EAE Madrid ofrece programas formativos de alta calidad para as\u00ed darle impulso a tu futuro. As\u00ed que, si eres de los que haya estudiando actuar\u00eda, ciencias de la computaci\u00f3n, f\u00edsica, ingenier\u00eda en computaci\u00f3n, matem\u00e1ticas, matem\u00e1ticas aplicadas y matem\u00e1ticas aplicadas y computaci\u00f3n esta es una carrera ideal para ti. Seg\u00fan un informe de empleo IT de la consultora Deloitte, esta profesi\u00f3n ser\u00e1 una de las m\u00e1s demandadas en 2020, no por algo la ciencia de los datos es la que domina los listados de habilidades m\u00e1s requeridas en las empresas.<\/p>\n
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Son profesionales que buscan patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos, utilizando diversas herramientas, t\u00e9cnicas y el pensamiento cr\u00edtico para llegar a soluciones pr\u00e1cticas a problemas de la vida real. Los flujos de trabajo de la ciencia de datos no siempre est\u00e1n integrados en los procesos y en los sistemas de toma de decisiones empresariales, lo que dificulta que los responsables de negocio colaboren de manera inteligente con los cient\u00edficos de datos. Si no cuentan con una integraci\u00f3n mejor, a los responsables empresariales les resulta dif\u00edcil comprender por qu\u00e9 toma tanto tiempo pasar del prototipo a la producci\u00f3n, y es menos probable que respalden la inversi\u00f3n de proyectos que consideran demasiado lentos. Un Data Analyst o analista de datos se centra principalmente en la recopilaci\u00f3n, el an\u00e1lisis y la visualizaci\u00f3n de datos. Por otro lado, un Data Scientist se centra en la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas y herramientas avanzadas de an\u00e1lisis y ciencia de datos para extraer informaci\u00f3n valiosa de los datos y tomar decisiones basadas en esa informaci\u00f3n. A diferencia de los cient\u00edficos de datos, los analistas de datos no se preocupan por utilizar los datos para encontrar tendencias o averiguar el futuro del negocio.<\/p>\n
Estas plataformas tambi\u00e9n son \u00fatiles para los cient\u00edficos de datos expertos, ya que ofrecen una interfaz m\u00e1s t\u00e9cnica. Son parte matem\u00e1ticos, parte cient\u00edficos en computaci\u00f3n y parte observadores de tendencias. Y como abarcan los mundos de los negocios y de TI, son muy buscados y bootcamp de programaci\u00f3n<\/a> bien pagados. Los cient\u00edficos de datos no estaban en muchos radares hace una d\u00e9cada, pero su repentina popularidad refleja la forma en que las empresas conciben ahora el big data. Esa masa de informaci\u00f3n carente de estructura e inmanejable ya no puede ser ignorada y olvidada.<\/p>\n Los cient\u00edficos de datos tambi\u00e9n adquieren competencias de uso de plataformas de proceso de big data, como Apache Spark, el marco de trabajo de c\u00f3digo abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL. Para crear modelos de machine learning, los cient\u00edficos de datos suelen recurrir a distintos marcos de trabajo, como PyTorch, TensorFlow, MXNet y Spark MLib. Aunque los t\u00e9rminos se pueden usar de manera indistinta, el an\u00e1lisis de datos es un subconjunto de la ciencia de datos. La ciencia de datos es un t\u00e9rmino que engloba todos los aspectos del procesamiento de datos, desde la recopilaci\u00f3n hasta el modelado y la informaci\u00f3n. Por otro lado, el an\u00e1lisis de datos se ocupa principalmente de la estad\u00edstica, las matem\u00e1ticas y el an\u00e1lisis estad\u00edstico.<\/p>\n La plataforma debe contar con un alto grado de disponibilidad, tener controles de acceso robustos y admitir una gran cantidad de usuarios simult\u00e1neos. De hecho, se espera que la plataforma del mercado crezca a una tasa anual compuesta de m\u00e1s del 39% en los pr\u00f3ximos a\u00f1os y se proyecta que alcance los 385 mil millones de d\u00f3lares para el 2025. En este tipo de an\u00e1lisis, la importancia de la Ciencia de Datos es que eval\u00faa distintas estrategias para lograr objetivos espec\u00edficos. Es decir, la misma tecnolog\u00eda ofrece distintos caminos que puede tomar la empresa respecto a una necesidad y les presenta la predicci\u00f3n de los resultados que generar\u00eda cada camino. De esta manera, la Ciencia de Datos domina y trabaja el ciclo de vida de los datos de principio a fin. Es decir, no solo se queda en la parte de almacenar datos o en el proceso de ordenarlos, sino que trabaja en el ciclo de vida de los datos de forma completa hasta el punto de que la data sea explotada para un fin espec\u00edfico.<\/p>\nInnovar con nuevos productos y soluciones<\/h2>\n