Qué es la ciencia de datos, para qué es, importancia y ejemplos Legaltech

Las tecnologías de código abierto se utilizan ampliamente en conjuntos de herramientas de ciencia de datos. Cuando están alojadas en la nube, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas o actualizarlas localmente. Varios proveedores de la nube, incluido IBM® Cloud, también ofrecen kits de herramientas preempaquetados que permiten a los científicos de datos crear modelos sin codificación, democratizando aún más el acceso a las innovaciones tecnológicas y los insights extraídos de los datos.

• La BI está orientada a datos estáticos (que no cambian) que generalmente están estructurados.
• Sin embargo, escribió que, en las empresas corporativas, el trabajo de ciencia de datos « siempre se centrará de manera más útil en realidades comerciales directas » que pueden beneficiar al negocio.
• A medida que aumenta la cantidad de datos generados y recopilados por las empresas, también aumenta su necesidad de científicos de datos.
• Si bien es cierto que la tecnología continúa produciendo avances sin precedentes a un ritmo veloz, la transformación digital sólo puede brindarnos su máximo potencial si canalizamos el poder de los datos que ésta brinda.

Hoy en día, la ciencia de los datos se halla muy presente dentro y fuera del mundo empresarial. Tanto es así que la revista de investigación Harvard Business Review calificó a la ciencia de datos como la profesión más sexy del siglo XXI. A los profesionales se les denomina científicos de datos, mientras que la ciencia de datos define las técnicas y tecnologías. Los tipos de datos no estructurados o semiestructurados —por ejemplo, archivos de registro, datos de sensores y texto— son comunes en las aplicaciones de ciencia de datos, junto con los datos estructurados. Además, los científicos de datos a menudo quieren acceder a los datos sin procesar antes de que se hayan limpiado y consolidado para poder analizar el conjunto de datos completo o filtrarlos y prepararlos para usos analíticos específicos. Como resultado, los datos sin procesar pueden almacenarse en un lago de datos basado en Hadoop, un servicio de almacenamiento de objetos en la nube, una base de datos NoSQL u otra plataforma de big data.

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Si bien el análisis de datos es una tarea compleja que requiere habilidades técnicas y conocimientos especializados, los investigadores tienen acceso a una variedad de herramientas de análisis de datos para ayudarles en su trabajo. Gracias a las redes sociales, dispositivos móviles personales, sensores y otras aplicaciones y dispositivos de uso intensivo de datos, incluso las pequeñas y medianas empresas tuvieron la oportunidad de obtener grandes volúmenes de datos sobre sus negocios y clientes. Aquí, Data Lake surgió como una solución típica para administrar y analizar Big Data en ese contexto. Lo ideal es que Data Lake también pueda incluir una capa de metadatos que describa la organización de datos y la semántica (por ejemplo, mediante el uso de tecnologías semánticas). Una vez recopilados y almacenados, los datos pueden prepararse opcionalmente (por ejemplo, mediante la creación de tablas y / o matrices) para el análisis de datos (por ejemplo, técnicas de visualización o aprendizaje automático).

A pesar de que hay una gran demanda por estos especialistas, las organizaciones se enfrentan a un gran reto de encontrar a profesionales de Ciencias de Datos en el mercado laboral. El uso de la Ciencia de https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ Datos con el análisis predictivo sirve para predecir resultados específicos. Por ejemplo, conocer qué es lo que harán mis clientes en esta semana o qué ventas se alcanzarán para las dos primeras semanas.

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Estas plataformas son centros de software, alrededor de los cuales se lleva a cabo todo el trabajo de ciencia de datos. Una buena plataforma alivia muchos de los desafíos de la implementación de la data science Por qué deberías aprender ciencia de datos con cursos online y ayuda a las empresas a convertir sus datos en información de forma más rápida y eficiente. Incluso los profesionales no técnicos pueden beneficiarse de las habilidades básicas en ciencia de datos.

Lo cierto es que por medio de técnicas estadísticas (típicas de la jurimetría), analíticas, matemáticas y computacionales que aplica la ciencia de datos, hoy en día los abogados pueden realizar acciones que antes no podían. El análisis de datos en la ciencia requiere habilidades técnicas y conocimientos especializados en técnicas de análisis de datos y software de análisis de datos. El análisis de datos es importante en la ciencia porque permite a los investigadores comprender los patrones, las relaciones y las tendencias en los datos que recogen. Los investigadores pueden utilizar los datos para evaluar diferentes opciones y determinar qué curso de acción es el mejor. Por ejemplo, los investigadores pueden utilizar los datos para evaluar diferentes tratamientos para una enfermedad y determinar cuál es el más efectivo. Los profesionales que sean capaces de utilizar la Ciencia de Datos podrán optimizar procesos y negocios de empresas de cualquier rubro, no solo los ligados a la tecnología.

Análisis predictivo

Desde la toma de decisiones basada en datos hasta la detección de fraudes, su impacto es evidente. Al comprender y aprovechar el poder de la ciencia de datos, los profesionales pueden impulsar la innovación, mejorar la toma de decisiones y lograr un crecimiento sostenible en la era digital. En campos como la salud, las finanzas y el marketing, el análisis de datos ha revolucionado la forma en que se abordan los desafíos y se brindan soluciones. Las organizaciones que adoptan enfoques basados en datos tienen una ventaja competitiva al ofrecer productos y servicios adaptados a las necesidades de los clientes. Pero ese sistema de recomendación lo que hizo anteriormente fue aprender de esos datos históricos, utilizar mecanismos especiales para que los algoritmos se fueran entrenado, para que cuando llegue una nueva serie o una nueva película, sea un recomendado para el usuario y se ajuste a sus gustos.

Además de los programas académicos, los posibles científicos de datos pueden participar en campamentos de entrenamiento de ciencia de datos y cursos en línea en sitios web educativos como Coursera y Udemy. Varios proveedores y grupos de la industria también ofrecen cursos y certificaciones de ciencia de datos, y los cuestionarios de ciencia de datos en línea pueden evaluar y proporcionar conocimientos básicos. Los beneficios comerciales específicos de la ciencia de datos varían según la empresa y la industria.