El Data Science es una disciplina que utiliza métodos y técnicas para analizar grandes volúmenes de datos con el fin de descubrir patrones, tendencias y relaciones que puedan proporcionar información valiosa para la toma de decisiones. Es una combinación de habilidades en matemáticas, estadísticas, programación y conocimiento de dominio, y tiene aplicaciones en una amplia variedad de industrias y campos. El primer uso de científico de datos como título de trabajo profesional se atribuye a DJ Patil y Jeff Hammerbacher, quienes decidieron conjuntamente adoptarlo en 2008 mientras trabajaban en LinkedIn y Facebook, respectivamente. En 2012, un artículo de Harvard Business Review coescrito por Patil y el académico estadounidense Thomas Davenport calificó al científico de datos como „el trabajo más sexy del siglo XXI“. Desde entonces, la ciencia de datos ha seguido creciendo en importancia, impulsada en parte por un mayor uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las organizaciones. Una trayectoria profesional alternativa es que las personas que trabajan en otros roles se vuelvan a capacitar como científicos de datos —una opción popular para las organizaciones que tienen problemas para encontrar personas con experiencia.
A continuación te contamos que Estados Unidos (EU) aprueba una ley para la protección de datos del cerebro humano. El reporte concluye que „las disposiciones actuales de seguridad de los datos de las empresas de neurotecnología de consumo generalmente no están equipadas para salvaguardar los datos neuronales“. Simultáneamente, no existe „información adecuada“ o sobre las prácticas curso de desarrollo web de privacidad para proteger esos datos o sobre los derechos de los pacientes o usuarios de neurotecnología, por lo que las compañías pueden compartir (vender) esos datos a terceros. Además, la ley incluye por primera vez los datos neuronales (actividades cerebrales y del sistema nervioso periférico) entre los datos biológicos ya protegidos por leyes de privacidad.
¿Qué es un científico de datos?
A pesar de la promesa de la ciencia de datos y las grandes inversiones en equipos de ciencia de datos, muchas empresas no son conscientes del valor total de sus datos. En su carrera por contratar talentos y crear programas de ciencia de datos, algunas empresas han experimentado flujos de trabajo de equipo ineficientes, con varias personas que utilizan diferentes herramientas y procesos que no funcionan correctamente de forma conjunta. Sin una gestión centralizada y más disciplinada, los ejecutivos podrían no obtener un retorno completo de sus inversiones.
- Incluso los coches autónomos se basan igualmente en la Data Science y en el análisis predictivo para ajustar su velocidad, evitar los obstáculos, mejorar la gestión de cambios de vía peligrosos o para elegir el itinerario más rápido.
- Función 5.- Determinar líneas específicas en materia de integración de informes sobre presunta responsabilidad administrativa por incumplimiento a las observaciones, para proporcionar el expediente al área de responsabilidades y se inicie el procedimiento correspondiente.
- Función 4.- Coordinar la elaboración, previa concertación con las Dependencias y Entidades, de los indicadores para la evaluación de la gestión gubernamental, con el propósito de someterlos a consideración de la persona Titular de la Unidad de Control, Evaluación y Mejora de la Gestión Pública.
- 6.- Currículum Vítae actualizado con fotografía, máximo 3 cuartillas (distinto al de Trabajaen), con números telefónicos de los empleos registrados incluyendo el actual, en los que se detallen claramente, funciones desempeñadas y periodo en el cual laboró para cada puesto ocupado.
- Rosário et al., (2021) reporta que la Data Science en el marketing se ha enfocado en en la publicidad digital, la microsegmentación y la microtargeting, la velocidad y el rendimiento, y la experimentación en tiempo real.
- Implica clasificar, ordenar y modificar los datos para generar conocimiento sobre los datos introducidos.
En cambio, la ciencia de datos es un campo multidisciplinario que utiliza métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos a partir de los datos de maneras diversas. Un Data Scientist es un profesional especializado en el análisis de datos, que utiliza técnicas avanzadas y herramientas de Data Science para extraer conocimientos valiosos y tomar decisiones informadas. Su trabajo implica la recopilación y preparación de datos, el análisis exploratorio, el desarrollo de modelos predictivos y descriptivos, la evaluación de modelos y la comunicación de los resultados a las partes interesadas.
¿Cómo funciona la Data Science?
La educación formal en Ciencia de Datos suele involucrar programas de grado y posgrado específicos. Estos cubren fundamentos matemáticos, estadísticos y programación, junto con la aplicación de técnicas de análisis de datos en contextos del mundo real. La Ciencia de Datos, un término que ha estado en boca de todos en la última década, es mucho más que una simple tendencia. Es una disciplina que ha transformado la forma en que entendemos y utilizamos la información en el mundo moderno.
Función 2.- Proponer a la persona titular de la Jefatura de la Unidad de Control y Mejora de la Administración Pública Federal, para su aprobación las actividades que los Organos Internos de Control deban instrumentar como parte del Plan Anual De Trabajo y de Evaluación, en materia de mejora de la gestión pública, ética pública y prevención de la actuación bajo conflicto de interés en las dependencias, incluidos sus Organos Administrativos Desconcentrados, y Entidades. La última característica del big data es la V de valor, ¿cómo obtenemos valor de estos grande volúmenes de información? Y esto lo logramos con la ciencia de datos, ya que gracias a las capacidades analíticas, podemos transformar los datos en información y la información en conocimiento. Si no desea adquirir estas habilidades por cuenta propia, tome un curso en línea o inscríbase en un campamento de capacitación.
Entender a las personas y al mundo
El perfil analítico hace referencia a la capacidad de analizar y extraer insights desde información presentada en una tabla o gráfico. Y puede que Excel aparezca mucho menos que Python, R y Julia en las listas de los must, pero es lo realmente básico si quieres comenzar el camino para llegar a ser un/a data scientist integral (y sí. Entiendo que la comparación entre Excel y estos es lenguajes de programación es simplista). Espero que al leer este artículo encuentres una buena introducción para seguir aprendiendo e involucrándote en el maravilloso mundo de los datos. Para lograr lo anterior, comenzaremos https://ssociologos.com/2024/04/09/diferencia-entre-las-bases-de-datos-nosql-y-las-bases-de-datos-relacionales/ con la definición más simple y concreta a la que he llegado sobre data science, para después revisar algunos ejemplos que complementan dicha definición. Si disponemos de un conjunto de datos de los problemas, podemos analizarlos automáticamente para descubrir patrones útiles y agrupaciones naturales que pueden simplificar enormemente sus soluciones. Los(las) aspirantes que requieran la aclaración de dudas sobre la reactivación de un folio, deberán enviar un correo a la cuenta , dentro de los 5 días hábiles posteriores a la fecha en que se les informe acerca de la reactivación o no de un folio.