicos de datos. Por supuesto, este rol requiere las mismas habilidades de inteligencia artificial que un científico de datos, pero también requiere el uso de herramientas como Flask, Django, FastAPI, Docker, conocimiento de infraestructura y conocimiento de servicios en la nube como AWS, Google Cloud Platform. o Microsoft para profundizar la implementación de aplicaciones.
Azur Los ingenieros de aprendizaje automático se aseguran de que todas las tareas del sistema en producción funcionen correctamente. Con este fin, hace un uso extensivo de algoritmos y bibliotecas de aprendizaje automático, y mejora los modelos que se han puesto en producción. Al automatizar y abstraer los procesos repetitivos que existen en la mayoría de las aplicaciones, hace que el código creado por científicos de datos sea mantenible, escalable, y depurable. En la mayoría de las tareas.
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