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5 herramientas que se pueden utilizar sin un Data Scientist

Publicado 10 junioEtiquetas data science, data science and big data, data science degree, data scientist university programs, datamining

El Data Science es una de las tecnologías más destacadas de los últimos años. Al igual que los data scientist, o científicos de datos, unos de los perfiles profesionales más buscados por múltiples empresas. Los data scientist consiguen extraer y analizar la información más valiosa dentro de un conjunto de datos. De esta manera, logran las mejores respuestas y resultados para lograr el éxito de una empresa u organización.

Sin embargo, ¿es posible el uso de herramientas de Data Science sin tener que contratar a un data scientist? Y, ¿existen herramientas que hagan esto posible? En nuestro próximo post te hablamos de 5 de las herramientas que se pueden utilizar sin un data scientist. Si estás interesado, ¡sigue leyendo!

1. Aprendizaje automatizado

Al igual que muchos trabajadores, los data scientist dedican más de la mitad de su tiempo a tareas que son repetitivas y pesadas. Tareas como pueden ser, por ejemplo, la preparación de datos y la selección de ciertos algoritmos. Al mismo tiempo, estos algoritmos pueden estar parcialmente o totalmente automatizados, dependiendo del tipo. Debido a la pérdida de tiempo que supone que no todos los algoritmos estén automatizados, han salido al mercado unas herramientas para solucionarlo.

Esta serie de herramientas aseguran la automatización del trabajo de los data scientist. Igualmente, ayudan a que sean más productivos y efectivos. Cientos de empresas y organizaciones pueden hacer uso ya de ellas para potenciar el trabajo en Data Science. Asimismo, se podrá aprovechar de manera más la eficiencia de los trabajadores que tengan que lidiar con grandes cantidades de datos.

 

2. Aplicaciones sin codificación

Otra de las herramientas más útiles que se pueden utilizar sin un data scientist con las aplicaciones sin codificación. Estas son plataformas que se desarrollan con un software de código bajo y sin código, que ofrecen estructuras sencillas. Las estructuras son increíblemente fáciles de usar para el personal de TI y para personal no técnico. Les permite crear aplicaciones y herramientas para la empresa con una simple mecanismo de arrastrar y soltar. Además, es una de las herramientas con más futuro en el ámbito del Data Science. Esto es debido a que se puede aprovechar cuando surja escasez de técnicos o data scientist en el mercado.

 

3. Modelos de IA pre-entrenados

La ciencia de datos está también muy ligada a otras tecnologías como la inteligencia artificial (AI). Es por ello que muchos científicos de datos también se tienen que encargar de desarrollar modelos de aprendizaje automáticos. Igualmente, esta es otra tarea que hace que los data scientist inviertan mucho tiempo y esfuerzo. Es por esto que varios proveedores han sacado modelos de inteligencia artificial ya entrenados. Gracias a estos modelos, se podrá reducir el tiempo empleado en su entrenamiento antes de usarse para análisis de imágenes, videos o textos.

 

4. Autoservicio en análisis de datos

Otra herramienta que se puede utilizar sin la ayuda de científicos de datos son los análisis de datos de autoservicio. Personal como los trabajadores de TI pueden acceder a estas herramientas, que permiten obtener información de una manera más fácil. Estas herramientas pueden ayudar en el proceso de desarrollo y despliegue de ciertos modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, los comerciales pueden realizar complejos análisis de datos sin la ayuda de los data scientist.

 

5. Aprendizaje agilizado

Al mismo tiempo que crece la demanda de profesionales dentro del sector del Data Science, crecen los cursos de capacitación para ello. Igualmente, están creciendo el número de campamentos dirigidos a entrenar a profesionales de la enseñanza. Con esto se pretende implantar unos conocimientos básicos de matemáticas y codificación en Data Science para posteriormente poder aplicarlos en proyectos empresariales.

 

El futuro de los Data Scientist

A pesar de las herramientas que se pueden utilizar sin la ayuda de un científico de datos, la realidad es que la necesidad de profesionales cualificados es innegable. Toda empresa que desee realizar análisis de grandes cantidades de datos necesidad expertos en este ámbito para lograr el mayor beneficio. Pero, ¿dónde obtener esa formación como data scientist? ¡En la Universidad de Alcalá!

Gracias al Máster en Data Science de la UAH conocerás de primera mano todas las herramientas necesarias para el análisis de datos. Además, estarás rodeado de los mejores profesores y profesionales del sector. No pierdas la oportunidad que te brindamos e inscríbete ya. ¡Te esperamos!

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