octubre 18, 2021

El futuro de la ciencia de datos

La ciencia de datos. La era digital en la que vivimos está cambiando la forma en que trabajamos, jugamos y aprendemos. Para las organizaciones que se esfuerzan por lograr la transformación digital o comportarse de manera más competitiva a través del análisis de datos, convertirse en impulsados ​​por datos es un objetivo clave. El progreso en la consecución de este objetivo es desalentadoramente lento.

Según la Encuesta Ejecutiva de Big Data e IA de New Vintage Partes 2019:

Casi el 72% de los ejecutivos de organizaciones encuestadas, como American Express, Ford Motor, General Electric, General Motors y Johnson & Johnson, creen que no lo han logrado con éxito. creó una cultura de datos. Solo el 31% dice que sus negocios se basan en datos, mientras que el 53% informa que no ha comenzado a ver los datos como un activo comercial.

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Las empresas se necesitan para invertir en cientificos

Más de la mitad (52%) de los encuestados confiesan que no compiten con éxito en datos y análisis y con la creciente cantidad de datos disponibles para las organizaciones, las empresas se están volviendo más urgentes sobre la necesidad de invertir en científicos de datos.

La explosión de datos

Desde el inicio de la era digital, los datos continúan creciendo a un ritmo exponencial, con muy pocas señales de desaceleración. Esta afluencia constante de datos actúa como combustible para los modelos de ciencia de datos existentes, creando un caldo de cultivo para modelos de ciencia de datos mejorados, así como casos de uso creativos y nuevos.

El crecimiento de Internet de las cosas (IoT). 

Una gran razón de esta explosión de datos es IoT. Alrededor de siete mil millones de dispositivos están conectados a IoT en todo el mundo, y se prevé que crezca a la asombrosa cifra de 21.5 mil millones en siete años. Se espera que las industrias aeronáutica, minera y automotriz sean las que más contribuyan a los datos de IoT y, a medida que la calidad de la tecnología de los dispositivos continúe mejorando, el tipo de datos recopilados será más rico y diversificado.

Redes sociales, cómo:

Facebook vio un promedio de 1,56 mil millones de usuarios activos diarios solo en marzo de 2019, con un total de 2,38 mil millones de usuarios activos mensuales a fines de ese mes. YouTube informa más de mil millones de horas de video vistos diariamente en su plataforma, con más de 1.9 mil millones de usuarios registrados que visitan cada mes.

Cada vez que una persona inicia sesión para ver su suministro de noticias o ver videos, se generan datos:

Edad, género, ubicación, idioma, duración de las vistas, tipos de videos vistos, tipo de contenido que me gusta y compartido, preferencias del usuario y más. Estas son las dos principales plataformas de redes sociales utilizadas en el mundo. Las fuentes de datos continuarán expandiéndose a medida que aumente la necesidad de recolectar cantidades aún mayores de información sobre los clientes.

Si es mayor el acceso es mayor el aprendizaje

Cuanto mayor sea el acceso de las organizaciones a los datos, más precisos y precisos serán los modelos de aprendizaje automático. Las posibles aplicaciones de estos datos impulsarán aún más la necesidad de ciencia de datos. Sin ciencia de datos, es difícil para las organizaciones acceder al valor total de los datos.

El auge de las máquinas

Los algoritmos de ML han experimentado un rápido aumento en los últimos años y, con ello, un desarrollo enfocado del software de ML.; Este software está reduciendo las barreras de entrada para aquellos que desean convertirse en científicos de datos. La demanda de científicos de datos es mayor de lo que se puede satisfacer, y Bloomberg lo declaró el trabajo más popular de Estados Unidos en 2018. 

