¿Cuáles son los beneficios de la ciencia de datos?

05-Mar-2022

Hoy en día, la ciencia de datos se ha convertido en una parte importante de la industria. Según la ciencia de datos, el método para transformar datos comerciales en activos que ayudan a las organizaciones a mejorar los ingresos, reducir costos, aprovechar oportunidades comerciales, mejorar la experiencia del cliente y mucho más. La ciencia de datos es uno de los principales temas de debate en las industrias de hoy en día. La popularidad ha crecido a lo largo de los años y las empresas han comenzado a aplicar técnicas de ciencia de datos para mejorar su negocio y aumentar la satisfacción del cliente. La ciencia de datos es el campo de estudio que se ocupa de grandes volúmenes de datos utilizando herramientas y técnicas modernas para obtener patrones invisibles.

Ventajas de la ciencia de datos: en la era de la digitalización, los datos se generan a un ritmo alarmante. Cada vez, se generan muchos datos; ya sea de los usuarios de Facebook o cualquier otro sitio de redes en línea, o de las llamadas que uno hace, o los datos que pueden generarse desde diferentes organizaciones. Y debido a esta gran cantidad de datos, el valor del campo de Data Science tiene numerosas ventajas. Algunos de los beneficios de la ciencia de datos se detallan a continuación:

Múltiples opciones de trabajo: debido a que tiene demanda, ha dado lugar a una gran cantidad de oportunidades profesionales en sus diversos campos. Algunas opciones de trabajo como científico de datos, analista de datos, analista de investigación, analista comercial, gerente de análisis, ingeniero de Big Data, etc.

Beneficios comerciales: la ciencia de datos ayuda a las organizaciones a saber cómo y cuándo sus productos se venden mejor y es por eso que los productos siempre se distribuyen en el lugar y el momento correctos. La organización toma mejores y más rápidas opciones para mejorar la eficiencia y obtener mayores ganancias.

Beneficios de contratación: Ha sido comparativamente más fácil ordenar datos y buscar a los mejores candidatos para una organización. El Big Data y la minería de datos han hecho el procesamiento y selección de CV, pruebas de aptitud y facilitan los juegos para los equipos de reclutamiento.

Las 9 mejores herramientas que usamos en Data Science: - Es necesario que tengan una comprensión de las herramientas que son necesarias para que la programación funcione. Estas herramientas lo ayudarán a acelerar su procedimiento, ya que no tiene que buscar más en ningún otro lugar lo que necesita.

DataRobot: - Es una plataforma global de aprendizaje automático. Con capacidad de ciencia de datos, aprendizaje automático, modelado estadístico, inteligencia artificial, análisis aumentado, operaciones de aprendizaje automático, modelado de series temporales.

TABLEAU: - Es un software de propósito de ciencia de datos con gráficos potentes que hacen visualizaciones interactivas. Se conectará con bases de datos, hojas de cálculo, cubos OLAP.

TENSORFLOW: es una herramienta de ML, que se utiliza principalmente para algoritmos avanzados de aprendizaje automático como el aprendizaje profundo. Este es un conjunto de herramientas de código abierto y en constante evolución que es más conocido por su rendimiento y altas capacidades computacionales.

SAP HANA: - Es una herramienta muy efectiva de SAP con SAP HANA Predictive Analysis Library (PAL).

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