¿Qué es un científico de datos?

La ciencia de datos alimenta también los motores de recomendaciones capaces de sugerir productos o contenido en función de tus preferencias. Después de este procedimiento, se analizan los datos con ayuda de técnicas como el análisis predictivo, la regresión o el text mining. Y para terminar, la última etapa consiste en comunicar las informaciónes extraídas por medio de informes, dashboarding o Data Visualization. Si la Data Science o curso de ciencia de datos ciencia de datos conoce un auge fulgurante en todos los sectores de actividades profesionales, es porque la humanidad genera cada vez más datos. Ayuda a las empresas a encontrar patrones y tendencias en conjuntos masivos de datos para mejorar las operaciones, hacer previsiones y desarrollarse. Las empresas se encuentran con enormes cantidades de datos en el comercio electrónico, las finanzas, la medicina, los recursos humanos, etc.

Función 1.- Colaborar en las reuniones y mesas de trabajo que realice la Unidad de Planeación e Investigaciones de Mercado con los representantes de las Dependencias y Entidades de los sectores de educación pública, salud, seguridad social, seguridad pública y nacional, consolidadas participantes, a través de la comunicación permanente, para conocer las especificaciones técnicas y alcances de los procedimientos consolidados en materia de bienes. Función 9.- Diseñar, en coordinación con la Dirección General de Desarrollo Humano y Servicio Profesional de Carrera de la Administración Pública Federal, las estrategias que deban instrumentar los Organos Internos de Control de acuerdo a su Plan Anual De Trabajo y de evaluación para dar seguimiento al cumplimiento de las disposiciones del Servicio Profesional de Carrera de la Administración Pública Federal. Función 6.- Realizar las propuestas de opinión de constitución o desaparición de los Comités Técnicos de Profesionalización que formulen las dependencias a la Unidad de Política de Recursos Humanos de la Administración Pública Federal, para apoyar la toma de decisiones y cumplimiento de las disposiciones. Función 3.- Identificar las necesidades de intercambio de conocimientos y experiencias en materia de control y evaluación para establecer las medidas correctivas que se requieran para el adecuado funcionamiento y operación del Servicio Profesional de Carrera en la Administración Pública Federal.

Qué es Data Science

Implica diversas técnicas y metodologías, incluida la recopilación de datos, el preprocesamiento, el análisis exploratorio de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático. Los científicos de datos aprovechan estas técnicas para descubrir patrones, hacer predicciones e impulsar la toma de decisiones informadas. Las plataformas de data science están diseñadas para la colaboración de una variedad de usuarios, incluidos los científico de datoss expertos, científico de datoss de ciudadanos, ingenieros de datos e ingenieros https://noesfm.com/conoces-los-frameworks-modernos-una-guia-para-utilizarlos-en-el-desarrollo-web/ o especialistas en machine learning. Por ejemplo, una plataforma de ciencia de datos podría permitir a los científicos de datos implementar modelos como API, lo que facilita su integración en diferentes aplicaciones. Los científico de datoss pueden acceder a herramientas, datos e infraestructura sin tener que esperar por la TI. Debido a que el acceso a los datos lo debe otorgar un administrador de TI los científicos de datos a menudo deben esperar demasiado los datos y los recursos que necesitan para analizarlos.

• En resumen, creo que es difícil que una persona logre ser un científico de datos “junior” integral, por más Python y/o R que sepa, por mucho que conozca de estadística o por mucho que sepa de machine learning, si él/ella no domina alguno de los 5 elementos que defino como clave (Excel, SQL, perfil analítico, curiosidad y proactividad).
• 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.
• En 1974 publicó el libro Concise Survey of Computer Methods[10]​donde utiliza ampliamente el concepto ciencia de datos, lo que permitió una utilización más libre en el mundo académico.
• Hay varias herramientas y bibliotecas disponibles para crear visualizaciones de datos, como Tableau, ggplot y D3.js.
• Recuerda que si deseas conocer más sobre la relación y diferencias entre data science, big data, inteligencia artificial, machine learning y deep learning, puedes revisar este post.
• También deberían desarrollar habilidades en programación, análisis de datos y aprendizaje automático.

Función 2.- Definir las estrategias de ejecución de las auditorías internas de conformidad con el programa anual establecido en la Secretaría de Gobernación, para asegurar la administración de los recursos públicos asignados a los programas institucionales. Función 8.- Elaborar las propuestas que se le soliciten, respecto de la adición, cancelación o reprogramación de las visitas de control interno, a efecto de someterlas a consideración de su superior/a jerárquico/a. Función 6.- Integrar los informes que rindan las Unidades Administrativas competentes de la Secretaría en relación con el sistema Nacional Anticorrupción con la finalidad de someterlos a la consideración de su del/ de la superior/a jerárquico/a para su aprobación y presentación. Función 4.- Coordinar el análisis de las recomendaciones públicas no vinculantes que emita el Comité Coordinador del Sistema Nacional Anticorrupción a las Dependencias y Entidades de la Administración Pública Federal, con la finalidad de sugerir propuestas para su atención en el ámbito de competencia de la Secretaría, así como supervisar el registro de las mismas.

Trabajo y responsabilidades asociadas al Data Scientist

La siguiente etapa es la del tratamiento de datos, por medio del Data Mining (minería de datos), el clustering, la clasificación o la modelización. La definición más sencilla de la Data Science es que se trata de la extracción de información explotable a partir de datos brutos. Es más, este campo multidisciplinar tiene por objetivo principal identificar tendencias, conceptos, motivos, prácticas, conexiones y correlaciones en las grandes series de datos. El análisis descriptivo ayuda a mostrar con precisión los puntos de datos en busca de cualquier patrón que pueda surgir y cumpla todos los criterios de los datos. Implica clasificar, ordenar y modificar los datos para generar conocimiento sobre los datos introducidos.

En septiembre de 1994, la revista empresarial BusinessWeek publicó un artículo “Marketing de base de datos” y manifestó que las empresas disponen de una cantidad importante de información sobre sus clientes. Esta fuente de información se revela muy eficaz para predecir por ejemplo la probabilidad de compra de un servicio o producto. Para conseguirlo, el Data Scientist experto debe poseer competencias, conocimientos y habilidades en ingeniería de datos, matemáticas, estadística, informática y Data Visualization. Mediante la combinación de numerosas técnicas, tecnologías y herramientas, la ciencia de datos ayudará a extraer conclusiones perspicaces. En resumen, creo que es difícil que una persona logre ser un científico de datos “junior” integral, por más Python y/o R que sepa, por mucho que conozca de estadística o por mucho que sepa de machine learning, si él/ella no domina alguno de los 5 elementos que defino como clave (Excel, SQL, perfil analítico, curiosidad y proactividad). El data science (DS, o ciencia de datos en español) se define como la ciencia que busca extraer conocimiento desde los datos.