Data science: ¿qué es la ciencia de datos y para qué sirve? Legaltech

A medida que las decisiones de los gobiernos aumentan en volumen y complejidad, las administraciones apuestan por la ciencia de datos para poder tomar decisiones más precisas, justas y ágiles. Infórmese sobre cómo las administraciones de todo el mundo aplican la analítica para tomar millones de decisiones decisivas cada día. La demanda cada vez mayor de una atención basada en valores y ciclos de desarrollo de fármacos más cortos ha acelerado la incorporación de la ciencia de datos a la atención sanitaria. Solo en el campo del diagnóstico por imágenes, la AI y la analítica ayudan a mejorar la precisión de los diagnósticos, complementar el trabajo de médicos y radiólogos, y mejorar la atención al paciente. Es difícil encontrar un sector que no aplique la ciencia de datos a las funciones empresariales más decisivas.

• Pero estos datos no son de valor si no podemos convertirla en información y en última instancia, en conocimiento.
• A pesar de la promesa de la ciencia de datos y las grandes inversiones en equipos de ciencia de datos, muchas empresas no son conscientes del valor total de sus datos.
• El aprendizaje automático es una forma de análisis avanzado en el que los algoritmos aprenden sobre conjuntos de datos y luego buscan patrones, anomalías o conocimientos en ellos.
• Uno de los mayores desafíos es eliminar el sesgo en los conjuntos de datos y las aplicaciones de análisis.
• Un experto en ciencia de datos puede trabajar en muchos tipos de organizaciones a industrias y son miles las oportunidades de trabajo disponibles a nivel mundial.

Muchos también tienen la tarea de crear visualizaciones de datos, cuadros de mando e informes para ilustrar los resultados de los análisis. Uno de los mayores desafíos es eliminar el sesgo en los conjuntos de datos y las aplicaciones de análisis. Eso incluye problemas con los datos subyacentes en sí y aquellos que los científicos de datos construyen inconscientemente en algoritmos y modelos predictivos.

¿Qué herramientas utiliza para presentar los resultados de su investigación?

Dado que la ciencia de datos suele utilizar grandes conjuntos de datos, es extremadamente importante contar con herramientas que se puedan escalar con el tamaño de los datos, sobre todo para proyectos con estrechos márgenes de tiempo. Las soluciones de almacenamiento en cloud, como los lagos de datos, proporcionan acceso a infraestructura de almacenamiento y son capaces de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad. Estos sistemas de almacenamiento aportan flexibilidad a los usuarios finales y les permiten poner en marcha grandes clústeres si es necesario. También pueden añadir nodos de cálculo incremental para acelerar los trabajos de proceso de datos, y permitir a la empresa hacer concesiones a corto plazo a cambio de mayores resultados a largo plazo.

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. Cuando hablamos sobre ciencia de datos (data science), nos referimos al estudio de datos estructurados o no estructurados. En principio, la ciencia de datos era más utilizada en la industria del marketing y la gobernanza.

Procesamiento de lenguaje natural (NLP) avanzado

Los científicos de datos trabajan de manera más estrecha con la tecnología de datos que los analistas empresariales. Definen casos empresariales, recopilan información de las partes interesadas o validan soluciones. Por su parte, los científicos de datos usan la tecnología para trabajar con datos empresariales.

• Se utilizan en muchas empresas para tomar decisiones, mejorar las operaciones y encontrar nuevas oportunidades.
• Dichos sesgos pueden sesgar los resultados de los análisis si no se identifican y abordan, lo que genera hallazgos defectuosos que conducen a decisiones comerciales equivocadas.
• Casi la mitad de nuestros encuestados opta por entornos de desarrollo integrados (IDE) para gestionar este tipo de tareas.
• SAS Visual Data Mining and Machine Learning le permite resolver los problemas analíticos más complejos con una única solución integrada y colaborativa, que ahora cuenta con su propia API de modelado automatizado.

Los científicos de datos no son necesariamente responsables directos de todos los procesos involucrados en el ciclo de vida de la https://imagendelgolfo.mx/nacional/domina-el-analisis-de-datos-con-este-curso-online/50458381. Por ejemplo, las segmentaciones de datos suelen ser manejadas por ingenieros de datos, pero el científico de datos puede hacer recomendaciones sobre qué tipo de datos son útiles o necesarios. Si bien los científicos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar estos esfuerzos a un nivel mayor requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa para que se ejecute más rápidamente. Como resultado, es común que un científico de datos se asocie con ingenieros de machine learning para escalar modelos de machine learning. La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los profesionales de dicho campo.

Evaluar casos judiciales y predecir resultados

La mayoría de los profesionales de la ciencia de datos encuentra valor en el empleo de gráficos probados para la exploración y presentación de datos. Estos tipos de gráficos se utilizan en gran medida en diversas tareas relacionadas con los datos, como la recopilación de datos, el análisis exploratorio de datos, la orquestación de datos y las operaciones de aprendizaje automático. Otro hito importante se dio en el 2005 cuando se publicó «Long-Lived Digital Data Collections Enabling Research and Education in the 21st Century» por The National Science Board. En ese documento se define a los científicos de datos como expertos de computación, programadores de bases de datos y software, y profesionales de otras disciplinas (como bibliotecarios y archivistas), que son cruciales para la gestión exitosa de una colección digital de datos.

En este caso, sus responsabilidades diarias podrían incluir la ingeniería, el análisis y el machine learning, además de las metodologías básicas de la Domina el análisis de datos con este curso online. Los científicos de datos trabajan junto a los analistas y las empresas para convertir la información de datos en acción. La síntesis de datos ayuda a las partes interesadas a comprender y aplicar con eficacia los resultados. El análisis predictivo utiliza los datos históricos para hacer previsiones precisas sobre los patrones de datos que pueden producirse en el futuro. Se caracteriza por técnicas como el machine learning, la previsión, la coincidencia de patrones y el modelado predictivo. En cada una de estas técnicas, se entrena a las computadoras para aplicar ingeniería inversa a las conexiones de causalidad en los datos.

Estos insights se pueden utilizar como guía para la toma de decisiones y la planificación estratégica. Los algoritmos básicos del aprendizaje automático, como la regresión y los métodos basados en árboles, siguen prevaleciendo, aunque un número significativo de profesionales de la ciencia de datos también adoptan las redes neuronales. La creciente popularidad y facilidad de uso de las redes neuronales podría explicar por qué el 30 % de los encuestados realiza tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN).