Inteligencia de Negocios

Importancia de la enseñanza de la ciencia de datos en los programas de informática

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La programación de computadoras se ha convertido en uno de los temas más valiosos en la educación de cualquier niño. Si bien existe una gran necesidad de habilidades de programación en la era digital actual, la creciente sofisticación de la inteligencia artificial ha superado cada vez más las capacidades de la codificación de rutina. Con AI, la programación se ha reducido a tareas de arrastrar y soltar, lo que señala la automatización de varias tareas de codificación.

Por lo tanto, cuando anime a sus hijos a aprender a codificar, considere la ciencia de datos, que también ofrece oportunidades de empleo a largo plazo. Como uno de los «trabajos más atractivos del siglo XXI», la enseñanza de la ciencia de datos es extremadamente importante. A continuación se detallan las razones por las que debería enseñar ciencia de datos.

1. Un nicho importante en el siglo XXI

Durante décadas, el petróleo y los gases naturales se consideraron «oro negro». Sin embargo, con el inicio de la revolución industrial y el advenimiento de las máquinas, el enfoque en el petróleo comenzó a decaer debido al agotamiento y la introducción de fuentes de energía alternativas. Asimismo, los datos son el nuevo oro del siglo XXI. Los datos son demasiado importantes para que incluso las máquinas los utilicen para mejorar la autonomía y la seguridad.

Sin embargo, la ciencia de datos es la electricidad que impulsa a la industria moderna. Las organizaciones que buscan mejorar el rendimiento y la seguridad para el crecimiento empresarial a través de la autonomía deben recurrir a la ciencia de datos. Por ejemplo, las industrias comerciales que buscan maximizar sus ventas deben analizar los datos detrás de las ventas, comprender los patrones de compra de sus clientes y utilizar estas sugerencias para realizar mejoras. Para todo esto, se debe consultar a un científico de datos.

2. Desequilibrio en la oferta y la demanda

A diferencia del pasado, las empresas actualmente recopilan grandes cantidades de datos. Sin embargo, debido a los recursos limitados necesarios para convertir los datos recopilados en información reveladora, no pueden comprender esos datos. También hay una grave escasez de personas con las habilidades para aprovechar el potencial de estos datos. Al igual que con los programadores de computadoras, hay una falta de científicos de datos con conocimientos.

Una de las principales razones de esta deficiencia es la infancia generalizada de la ciencia de datos. La mayoría de las personas carecen de las habilidades necesarias en ciencia de datos. Por lo tanto, para llenar este vacío, es importante educar a más personas sobre ciencia de datos y áreas relacionadas. Al igual que otras áreas de la educación, la ciencia de datos incluye varias subáreas que incluyen ciencias de la computación, matemáticas y estadística.

Además, la ciencia de datos tiene una curva de aprendizaje pronunciada y es difícil de dominar para la mayoría de los entusiastas. Una de las razones por las que se necesita un tiempo para dominar la ciencia de datos es porque hay muchas habilidades importantes que aprender. Afortunadamente, con los recursos adecuados, se pueden comprender fácilmente los conceptos básicos de esta área. Los interesados ​​deben centrarse en aprender las habilidades esenciales que los llevarán a dominar la ciencia de datos como carrera.

Con una gran cantidad de libros y recursos disponibles en línea y fuera de línea, es imposible cubrirlo todo a la vez. Por lo tanto, los estudiantes deben seleccionar su ruta de aprendizaje y evitar el desorden innecesario para obtener conocimientos prácticos sobre la ciencia de datos. Tenga en cuenta que los científicos de datos experimentados deben tener una buena combinación de conocimientos y experiencia.

Sin embargo, dado que la ciencia de datos es un campo relativamente nuevo, no hay mucha experiencia en la que confiar. En cambio, los científicos apasionados deberían aprovechar sus conocimientos básicos de matemáticas y estadística. La aplicación de la ciencia de datos también requiere conocimientos básicos de lenguajes de programación y diversas herramientas. Por lo tanto, los alumnos también deben tener conocimientos de informática.

3. Es una carrera lucrativa

Glassdoor estima que los científicos de datos ganan un promedio de $ 117,345 al año. Esto supera con creces el promedio nacional de $ 44,564 para otras áreas. En pocas palabras, un científico de datos gana un 163% por encima del salario anual medio nacional, lo que lo convierte en una de las opciones profesionales más lucrativas disponibles.

Sin embargo, recompensas tan enormes vienen con batallas interminables. Por ejemplo, los científicos de datos deben ser competentes en una variedad de campos que incluyen matemáticas, informática y estadística. La pronunciada curva de aprendizaje asociada también aumenta el valor de un científico de datos.

