Que es el data science

Qué es la ciencia de los datos en la programación

«En términos más generales, un científico de datos es alguien que sabe cómo extraer el significado de los datos e interpretarlos, lo que requiere tanto herramientas y métodos de la estadística y el aprendizaje automático, como ser humano. Pasa mucho tiempo en el proceso de recopilación, limpieza y manipulación de datos, porque los datos nunca están limpios. Este proceso requiere persistencia, estadística y conocimientos de ingeniería de software, habilidades que también son necesarias para comprender los sesgos en los datos y para depurar los resultados del registro del código.

Una vez que los datos están en forma, una parte crucial es el análisis exploratorio de datos, que combina la visualización y el sentido de los datos. Encontrará patrones, construirá modelos y algoritmos -algunos con la intención de entender el uso del producto y la salud general del mismo, y otros para servir como prototipos que finalmente se incorporan al producto. Puede diseñar experimentos y es una parte fundamental de la toma de decisiones basada en datos. Se comunicará con los miembros del equipo, los ingenieros y la dirección en un lenguaje claro y con visualizaciones de datos para que, aunque sus colegas no estén inmersos en los datos, entiendan las implicaciones».

Qué es la ciencia de los datos con un ejemplo

Los científicos de datos son los encargados de gestionar los grandes datos, reuniendo y analizando grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados. El papel de un científico de datos combina la informática, la estadística y las matemáticas. Analizan, procesan y modelan los datos y, a continuación, interpretan los resultados para crear planes de acción para las empresas y otras organizaciones.

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Los científicos de datos son expertos analíticos que utilizan sus habilidades tanto en tecnología como en ciencias sociales para encontrar tendencias y gestionar datos. Utilizan el conocimiento del sector, la comprensión del contexto y el escepticismo de los supuestos existentes para descubrir soluciones a los retos empresariales.

En el mundo actual, impulsado por los datos, hay una mayor necesidad de científicos de datos en todos los sectores. Acelere su carrera en este campo de rápido crecimiento completando un riguroso programa de maestría que es 100% en línea, asequible y flexible para adaptarse a su vida. Con una FDS de la Universidad de Texas en Austin, que es la mejor clasificada, obtendrá habilidades en demanda en visualización de datos, minería de datos, análisis de datos, aprendizaje automático y más.

¿Qué es la ciencia de los datos?

Únete a una Universidad clasificada entre las cinco mejores del Reino Unido en investigación en Matemáticas (THE analysis of REF 2021) con una excelente reputación en la enseñanza y el aprendizaje (top ten del Reino Unido en Matemáticas, QS World University Rankings by subject 2022).

La ciencia de los datos es una disciplina emergente y apasionante que tiene un profundo impacto en la sociedad. El mundo produce volúmenes de datos cada vez mayores y dar sentido a estos datos tiene la capacidad de ser transformador.

Con aplicaciones en una amplia gama de industrias, estudiar ciencia de los datos te dotará de los conocimientos y habilidades que necesitas para acelerar tu carrera. La industria farmacéutica, la fabricación, los estudios de mercado, las redes sociales, las finanzas, los deportes y la gestión de catástrofes son campos con gran demanda de científicos de datos.

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Instituto de Matemáticas y sus Aplicaciones (IMA) Este programa cumplirá con los requisitos educativos de la designación Chartered Mathematician, otorgada por el Instituto de Matemáticas y sus Aplicaciones, cuando se sigue por la formación posterior y la experiencia en el empleo para obtener competencias equivalentes a las especificadas por la Agencia de Garantía de Calidad (QAA) para grados de maestría enseñados.

Qué es el curso de ciencia de datos

«En términos más generales, un científico de datos es alguien que sabe cómo extraer el significado de los datos e interpretarlos, lo que requiere tanto herramientas y métodos de la estadística y el aprendizaje automático, como ser humano. Pasa mucho tiempo en el proceso de recopilación, limpieza y manipulación de datos, porque los datos nunca están limpios. Este proceso requiere persistencia, estadística y conocimientos de ingeniería de software, habilidades que también son necesarias para comprender los sesgos en los datos y para depurar los resultados del registro del código.

Una vez que los datos están en forma, una parte crucial es el análisis exploratorio de datos, que combina la visualización y el sentido de los datos. Encontrará patrones, construirá modelos y algoritmos -algunos con la intención de entender el uso del producto y la salud general del mismo, y otros para servir como prototipos que finalmente se incorporan al producto. Puede diseñar experimentos y es una parte fundamental de la toma de decisiones basada en datos. Se comunicará con los miembros del equipo, los ingenieros y la dirección en un lenguaje claro y con visualizaciones de datos para que, aunque sus colegas no estén inmersos en los datos, entiendan las implicaciones».

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