Los sesgos son desajustes en el comportamiento de las predicciones o los datos de entrenamiento del modelo entre diferentes grupos, como la edad o el nivel de ingresos. Por ejemplo, si una herramienta se entrena principalmente con datos de personas de mediana edad, puede ser menos preciso cuando se hagan predicciones que impliquen a personas más jóvenes o mayores. El ámbito del machine learning ofrece la oportunidad de abordar los sesgos detectándolos y midiéndolos en los datos y el modelo. Los diferentes tipos de aplicaciones y herramientas generan datos en varios formatos.
- La ciencia de datos es una disciplina que estudia de dónde proviene una determinada base de información.
- Utiliza datos para comprender lo que ha sucedido antes para conformar un procedimiento que seguir.
- El incremento de la producción de los datos y el incremento de las velocidades de computación de los ordenadores modernos y la computación en la nube, han permitido que surja este campo revolucionario que promete grandes salarios a cualquiera que lo estudie.
- En Datademia ofrecemos un Bootcamp donde aprenderás todo lo necesario para convertirte en un científico de datos, o un MDA – Máster en Datos y Analítica donde te convertirás en un experto en diferentes ámbitos del mundo de los datos.
Cuando están alojadas en el cloud, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas ni actualizarlas localmente. Varios proveedores de cloud, incluido IBM® Cloud, ofrecen también kits de herramientas preempaquetadas que permiten a los científicos de datos crear modelos sin codificación, de modo que se democratiza aún más el acceso a las innovaciones tecnológicas y la información de valor extraída de los datos. Las plataformas multipersona utilizan automatización, portales de autoservicio e interfaces de usuario sin código o con poco código para que las personas con poca o ninguna experiencia en tecnología digital o ciencia de datos puedan crear valor empresarial usando ciencia de datos y machine learning. Estas plataformas también son útiles para los científicos de datos expertos, ya que ofrecen una interfaz más técnica. Antes de entrar en materia, tenemos que ofrecer una definición de lo que es la ciencia de datos o data science.
¿Qué herramientas se utilizan para la ciencia de datos?
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. Los científicos de datos utilizan métodos de muchas disciplinas, incluida la estadística. El machine learning es la ciencia de entrenamiento de máquinas para que puedan analizar y aprender mediante datos, como lo hacen los humanos. Es uno de los métodos que se utilizan en los proyectos de ciencia de datos con el fin de obtener información automatizada de estos. Los ingenieros de machine learning se especializan en computación, algoritmos y habilidades de codificación específicas de los métodos de machine learning.
Puede analizar las posibles implicaciones de las diferentes alternativas y recomendar el mejor curso de acción. Utiliza el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, Conviértete en un tester de software con un curso online las redes neuronales y los motores de recomendación del machine learning. El análisis de diagnóstico es un examen profundo o detallado de datos para entender por qué ha ocurrido algo.
Impulse la innovación analítica integrando SAS® y código abierto
Dada la pronunciada curva de aprendizaje de la https://www.digitaltoo.com/2023/11/23/un-curso-de-ciencia-de-datos-online-que-disparara-tu-carrera-profesional/, muchas empresas buscan acelerar el rendimiento de la inversión de sus proyectos de IA; a menudo les cuesta conseguir contratar el talento necesario para materializar todo el potencial del proyecto de ciencia de datos. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”. Si tienes una inclinación por las matemáticas, la estadística, la programación y un interés en extraer conocimientos de los datos para resolver problemas, el Data Science podría ser para ti. Es importante tener curiosidad, capacidad analítica, y disposición para aprender constantemente, ya que el campo de la ciencia de datos está en constante evolución y requiere de actualización continua. Además de esas habilidades técnicas, los científicos de datos requieren un conjunto de habilidades más suaves, que incluyen conocimiento comercial, curiosidad y pensamiento crítico.