La necesidad de almacenamiento de datos aumentó a medida que el mundo se adentraba en la era del big data. Hasta 2010, era el principal problema y fuente de preocupación para los sectores empresariales. Aunque la ciencia de datos se puede emplear en diversos temas, es importante tener en cuenta que los datos deben ser tratados con responsabilidad y ética para evitar consecuencias no deseables.
En el sector sanitario, sus usos incluyen el diagnóstico de enfermedades, el análisis de imágenes, la planificación del tratamiento y la investigación médica. Las instituciones académicas utilizan la ciencia de datos para monitorear el desempeño de los estudiantes y mejorar su marketing para los futuros estudiantes. Los equipos deportivos analizan el rendimiento de los jugadores https://www.javiergosende.com/ciencia-datos-inteligencia-artificial y planifican estrategias de juego a través de la ciencia de datos. Las agencias gubernamentales y las organizaciones de políticas públicas también son grandes usuarios. Desde un punto de vista operativo, las iniciativas de ciencia de datos pueden optimizar la gestión de las cadenas de suministro, los inventarios de productos, las redes de distribución y el servicio al cliente.
¿A qué retos se enfrentan los científicos de datos?
Los conjuntos de datos contienen datos recopilados a través de un estándar de encuesta científica y son importantes para futuras visualización, extracción, forecasting, etc. Dado que los datos son el equivalente al petróleo crudo en el universo digital, los conjuntos de datos se están volviendo comerciales y escasos. Podría ser datos financieros, de salud comunitaria, Diferencia entre los datos NoSQL y los datos relacionales del mercado de valores, datos bancarios, datos geográficos, datos de investigación científica de partículas, calificaciones de productos en un sitio de comercio electrónico, etc. Se generan cantidad de información que hay que preparar, filtrar, limpiar e introducir en los modelos de Machine Learning o Deep Learning para predecir fallos con antelación.
Como consecuencia, se consiguen sustanciosos ahorros en revisiones periódicas o en compra de piezas de repuesto. La “apariencia” de inteligencia emerge a partir del hardware capaz de hacer los cálculos lo suficientemente rápido como para que pareciese que estábamos ante un concursante humano. Watson usaba computación distribuida mediante Hadoop y bases de datos que se tuvieron que almacenar en memoria RAM para que la respuesta fuera rápida.
Ciencia de datos y Big Data : ¿cuál es la relación?
Gracias al aprendizaje automático y a la ciencia de datos, ahora podemos calcular datos a una capacidad de 5.000 millones de cálculos por segundo. Además, al final de este artículo habrás adquirido los conocimientos fundamentales sobre los campos de aplicaciones (Machine Learning, Inteligencia artificial,…) de la ciencia de datos y sus límites actuales. Descubre lo que tienes que saber sobre este complejo campo de aplicaciones, que se ha convertido en una de las principales bazas de las empresas de todos los sectores (negocios físicos, empresas que actúan a través de la web,…). 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.
