A pesar de las expectativas generadas por la data science y las grandes inversiones en equipos de data science, muchas empresas no están materializando todo el valencia de sus datos. En su carrera por contratar talento y crear programas de data science, algunas empresas han experimentado flujos de trabajo de equipo ineficientes en los que distintas personas utilizan diferentes herramientas y procesos que no funcionan correctamente de forma conjunta.
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Ejemplo: Si estás aprendiendo cómo hacer Web Scraping en Python, puedes comenzar a descargar datos de una pagina web que te interese mediante este método y analizarlos para encontrar conclusiones interesantes.
Las tareas de un data scientist pueden incluir el ampliación de estrategias para analizar datos, la preparación de datos para su análisis, explorar, analizar y visualizar datos, construir modelos con datos mediante el uso de lenguajes de programación como Python y R y desplegar modelos en aplicaciones.
Optimizar la dependencia de suministro prediciendo cuándo se averiará el equipo. Detectar el fraude en los servicios financieros al reconocer comportamientos sospechosos y acciones anómalas.
Aprovechemos esta coyuntura para reforzar y crecer la comunidad de Ciencia de Datos en México. Para eso la propuesta es tener distintas sesiones de CIENCIA con Académicos e Investigadores invitados.
Los desarrolladores de aplicaciones no pueden acceder al educación maquinal utilizable. A veces, los modelos de estudios inevitable que los desarrolladores reciben no están listos para implementarlos en aplicaciones.
Certificado: Esta titulación permite añadir un elemento diferenciador de especialización y de calidad que no puede eludir en toda carrera profesional de prestigio.
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Si está dinámico para explorar las capacidades de las plataformas de data science, hay ciertas capacidades clave que debe considerar: