Actualmente los científicos de datos son de los profesionales TI mejor pagados. Esto se debe a sus capacidades de abstracción, investigación y aplicación de herramientas que les permite generar análisis predictivos sumamente importantes para la mayoría de las empresas. Al igual que muchas otras áreas, la ciencia de datos se encuentra en un momento de cambio e innovación. Esto se debe en gran medida a la inteligencia artificial y los avances que ha tenido en tiempos recientes.

La inteligencia artificial dentro de la ciencia de datos se utiliza para la creación de algoritmos de Machine Learning. En español se le conoce como aprendizaje automático y, tal y como su nombre lo indica, son máquinas programadas para aprender de forma autónoma a partir del análisis independiente de datos. Un subconjunto del Machine Learning conocido como Deep Learning (o aprendizaje profundo) es una técnica de Machine Learning que consiste en tener un algoritmo de múltiples capas que asemeja de forma más leal a la red neuronal humana.

Hablemos un poco sobre que es la ciencia de datos, sus aplicaciones y el bootcamp online de TripleTen, un curso de ciencia de datos adaptado a los estándares actuales de la industria con el cual lograrás hacerte paso a uno de los sectores en mayor crecimiento.

Aplicaciones que tiene el Deep Learning y que todo científico de datos necesita conocer

Entre las aplicaciones del Deep Learning que un científico de datos debe conocer destacan:

• Mejorar la experiencia del usuario. Muchos negocios utilizan chatbots para ofrecer soluciones en línea autosuficientes. En la mayoría de los casos, este chatbot se basa en modelos DL.
• Las traducciones automáticas están siendo mejoradas por modelos DL que permiten inclusive traducir en palabras imágenes.
• Añadir color a imágenes y videos. La coloración de imágenes en blanco y negro representaba un trabajo laborioso que tiene que ser elaborado de forma muy precisa por una persona. Con modelos DL es posible hacerla hoy en día de forma automática.
• Generación de textos. Se pueden generar textos completamente nuevos de forma automatizada o mejorar su puntuación, estilo y gramática a través de modelos DL.
• Captación generativa de imágenes. Ciertos modelos son capaces de identificar una imagen y crear un pie de foto coherente.

El Deep Learning está afectando y evolucionando a las tecnologías actuales. Cualquiera que esté interesado en formar parte de la industria de la tecnología necesita conocer las aplicaciones que tiene en su propio campo. TripleTen ofrece un curso de ciencia de datos que te enseña los usos más actuales de esta tecnología. Es un bootcamp online efectivo que crea nuevas vidas profesionales.

Los beneficios que trae el Deep Learning para el trabajo de los científicos de datos

Los modelos Deep Learning son especialmente importantes para el análisis predictivo. Este tipo de análisis permite a los científicos de datos prever ciertos tipos de problemáticas a partir de procesos de abstracción y reconocimiento complejos. Sin embargo, no es el único beneficio que puede ofrecer los modelos DL para Dats Science:

• Evaluación de riesgos. Es posible para las compañías hacer una evaluación de riesgos antes de tomar una decisión. Para ello, necesitan alimentar de la mayor cantidad de datos posibles al modelo DL. De ahí la necesidad que tienen de contar con una base de datos extensa enfocada a su giro.
• Aprendizaje de nuevas funciones. Los modelos DL pueden aprender por sí mismos nuevas funcionalidades, sin la necesidad de que las programen.
• Procesamiento de diferentes tipos de datos. Los modelos DL pueden procesar datos estructurados y desestructurados.
• Descubrimiento de patrones. Los modelos DL pueden encontrar patrones complejos en grandes volúmenes de información y concluir percepciones para las que no han sido entrenadas.

El bootcamp online de ciencia de datos en TripleTen tiene una duración de nueve meses. Además, durante la última parte del curso tiene un enfoque de inteligencia artificial sumamente completo que prepara a los próximos científicos de datos en su entereza.

Ejemplos reales a los que se puede enfrentar un científico de datos

Imagina que una compañía requiere procesar una cantidad de información desestructurada que se conforma de correos electrónicos, presentaciones, videos, imágenes, textos y videos. Esta información es valiosa para la compañía, pero no pueden ser mapeada por diversos sistemas informativos debido a su característica desestructurada.

Con modelos Deep Learning es posible hacer técnicas de reconocimiento de imagen, reconocimiento de patrones y procesamiento de lenguaje natural para interpretar y traducir la información inestructurada.

El curso de ciencia de datos de TripleTen te enseña las herramientas de ciencia de datos más actuales del sector, con el objetivo de que puedas traer este tipo de procesamientos a algunas de las compañías más grandes dentro de la industria.

¿Qué es la ciencia de datos? Un camino profesional disponible para ti

Antes de estudiar en el bootcamp de TripleTen, Nelson Lucena se desempeñaba como ingeniero en procesos de mantenimiento. Se inscribió en el curso de ciencia de datos, ya que buscaba un trabajo en análisis dentro del sector industrial. Al terminar su preparación logró encontrar un trabajo como planificador de sistemas y hoy en día trabaja con bases de datos y el manejo de múltiples servidores.

El último módulo del bootcamp consiste en un curso de preparación vocacional. Este tiene por objetivo que el estudiante logre aprender herramientas interpersonales para salir adelante en sus entrevistas y pueda obtener un trabajo en la industria.

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