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Todo lo que necesitas saber sobre Data Science

Posted 16 mayo By Master Data ScienceIn 0 comments

La información siempre ha sido valiosa. Sobre todo cuando era difícil de conseguir, pero ahora ha adquirido una importancia mucho mayor. Aunque también es cierto que actualmente tenemos datos mucho más a mano que nunca. Un master en Data Science posibilita conocer las numerosas formas de discernimiento y enfoque de los datos, además de entender nuevas técnicas desarrolladas para la aplicación de los mismos a las nuevas tecnologías de la información y comunicación. Ahora bien, vamos a profundizar un poco más en el tema:

¿Qué es Data Science?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sea estructurados o no estructurados. Es una continuación de algunos campos de análisis de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva.

Esta idea no habría surgido de no ser por la tecnología de nuestros tiempos. La estadística sí que podría haberse pasado a llamar Data Science independientemente de la existencia de la red. Y en ese caso, un master en Data Science ya no sería lo que es, puesto que ahora incluye conocimientos más amplios sobre analítica predictiva, machine learning o minería de datos.

Las tecnologías de la comunicación y la información acarrean una serie de consecuencias. La interconexión que se genera a raíz de estas y que conecta a la población mundial de forma global, beneficia el aprendizaje de los individuos. También le da utilidad a nuevos pensamientos y fomenta el intercambio de ideas para así poder evolucionar la manera en que conectamos nuestras culturas, nuestros conocimientos.

Todo ello genera el ambiente ideal para la creación de contenido. Cuanto mayor sea la capacidad de almacenamiento de los sistemas y mejores formas de computación existan, más cerca estaremos de hallar nuevos métodos como el del aprendizaje profundo de cara a la inteligencia artificial.

Posibilidades del Data Science

Como se ha comentado antes, una unión de información posibilita realizar proyectos que hasta hace años se creían prácticamente imposibles. La inviabilidad de esas ideas se disuelve en la viabilidad de trabajos que se desarrollan a día de hoy. Una persona debidamente formada en un master de Data Science puede encargarse de buscar solución a problemas de índole transformacional. Utilizar unos datos ilegibles es tarea de especialistas que, basándose en criterios que vienen formados por una serie de conocimientos y años de estudio, consiguen analizar dicha información para darle utilidad directa.

Un experto en Data Science debe saber sobre los principales lenguajes de programación, ya que es un factor clave. Conocer SQL, por ejemplo, es lo más normal dentro del mundo del Data Science. Por otro lado están Pyhton, que generalmente lo usan más los informáticos, o R que es mayormente utilizado por científicos. Existen bastantes lenguajes que añadir, pero sus usos dependen mucho del campo para el que se trate su utilización.

Por otra parte la gestión de datos integra variedad de temáticas como la utilización de herramientas de visualización dinámicas. Temas como la web de los datos o las bases de datos son temas imprescindibles para poder empezar con un master en Data Science.

¿Cómo empezar a estudiar Data Science?

Una forma de aprendizaje de Data Science, o al menos una manera de conseguir una base inicial, son los eventos virtuales que lleva tiempo utilizando Microsoft. En ellos se habla, sencillamente, de los fundamentos de la Ciencia de Datos. En concreto, de cómo aprovechar Cortana Intelligence para empezar a predecir los estándares del futuro o cómo construir un primer experimento en Azure Machine Learning o cómo utilizar API de Microsoft Cognitive Services para construir componentes inteligentes en aplicaciones, entre muchos otros temas.

Finalmente, podemos decir que estudiar un master de Data Science es un paso importante acompañado de una difícil decisión. Antes de empezar, tienes que tener nociones de estadística, Machine Learning, análisis predictivo y minería de Datos. Sin estos conocimientos te será más difícil formarte, ya que es un campo de trabajo profesional y sobre todo competitivo. No obstante, ¡no te rindas! Nunca es tarde para empezar. Si tienes cualquier tipo de pregunta, ¡escríbenos!

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