Científico de datos vs ingeniero de datos (y cuál debería elegir)

Cuando iniciamos un proyecto de Machine Learning solemos cometer el error de creer que solo un científico de datos puede llevarlo a cabo y que debemos invertir grandes cantidades de dinero en un perfil sin ni siquiera entender cuál debe ser su rol y alcance dentro del proyecto. La realidad es que en un proyecto de Machine Learning debemos contar siempre con el perfil de un ingeniero de datos, en ocaciones necesitaremos los dos perfiles pero en muchas ocaciones también podemos ejecutar un proyecto solo con un ingeniero de datos, esto dependerá del tipo de proyecto, el diseño y las herramientas de desarrollo.

Machine Learning | 5 ventajas de la programación orientada a objetos para la ingeniería de datos

Para quienes hemos trabajado toda nuestra vida con lenguajes orientados a objetos como Java, C# o Ruby, cuando incursionamos en el mundo de la ciencia de datos nos puede resultar muy complicado el adaptarnos a lenguajes como Python que es muy popular en este campo debido a la facilidad de aprendizaje para quienes no tienen bases de programación, pero para quienes ya tenemos fuertes conocimientos de desarrollo el usar un lenguaje de programación orientado a objetos también puede tener muchas ventajas para usarlo en la ciencia e ingeniería de datos.

Data Storytelling | La importancia de saber contar historias

Cuando trabajamos con datos debemos recordar siempre una cosa: dato que no cuenta algo no sirve de nada, absolutamente de nada. Por eso desde hace un tiempo se viene hablando de esta tendencia del Data Storytelling que busca cambiar la forma de presentar los datos para que tengan sentido dentro de una historia, que muestre las métricas clave, las comparaciones entre fechas o diagramas de dispersión, es decir, en mensajes persuasivos y efectivos que sean difíciles de olvidar.

Innovación | 5 tendencias de analítica de datos que toda empresa debe conocer

La analítica de datos, la Big Data y tecnologías relacionadas, se ha convertido en una de las estrategias más importantes para las empresas que buscan digitalizarse y convertirse en empresas centradas en el valor del dato, es decir, su activo más importante será su información. Para esto necesitan desarrollar capacidades para almacenar, procesar y analizar sus datos, las empresas que mejor desarrollen estas capacidades tendrán una ventaja analítica sobre su competencia.

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