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Ciencia de Datos Virtual Tec de Monterrey

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Cuenta con 18 años de experiencia en el sector tecnológico de México y ha liderado sistemas de importancia nacional como el Sistema de Liquidación de Valores para Indeval y el MoNeT para índices de mercado para Bolsa Mexicana de Valores. Ha tenido posiciones de liderazgo en Ciencia de Datos y Analytics en empresas importantes del sector financiero y bursátil. Fue cofundador y Director de Operaciones en Datank.ai, startup dedicada a automatizar decisiones operativas mediante Machine Learning.

ciencia de datos en méxico

Las organizaciones dependen cada vez más de ellos para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio. Después de cursar la Ingeniería en Ciencia de Datos, puedes continuar con una maestría en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, o áreas relacionadas para una especialización más profunda. También puedes buscar certificaciones en herramientas y lenguajes de programación específicos, como TensorFlow o Python. Diseña modelos para el análisis de datos mediante inteligencia artificial con esta carrera en la UNITEC.

¿Por qué estudiar Ingeniería en Ciencia de Datos?

Sin embargo, las habilidades de un científico de datos suelen ser más numerosas que las de un analista de datos típico. En términos comparativos, los científicos de datos aprovechan los lenguajes de programación comunes, como R y Python, para realizar más inferencias estadísticas y visualización de datos. Las tecnologías de código abierto se utilizan ampliamente en conjuntos de herramientas de ciencia de datos. curso de ciencia de datos Cuando están alojadas en la nube, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas o actualizarlas localmente. Varios proveedores de la nube, incluido IBM® Cloud, también ofrecen kits de herramientas preempaquetados que permiten a los científicos de datos crear modelos sin codificación, democratizando aún más el acceso a las innovaciones tecnológicas y los insights extraídos de los datos.

  • El aumento en la demanda de este tipo de vacantes se debe a que el trabajo de estos profesionales brinda a las organizaciones la capacidad de tomar mejores decisiones sobre sus operaciones, explica Marina.
  • También pueden agregar nodos de computación incrementales para agilizar los trabajos de procesamiento de datos, lo que permite que la empresa realice compensaciones a corto plazo para obtener un resultado mayor a largo plazo.
  • Por otro lado, para Alejandro Noriega, la mezcla entre cualquier disciplina y la ciencia de datos resulta grandiosa para enriquecer las soluciones.
  • 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.
  • La ciencia de datos combina matemáticas y estadísticas, programación especializada, analítica avanzada, inteligencia artificial (IA) y machine learning con experiencia en distintas materias para descubrir insights accionables ocultos en los datos de una organización.

El demandado trabajo de los data scientist consiste en la recopilación y el procesamiento de extensas bases de datos. El objetivo de estos profesionales es aumentar los beneficios y reducir los costos de una organización. https://www.elagora.com.mx/Que-es-la-ciencia-de-datos-y-como-se-relaciona-con-la-inteligencia-artificial.html Es por eso que deben adquirir las herramientas, conceptos y métodos de diferentes ciencias relacionadas con este campo, como las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y las ciencias de la computación.

Ingeniería en Ciencia de Datos y Matemáticas

Con este esfuerzo Miguel reafirma la importancia del diseño de producto aunado a una arquitectura que lo sostenga, tal que esto mueva y cambie la manera en la que las personas hacen las cosas. Al egresar de la Ingeniería en Ciencias de Datos, serás capaz de analizar grandes volúmenes de datos, desarrollar modelos predictivos, implementar soluciones de inteligencia artificial y tomar decisiones basadas en datos. Tendrás las habilidades y conocimientos para contribuir al avance de la ciencia de datos y aplicar técnicas avanzadas para resolver problemas en diversos campos. El portafolio de productos de ciencia de datos y ciclo de vida de IA de IBM se basa en nuestro duradero compromiso con las tecnologías de código abierto e incluye una gama de funcionalidades que permiten a las empresas desbloquear el valor de sus datos de nuevas formas. AutoAI, una nueva y potente capacidad de desarrollo automatizado en IBM Watson® Studio, que acelera la preparación de datos, el desarrollo de modelos y las etapas de ingeniería de funciones del ciclo de vida de la ciencia de datos. Esto permite que los científicos de datos sean más eficientes y les ayuda a tomar decisiones mejor informadas sobre qué modelos funcionarán mejor para los casos de uso reales.

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. Esta maestría, única de su tipo en México, entrena a personas expertas en ciencia de datos, estadística, economía, modelación de sistemas y toma de decisiones bajo incertidumbre, para resolver problemas públicos complejos, utilizando herramientas de aprendizaje automático, estadística bayesiana y pensamiento científico. Los científicos de datos también adquieren competencia en el uso de grandes plataformas de procesamiento de datos, como Apache Spark, el marco de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL. El egresado de la Licenciatura de Ciencia de Datos será capaz de extraer conocimiento implícito y complejo, potencialmente útil (descubrimiento de patrones, desviaciones, anomalías, valores anómalos, situaciones interesantes, tendencias), a partir de grandes conjuntos de datos.

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