BLOG DEL MÁSTER EN BIG DATA Y DATA SCIENCE ONLINE DE LA UNED
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Ser un científico de datos es mucho más que trabajar en SQL o administrar bases de datos mediante distintas herramientas. No tenemos un criterio unificado sobre lo que es la ciencia de datos, aunque podemos decir unánimemente que nos referimos a un campo del conocimiento extraordinariamente requerido en todo el mundo. La impresionante demanda de expertos y profesionales en ciencia de datos redunda en remuneraciones que se encuentran entre las más ventajosas e interesantes de todo el mercado laboral ¿Cómo ser científico de datos?
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David Rey, CDO del área de Data de Idealista, nos muestra en esta presentación una serie de argumentos prácticos en cuanto a la aplicación o utilización de la Ciencia de Datos en los entornos empresariales reales.
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Transformación digital, Big Data y Data Science, decisiones estratégicas basadas en datos, etc. Los relatos de nuestro tiempo tienen cambios apreciables. El potencial del análisis inteligente de los datos para mejorar como sociedad está generando toda clase de lecturas. Es importante introducir alguna consideración sobre la construcción de la imagen profesional que simboliza como ninguna los tiempos actuales. ¿Otra vez con Big Data y Data Science?
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En nuestro Blog hemos hablado de muchas cosas relacionadas con el análisis de datos. Pero ahora puede ser interesante alguna puntualización de origen: Big Data y Data Science son dos ámbitos profesionales de enorme desarrollo y potencial futuro. Cada uno enfrenta momentos distintos de la información, por ejemplo, la gestión o el análisis estadístico. En esta entrada hablaremos de conceptualizaciones útiles para quienes se acercan a estos revolucionarios paradigmas tecnológicos.
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UTW Agro, aplicación de nuevas tecnologías para el sector agrícola. Una iniciativa creada por Jesús Cano, exalumno del Máster en Big Data y Data Science de la UNED. Este proyecto empresarial ha recibido múltiples apoyos de programas de investigación. UTW-Agro es una empresa de consultoría agronómica enfocada a las últimas tecnologías para dar respuesta eficiente a las nuevas necesidades de la industria agrícola, estando dirigida a productores y compañías de servicios en el área.
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El Big Data y la Inteligencia Artificial son, probablemente, los fenómenos tecnológico-sociales más trascendentales de la Historia reciente. La cantidad de aplicaciones y el grado de penetración en las actividades cotidianas de estos paradigmas es ya enorme, pero no estamos ante escenarios exentos de debates y grandes preguntas.
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Experimentamos un importante aumento de compañías y organizaciones que incorporan el análisis inteligente de los datos a su alcance para mejorar sus procesos productivos. Durante otro período la demanda de expertos y especialistas en Big Data y Data Science crece por su valor estratégico en todos los sectores.
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Algunos visionarios del mundo de la tecnología, también preocupados por la calidad de vida y la mejor utilización de los recursos, imaginan un mundo al que se superpone una especie de malla invisible de sensores. Pequeños artilugios electrónicos transmitiendo toda clase de datos en tiempo real hasta sistemas en la nube donde el procesado y el análisis Big Data producen información útil que mejora el consumo de energía, los transportes, los cultivos y toda la realidad urbana. El Internet de las cosas y el Big Data cambian nuestra forma de vivir.
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Muchas cosas parecen haber cambiado a raíz de la pandemia. Ahora sabemos que las incertidumbres propias de nuestro modo de vida eran significativamente más grandes de lo que pensábamos. Entre las pocas certezas: tenemos que contar con que las habilidades y competencias profesionales para estar en las vanguardias tecnológicas son fundamentales si queremos formar parte de ese nuevo mundo que profundizó en el análisis de los peligros del contagio y que terminó necesitado de respuestas e innovaciones, por ejemplo, salidas de los datos. Puede que sea el momento de pensar en un Máster en Big Data y Data Science.
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La transformación digital es equivalente a repensar y rediseñar a las culturas organizacionales, sobre todo tras la pandemia. ¿Por qué? Sencillamente por las expectativas que cuestionan los paradigmas clásicos de la dirección, la gerencia y la organización. Con la transformación digital, en grandes hitos como el Big Data y el Data Science, estamos ante un cambio de escenario, el auténtico cambio de paradigma anunciado por Kuhn hace décadas.
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Las redes neuronales convolucionales forman una de las piedras angulares de importantes paradigmas tecnológicos como el Aprendizaje Profundo, la Inteligencia Artificial, el Big Data y el Data Science. Nos encontramos con una arquitectura neuronal bidimensional sorprendente en el análisis inteligente de imágenes y enormemente prometedora en otros campos, a la vez que alimentadora de grandes debates en disciplinas como la Psicología entre otras. Redes neuronales convolucionales, una asignatura clave para los profesionales en Big Data y Data Science.