¿Habrá demanda de ciencia de datos en el futuro? Se pueden encontrar importantes oportunidades en ciencia y tecnología.

Un artículo en Harvard Business Review una vez llamó a ser un científico de datos "el trabajo más sexy del siglo XXI". Entonces, ¿qué tiene que hacer uno para ganar ese título?

Un científico de datos puede abordar desafíos multifacéticos mediante la utilización de datos combinados con enfoques de aprendizaje automático. La ciencia de datos como curso, por otro lado, es un campo de estudio multidisciplinario que combina la informática con la metodología estadística y las competencias comerciales. Para calificar como científico de datos, deben poseer una experiencia única junto con la experiencia dentro de los entornos de ciencia de datos primarios. Esto puede incluir análisis estadístico, visualización de datos, utilización de la metodología de aprendizaje automático, comprensión y evaluación de desafíos conceptuales vinculados a las empresas.

Considerando el futuro

¿Cómo se ve el futuro ideal en lo que respecta a la ciencia? Los entusiastas de la ciencia probablemente imaginarán una progresión constante de la tecnología durante los próximos cinco años. Las innovaciones científicas y tecnológicas mejoran continuamente, se crean nuevas oportunidades y se abren técnicas más recientes para mejorar las operaciones comerciales de individuos y organizaciones.

Muchas organizaciones están profundizando en la ciencia de datos como clave para aumentar su competitividad. Como resultado, la producción también ha mejorado en los últimos años. Tomemos a Apple y Amazon como ejemplos. Ambas empresas han mejorado su posicionamiento de marca global, han obtenido beneficios constantes y están encaminados a seguir creciendo, en parte debido a su alta dependencia de la ciencia de datos.

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Constantemente nos enfrentamos a situaciones impredecibles, como la pandemia de Covid, que ha exigido que las empresas hagan todo lo posible para minimizar el contacto de persona a persona. La ciencia de datos y la tecnología que cambia rápidamente han ayudado a impulsar estos cambios y demostrar que existe un futuro brillante. Sin embargo, esto dependerá de la calidad y el alcance de los datos que las organizaciones puedan adquirir.

Dado que hay un mayor énfasis en los datos de comportamiento del consumidor, las organizaciones buscan constantemente la mejor manera de recopilar esta información. Además, ha habido más pedidos de ética y cumplimiento legal dentro de todos los sectores de la economía. Esto aumenta la necesidad de utilizar la ciencia de datos, lo que garantiza que los datos adquiridos se almacenen de forma segura. La confidencialidad también es de suma importancia.

Todo este enfoque en la ciencia de datos hace que los científicos de datos sean cruciales para empresas de todos los tamaños. Estos profesionales tienen las competencias para desarrollar marcos de aprendizaje automático y ofrecen valor para los vastos conjuntos de datos adquiridos a su disposición.

A pesar del creciente uso de la IA, la demanda de científicos de datos debería seguir aumentando. Un científico de datos generalmente profundiza en análisis combinados con resultados. La IA actúa como el componente clave del aprendizaje automático, que se basa en el desarrollo de marcos autosuficientes. Esto genera resultados establecidos que carecen de interacciones. Además, la IA profundiza en el aspecto de un marco en evolución en contraposición a los análisis. Sin embargo, su valor aún no se ha explorado exhaustivamente, y esto puede representar un desafío para el futuro de los científicos de datos.

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Pero a pesar de los reveses proyectados para los científicos de datos, varios aspectos positivos deberían mantener las esperanzas. Uno es el aumento de la granularización de los roles de los científicos de datos. El otro es la creciente necesidad de conocimientos especializados para lograr flujos de trabajo únicos y también para mantener la competitividad mediante la utilización de conocimientos especializados. De cara al futuro, habrá oportunidades más importantes para desarrollar algoritmos más avanzados y empujar el campo para mostrar lo que los científicos de datos pueden ofrecer dentro del mundo de la ciencia y la tecnología.