Ciencia de Datos/ Futuro cercano

Como la Ciencia de datos influira el futuro de las empresas 

Con mas de 6 millones y contando, dispositivos conectados a internet, se generan aproximadamente 2.5 millones de terabytes de datos todos los dias. Para el año 2020, se espera que se conecten millones de nuevois dispositivos, proyectabdo alrededor de 30 millones de terabytes de datos todos los dias. Esta figura en verdad te fascinara 

Estoy seguro de que está al tanto de los despidos masivos en diferentes gigantes tecnológicos en todo el mundo. Por lo tanto, en este momento, una cosa que se vuelve crucial es la necesidad de volver a capacitarse en algo que sea más autoritario y gratificante: la ciencia de datos.

Según pronósticos, para el año 2020, las empresas basadas en datos tendrán un valor colectivo de $ 1,2 billones, lo que representa un aumento de $ 333 mil millones en el año 2015. Los científicos de datos generalmente se emplean para ayudar a diferentes empresas a adoptar varios enfoques centrados en datos para sus empresas

Dado que los científicos de datos tienen una comprensión profunda de los datos, funcionan muy bien para impulsar a las organizaciones hacia el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y la adopción de IA, ya que estas empresas generalmente tienen los mismos objetivos basados ​​en datos. También ayudan en los servicios de desarrollo de software para ese software que incluye muchos datos y análisis.

Los científicos de datos ayudan a las empresas de todos los tamaños a descubrir las formas de extraer información útil de un océano de datos para ayudar a optimizar y analizar sus organizaciones en función de estos hallazgos. Los científicos de datos se enfocan en hacer preguntas centradas en datos, analizar datos y aplicar estadísticas y matemáticas para encontrar resultados relevantes.

Los científicos de datos tienen experiencia en estadísticas y matemáticas avanzadas, IA y análisis avanzado y aprendizaje automático. Las empresas que desean ejecutar un proyecto basado en IA, es fundamental contar con un científico de datos en el equipo para personalizar los algoritmos, aprovechar al máximo sus datos y sopesar las decisiones centradas en los datos.

Para ayudar a la empresa a prepararse para el brillante futuro de la ciencia de datos, hemos esbozado los siguientes 5 factores clave que dan forma al futuro de la industria de la ciencia de datos.

1.- Hacer que los datos sean procesables para la ciencia de datos

 

Los datos mal elaborados son uno de los mayores obstáculos para el éxito de la ciencia de datos. Para acelerar los proyectos de ciencia de datos y reducir las fallas, los CDO y los CIO deben enfocarse en mejorar la calidad de los datos y proporcionar datos a los equipos que sean relevantes para los proyectos en cuestión y que sean procesables.

2.- Escasez de talento en ciencia de datos 

Si bien la ciencia de datos sigue siendo una de las áreas de mayor crecimiento para los nuevos graduados, la necesidad supera con creces la oferta disponible. La solución continúa acelerando la contratación, mientras que también busca medios alternativos para otros profesionales en áreas como análisis y BI para acelerar el proceso de ciencia de datos y democratizar el acceso a la ciencia de datos. Aquí es donde la automatización puede tener un impacto en la ciencia de datos.

3.- Aceleracion del "tiempo de valorizacion" 

La ciencia de datos es un proceso iterativo. Incluye crear una “hipótesis” y luego probarla. Este enfoque hacia adelante y hacia atrás involucra a muchos expertos, desde científicos de datos hasta expertos en la materia y analistas de datos. Las empresas, pequeñas o grandes, deben encontrar formas de acelerar este proceso de "esfuerzo, repetición de prueba" y acelerar el proceso de ciencia de datos para una mayor previsión

4.- Transparencia para los usuarios empresariales 

Una de las mayores barreras para la adopción de aplicaciones de ciencia de datos es la falta de confianza por parte de los usuarios comerciales. Aunque los modelos de aprendizaje automático pueden ser muy útiles, muchos usuarios comerciales no confían en procesos que no entienden. La ciencia de datos necesita encontrar diferentes formas de construir modelos de aprendizaje automático para convencer a los usuarios comerciales y hacer que sea mas facil confiar en los usuarios 

5.- Mejorar la operatividad 

Uno de los otros obstáculos para el crecimiento de la adopción de la ciencia de datos es lo difícil que puede ser operacionalizado. Diferentes modelos que funcionan bien en el laboratorio no funcionan bien en un entorno de producción. Incluso cuando los modelos se implementan con éxito, los cambios continuos y los aumentos en los datos de producción pueden afectar negativamente a este modelo con el tiempo. Esto significa que "afinar" el modelo ML para que sea un método de postproducción efectivo es una parte crucial de este proceso.

6.- Una cantidad asombrosa de crecimiento de datos 

Las personas generan datos todos los días, pero lo más probable es que ni siquiera piensen en ello. Según un estudio sobre el crecimiento actual y futuro de los datos, 5 000 millones de consumidores interactúan con los datos a diario, y este número aumentará a aproximadamente 6 000 millones para 2025, lo que representa las tres cuartas partes de la población mundial.

Además de esto, la cantidad de datos en el mundo totalizó 33 zettabytes en el año 2018, pero la estimación aumenta a aproximadamente 133 zettabytes para el año 2025. La producción de datos está aumentando y los científicos de datos estarán a la vanguardia para ayudar a las empresas de toda la escala de manera efectiva.