Los científicos de datos disfrutan de puestos de prestigio en una organización. Las organizaciones confían en su experiencia analítica para tomar decisiones basadas en datos que respaldan el crecimiento empresarial. Sin embargo, el papel de los científicos de datos depende de la empresa. Por ejemplo, en la industria comercial, los científicos de datos necesitan analizar sus patrones de ventas, mientras que las empresas de atención médica emplean a científicos de datos para analizar las secuencias del genoma de los pacientes.

Sin embargo, la remuneración de un científico de datos depende en gran medida del tipo de trabajo, las funciones asignadas y el tamaño de la empresa. Los salarios deben ser directamente proporcionales a su trabajo y esfuerzo asignados. Aún así, la escala salarial de estos profesionales es más alta que la del personal de administración y de TI. Junto con la gran demanda de un científico de datos, esta es una carrera fructífera.

4. Es la carrera del futuro

La ciencia de datos no es solo una carrera lucrativa, también es una de las carreras del mañana. Las nuevas innovaciones en la industria dependen en gran medida de los datos. La tecnología se vuelve dinámica y se generan más datos a medida que más personas acceden a Internet. Con grandes cantidades de datos, las industrias confían en los científicos de datos para tomar decisiones comerciales inteligentes.

En el mundo digital actual, la alfabetización en datos es muy importante. Las personas deben aprender a extraer información significativa de los datos sin procesar. Los datos son un potencial sin explotar que se puede utilizar para desarrollar varios sectores. Afortunadamente, con la llegada de las tecnologías de aprendizaje automático, las empresas pueden predecir y clasificar la información de forma precisa e inteligente.

La ciencia de datos, el aprendizaje automático y otras tecnologías similares son subconjuntos de la inteligencia artificial que son la fuerza impulsora detrás de los productos del futuro, como los automóviles autónomos y los robots autónomos. Tales desarrollos ya no son ficticios. El advenimiento de un mejor aprendizaje y procesamiento de los lenguajes naturales también ha contribuido a estos avances.

Cómo los científicos de datos pueden agregar valor a las empresas

Obviamente, hay varias razones por las que se debe enseñar ciencia de datos. Las organizaciones pueden beneficiarse de los científicos de datos de las siguientes formas:

  • Tome mejores decisiones: los científicos de datos experimentados son buenos asesores confiables y socios estratégicos para una organización. Pueden analizar datos sin procesar y permitir una mejor toma de decisiones mediante el seguimiento, el registro y la medición de las métricas de rendimiento a lo largo del tiempo.
  • Acciones directas basadas en tendencias: los científicos de datos pueden examinar minuciosamente los datos recopilados antes de tomar acciones específicas que mejoren el rendimiento y la rentabilidad de una empresa.
  • Reconocer oportunidades: los científicos de datos interactúan con los sistemas de análisis dentro de una empresa. Como tales, pueden desafiar los procesos existentes para mejorar su valor y efectividad.
  • Decisiones de prueba: implementar decisiones basadas en datos es la mejor mitad de la batalla. La otra mitad prueba la efectividad de estas decisiones. Los científicos de datos pueden monitorear y evaluar las métricas clave derivadas de estos cambios para cuantificar su éxito.
  • Refinamiento de la audiencia: las organizaciones tienen múltiples fuentes de datos de clientes, que pueden ser encuestas de clientes o Google Analytics. Independientemente de la fuente, la ciencia de datos puede combinar múltiples puntos de datos y generar información que las empresas pueden utilizar para aprender más sobre su público objetivo y sus clientes. Los científicos de datos pueden ayudar a identificar estos grupos clave con la máxima precisión.
  • Reclutar el talento adecuado: los gerentes de contratación están acostumbrados a evaluar currículums. Sin embargo, esto se convierte en un desafío debido a la gran cantidad de datos. Usando datos insuperables de las redes sociales, bases de datos organizacionales y sitios de construcción, los científicos de datos pueden buscar en varios puntos de datos para encontrar el candidato adecuado. La ciencia de datos facilita que los equipos de contratación tomen decisiones de contratación rápidas y precisas.

Línea de fondo

No se puede ignorar la importancia y la urgencia de la ciencia de datos en el siglo XXI. La ciencia de datos proporciona información, estadísticas y ayudas para la toma de decisiones extremadamente valiosas para contratar candidatos adecuados. Dada la grave escasez de científicos de datos para satisfacer la gran demanda, la ciencia de datos es una gran opción para los estudiantes ávidos. Afortunadamente, los candidatos interesados ​​pueden elegir entre una variedad de opciones de aprendizaje.

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