Avances científicos en los datos

Sin embargo, la automatización y la educación están haciendo que la ciencia de datos, la investigación y el análisis estén más disponibles para las empresas. Con miras a ampliar y acelerar la adopción de la ciencia y el análisis de datos en los negocios, la mayoría de los actores en el campo de la ciencia de datos han hecho de la simplificación de herramientas una prioridad máxima. Junto con una gran cantidad de recursos de capacitación que permiten a los profesionales de todos los orígenes obtener las habilidades de ciencia de datos muy necesarias, estas habilidades ahora están más disponibles para todas las industrias.

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Estos 5 factores están contribuyendo a poner estas capacidades tan importantes en manos de más profesionales y potencialmente aliviar la escasez mundial de talento:

  1. ML automatizado. Algunos estiman que los científicos de datos dedican cerca del 80% de su día a tareas repetitivas que podrían automatizarse total o parcialmente. Automatizar tareas como la preparación de datos, la ingeniería y selección de características y la selección y evaluación de algoritmos ayudará a los científicos de datos a ser más productivos y efectivos.
  2. Desarrollo de aplicaciones con poco código o sin código. Varias plataformas de desarrollo de software de código bajo y sin código están disponibles para que el personal de TI y no técnico desarrolle aplicaciones de IA, y podría acelerar el desarrollo y la entrega de aplicaciones hasta 10 veces más rápido que los métodos más tradicionales, gracias a sus interfaces gráficas de usuario, módulos de arrastrar y soltar y otras estructuras fáciles de usar.
  3. Modelos de IA previamente entrenados. El desarrollo y la capacitación de módulos de aprendizaje automático son parte de los entregables claves de los científicos de datos. Ahora, los modelos de IA previamente entrenados están produciendo de manera efectiva la experiencia en ML y reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para la capacitación, algunos de los cuales incluso pueden producir información clave inmediata.
  4. Análisis de datos de autoservicio. Muchos proveedores de inteligencia empresarial y análisis están haciendo posible que los usuarios empresariales o no técnicos accedan a conocimientos basados ​​en datos sin el uso de científicos de datos. Salesforce, Adobe Analytics, Microsoft Power BI, y otros ofrecen herramientas de análisis de autoservicio para complementar el análisis y el descubrimiento de datos. La capacidad de realizar consultas y búsquedas en lenguaje natural, descubrimiento de datos visuales y generación de lenguaje natural brinda a los usuarios comerciales un acceso rápido a la información y les ayuda a comunicar hallazgos de datos como correlaciones, excepciones, clústeres, enlaces y predicciones.
  5. Aprendizaje acelerado. La disponibilidad de cursos de capacitación a corto plazo sobre ciencia de datos, investigación en ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial para profesionales con conocimientos básicos de matemáticas y codificación está acelerando el aprendizaje en los negocios. Estos cursos aceleran el proceso de que los profesionales aprendan habilidades básicas de ciencia de datos.

La nube y las redes neuronales

El desarrollo de computadoras cada vez más poderosas que procesan y almacenan mayores cantidades de datos, junto con algoritmos ML, ha provocado la necesidad de un cambio en el procesamiento de redes neuronales de entrenamiento. Históricamente, el entrenamiento de las redes neuronales se realizaba con unidades de procesamiento central (CPU), sin embargo, en 2017, Google lanzó Unidades de procesamiento tensorial (TPU), más rápidas y potentes que las CPU. 

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Cloud TPU está disponible para las empresas:

Cloud TPU de Google hace que el ML que está detrás de Google Translate, Photos, Search, Assistant y Gmail, esté disponible para que las empresas complementen los esfuerzos de sus científicos de datos para lograr avances comerciales y la necesidad de disponer de datos limpios y fiables para producir información empresarial significativa significa que, para las empresas que buscan una ventaja, la ciencia de datos es un conjunto de habilidades que vale su peso en oro. 

El cloud genera mejores ganancias

Aumentada por el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y las redes neuronales basadas en la nube, la ciencia de datos estará en demanda siempre que exista la necesidad de información centrada en el cliente y datos impulsados ​​por el cliente que puedan generar ganancias.

Fuente

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