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

Descubra por qué SAS es la plataforma analítica más confiable del mundo y por qué los analistas, clientes y expertos del sector aman SAS. Primera plataforma de la industria basada en la nube para la analítica y los datos, que integra todos los tipos de datos y habilita la toma de decisiones accionada por IA. El conocimiento específico es muy importante para extraer la información que permita aplicarlo de manera útil.

• Para comprender por qué ha ocurrido algo, debe realizarse una investigación exhaustiva.
• 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.
• Según el estudio 2020 Wolters Kluwer Future Ready Lawyer, el 72 % de los abogados considera que hacer frente al aumento del volumen y de la complejidad de la información será una de las principales tendencias que afectarán sus organizaciones durante los próximos tres años.
• En pocas palabras, un analista da sentido a los datos existentes, mientras que un científico crea nuevos métodos y herramientas para procesarlos y que los usen los analistas.
• De hecho, se espera que la plataforma del mercado crezca a una tasa anual compuesta de más del 39% en los próximos años y se proyecta que alcance los 385 mil millones de dólares para el 2025.
• Aunque su sistema no es tan complejo como otros especializados en ciencia de datos, este software cuenta con un módulo de business intelligence para analizar datos sobre la productividad y la rentabilidad tanto de socios, abogados y clientes.

Los científicos de datos tienen que trabajar con varias partes interesadas y con administradores empresariales para definir el problema que se debe resolver. Esto puede suponer un reto, particularmente en empresas grandes que cuentan con múltiples equipos de trabajo con necesidades diferentes. Para las empresas, en especial las grandes, es un gran reto responder en tiempo real a las condiciones cambiantes. Esto puede causar importantes pérdidas o interrupciones en la actividad empresarial. La ciencia de datos puede ayudar a las empresas a predecir los cambios y reaccionar de forma óptima ante las distintas circunstancias.

¿Qué es la ciencia de datos?

Los profesores modificaron sus clases para dar cabida a este requisito – y se desarrollaron algunos programas, como el Instituto de Analítica Avanzada de la Universidad Estatal de Carolina del Norte, se prepararon para producir en serie la siguiente generación de científicos de datos. Los científicos de datos son una nueva estirpe de expertos en datos analíticos que poseen habilidades técnicas para resolver problemas complejos – y la curiosidad de explorar qué problemas necesitan resolverse. Los científicos de datos deben contar con información sobre las experiencias de los colaboradores de las cuales obtendrán conclusiones acerca de lo que se puede mejorar en el trabajo, o en dónde hay que implementar nuevas estrategias.

A continuación, exploran los datos para identificar patrones interesantes que se puedan estudiar o utilizar. 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). La ciencia de datos es una especialización IT con una cantidad infinita de posibilidades. TripleTen te ofrece un curso de científico de datos que te integres a una industria que está en constante crecimiento.

Ciencia de datos y tipos de datos

La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los profesionales de dicho campo. Los científicos de datos no son necesariamente los responsables directos de todos los procesos comprendidos en el ciclo de vida de la ciencia de datos. Por ejemplo, de los conductos de datos se suelen encargar los ingenieros de datos, pero los científicos de datos pueden emitir recomendaciones sobre qué tipos de datos son útiles o necesarios.

Aunque los científicos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar ese tipo de iniciativas a un mayor nivel requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa para que se ejecute más rápidamente. En consecuencia, es habitual que los científicos de datos colaboren con ingenieros de machine learning para escalar los modelos de machine learning. Dado que la ciencia de datos con frecuencia aprovecha grandes conjuntos de datos, las herramientas https://www.digitaltoo.com/2023/11/23/un-curso-de-ciencia-de-datos-online-que-disparara-tu-carrera-profesional/ que pueden escalar con el tamaño de los datos son increíblemente importantes, sobre todo para proyectos con estrechos márgenes de tiempo. Las soluciones de almacenamiento en la nube, como los data lakes, brindan acceso a la infraestructura de almacenamiento, que es capaz de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad. Estos sistemas de almacenamiento brindan flexibilidad a los usuarios finales, lo que les permite activar grandes clústeres según sea necesario.

Futuro de la ciencia de datos

A medida que la ciencia de datos se vuelve aún más frecuente en las organizaciones, se espera que los científicos de datos ciudadanos asuman un papel más importante en el proceso de análisis. En su informe del Cuadrante Mágico de 2020 sobre ciencia de datos y plataformas de aprendizaje automático, Gartner dijo que la necesidad de brindar soporte curso de tester de software a un amplio conjunto de usuarios de ciencia de datos es “cada vez más la norma”. Un resultado probable es un mayor uso del aprendizaje automático automatizado, incluso por parte de científicos de datos capacitados que buscan optimizar y acelerar su trabajo. La ciencia de datos se basa en gran medida en algoritmos de aprendizaje automático.