¿Realmente necesitas un científico de datos?

El hecho de que una empresa no pueda encontrar un equipo de científicos de datos tampoco significa que tendrá que renunciar a sus objetivos de ciencia de datos o perder oportunidades para la IA avanzada o el aprendizaje automático. Dependiendo de si una empresa está interesada en avanzar en su estrategia de IA, puede requerir un equipo de científicos de datos capacitados.

Es probable que las empresas con casos de uso complejos o enfoques a gran escala y grandes conjuntos de datos requieran más de un científico de datos para completar el proyecto en un tiempo razonable.

Aunque, si una empresa planea realizar varios esfuerzos, puede ser valioso que solo unos pocos científicos de datos por equipo trabajen con otros miembros del equipo. Según los requisitos, el científico de datos puede trabajar en estrecha colaboración con los desarrolladores de software para ayudar a todos los miembros del equipo a alcanzar el objetivo en lugar de necesitar un conjunto de habilidades específico. Los científicos de datos pueden trabajar junto con los miembros del equipo existentes para desempeñarse como científicos de datos ciudadanos.

A medida que crece la relevancia de la IA y crece la escasez de expertos en torno a los científicos de datos, muchas empresas se preguntan si pueden prescindir de uno. Además, puede ser difícil encontrar un científico de datos talentoso y su salario suele ser constante. También es posible avanzar hacia el futuro de la IA sin un científico de datos en el tablero, pero realmente depende de los proyectos que quieras ejecutar.

A medida que la popularidad de la IA continúa creciendo, muchas empresas están creando herramientas para ayudar a reducir su dependencia de los científicos de datos. Una de esas herramientas es AutoML, que ofrecen muchos proveedores que están creando paneles que automatizan partes del flujo de trabajo de la ciencia de datos

Las herramientas automatizadas de aprendizaje automático tienen como objetivo eliminar elementos de selección de algoritmos, modelado iterativo, ajuste hiperparado, evaluación de modelos e incluso preparación de datos para acelerar el proceso general y algunos de los aspectos complejos de la configuración.

Primero se requerían científicos de datos calificados. Una vez que los datos de las organizaciones se ejecutan a través del sistema AutoML, se produce un modelo de aprendizaje automático que un trabajador puede usar directamente o analizar. Por lo general, estas actividades posteriores a AutoML pueden ser completadas por empleados con menos capacitación que los científicos de datos, o por varios empleados existentes que han recibido capacitación en las últimas habilidades.

Además de esto, las organizaciones pueden usar modelos de aprendizaje automático que ya han sido entrenados para el problema. Pueden utilizar directamente estos modelos o ampliarlos mediante el aprendizaje por transferencia. Esto necesita significativamente menos recursos, de lo contrario, estos deben construirse desde cero. Los modelos previamente entrenados ya están entrenados en los datos relevantes y ofrecen clasificación, agrupación, regresión o predicción requerida por el usuario final. Las soluciones de desarrollo de aplicaciones móviles basadas en aprendizaje automático también tienen demanda debido a esto

 La línea de desarrolladores de software y analistas comerciales con experiencia limitada en aprendizaje automático puede entrenar modelos de calidad óptima para sus necesidades comerciales. Con una lista cada vez mayor de modelos visibles preentrenados, las empresas pueden usarlo para el análisis de sentimientos, la clasificación de imágenes y el texto sin la necesidad de grandes conjuntos de datos de etiquetas y recursos de ciencia de datos que se necesitan para entrenar un modelo complejo.

Sin embargo, los proveedores ofrecen modelos como servicio, que se pueden usar en la infraestructura de la nube pública o privada, lo que permite a las pequeñas empresas acceder a modelos complejos, grandes y bien entrenados sin que sus propios conjuntos de datos puedan hacerlo. Todo esto mitiga la necesidad de roles de ciencia de datos dentro de una empresa.

A medida que la brecha de talento para los científicos de datos continúa aumentando, no hay duda de que veremos nuevas herramientas, por necesidad, que permitirán a los empleados comerciales y no técnicos probar, ejecutar y analizar datos cruciales. Los gerentes comerciales y los directores ejecutivos comenzarán a aprender ciencia de datos básica para ayudarlos a administrar y llevar a cabo proyectos de IA. Los científicos de datos tradicionales seguirán siendo necesarios para ejecutar análisis de datos complejos, pero en su mayor parte, el análisis de datos básicos pasará a desempeñar funciones de científicos de datos civiles debido a herramientas cada vez más fáciles de usar.

Concluyamos:

Por lo tanto, en este futuro de la ciencia de datos, hemos aprendido las habilidades y la capacitación en ciencia de datos que se requieren para ello. Sin duda, la ciencia de datos tiene un futuro muy brillante. La exigencia de los científicos de datos va a aumentar exponencialmente. El aprendizaje automático o la inteligencia artificial será un componente crucial de la ciencia de datos. Por lo tanto, en el futuro aumentarán las necesidades de las empresas de desarrollo de inteligencia artificial y los servicios de desarrollo de aplicaciones móviles en la India también aumentarán de la misma manera.