Licenciatura en Ciencia de Datos IPN

Al tratarse de tecnologías muy variadas y complejas los científicos de datos han tenido que optar por la especialización, dando lugar a múltiples perfiles. Este alto grado de especialización es también habitual en otras áreas de conocimiento como la medicina o la ingeniería. Su objetivo es la resolución de problemas complejos que requieren el procesamiento y análisis avanzado de datos, aplicados a industrias de cualquier tipo. La https://www.contrareplica.mx/nota-curso-en-linea-desarrollo-frontend-202321129 forma parte de la inteligencia artificial que está en boca de todos desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. Los profesionales de la ciencia de datos utilizan sistemas de computación para seguir el proceso de la ciencia de datos. El análisis descriptivo examina los datos para obtener información sobre lo que ha ocurrido u ocurre en el entorno de datos.

El diagrama de Venn sobre la ciencia de datos, creado por Drew Conway, CEO y fundador de Alluvium, ilustra las competencias que debe tener un profesional para trabajar como un data scientist. Está en nuestras manos elegir el rol que vamos a ocupar en esta revolución, porque todo lo que es ciencia de datos estará en primera línea. Sin embargo, a la hora de convertirse en científico de datos se deben tener en consideración varios aspectos. En primer lugar, es importante diseñar un camino formativo acorde a la especialidad elegida.

Redes y grafos con Python

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. Farmer dijo que el proceso hace que la ciencia de datos sea un esfuerzo científico. 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. Como resultado, agregó, los científicos de datos deben colaborar con las partes interesadas del negocio en proyectos a lo largo del ciclo de vida de la analítica. La ciencia de datos también es vital en áreas más allá de las operaciones comerciales habituales.

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Sin embargo, en equipos más pequeños, un científico de datos puede cumplir varias funciones. En función de la experiencia, las aptitudes y la formación, pueden desempeñar varios roles que se superpongan entre sí. En este caso, sus responsabilidades diarias podrían incluir la ingeniería, el análisis y el machine learning, además de las metodologías básicas de la ciencia de datos.

Unidades de Aprendizaje Optativas

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. Drew Conway en su página web explica con la ayuda de un diagrama de Venn, las principales habilidades que le dan vida y forma a la ciencia de datos, así como sus relaciones de conjuntos. En la actualidad la plataforma está disponible en 24 idiomas y se actualiza continuamente para añadir nuevos datos y servicios. Para los próximos siete años se prevé una inversión conjunta por parte de los socios de la Unión Europea de al menos 1.000 millones de euros para continuar con su desarrollo.

  • Las empresas necesitan entenderlo cada vez mejor porque, entre otras cosas, puede ayudarles a mejorar sus estrategias de marketing y ventas, encontrar nuevas perspectivas de negocio y aumentar la eficiencia operativa.
  • Cuenta con aproximadamente 28 mil volúmenes en las áreas de matemáticas, cómputo e ingeniería, y con préstamo interbibliotecario, préstamo a domicilio y sala de consulta.
  • Asegúrese de que la plataforma incluya soporte para las últimas herramientas de código abierto, proveedores comunes de control de versiones como GitHub, GitLab y Bitbucket y una estrecha integración con otros recursos.
  • Esto puede suponer un reto, particularmente en empresas grandes que cuentan con múltiples equipos de trabajo con necesidades diferentes.

La estadística es un campo con bases matemáticas que busca recopilar e interpretar datos cuantitativos. 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.

El rol de la inteligencia artificial y el machine learning en la ciencia de datos

El Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) y la Facultad de Estudios Superiores Acatlán poseen instalaciones propicias que permitirán consolidar la enseñanza de la licenciatura. El IIMAS dispone de una biblioteca especializada en cómputo y matemáticas aplicadas con bibliografía necesaria para atender los programas de las asignaturas de la carrera y para cubrir las necesidades de los alumnos que así la requieran. Cuenta con aproximadamente 28 mil volúmenes en las áreas de matemáticas, cómputo e ingeniería, y con préstamo interbibliotecario, préstamo a domicilio y sala de consulta. Entre los casos de uso más habituales, se incluye la optimización de procesos mediante automatización inteligente, focalización mejorada y personalización para mejorar la experiencia del cliente (CX). En 2010 Kenneth Cukier escribe “Data, Data Everywhere” donde expresa su opinión acerca de ese nuevo tipo de profesional, el científico de datos.

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Asimismo, imparte estudios de posgrado y educación continua; dispone de bolsa de trabajo, publicaciones, laboratorios y talleres para algunas carreras; organiza actividades deportivas y recreativas,ofrece becas, orientación educativa, servicio médico. Sin embargo, con la llegada de ChatGPT, comenzó una interesante propuesta de herramientas modernas de inteligencia artificial, las cuales nos parecen cada vez más asombrosas. Sólo curso de analista de datos las cuentas personales de Google que no se hayan utilizado durante dos años o más se verán afectadas por esta actualización de cuenta inactiva. Las cuentas creadas para organizaciones, como escuelas o empresas, no se verán afectadas, afirma Google. Recordó que la BUAP cuenta con el Laboratorio Nacional de Supercómputo del Sureste de México, un importante centro de apoyo para la investigación, con infraestructura de primer nivel.

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