¿Es Data Science un futuro mejor que Java?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario sobre métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimiento o percepciones de los datos en varias formas, ya sea estructuradas o no estructuradas.

Java es parte de la ciencia de datos. Porque, la ciencia de datos involucra no solo habilidades de programación de computadoras sino también estadísticas y otros aspectos de razonamiento lógico. Si compara la ciencia de datos con un programador tradicional de Java, entonces Sí, la ciencia de datos es un futuro mucho mejor que Java. Porque, las habilidades esenciales requeridas para la ciencia de datos son R, python, análisis, Big data y hadoop. Todo esto viene con una combinación de habilidades y tecnologías. Si eres un programador normal de Java y quieres explorar buenas oportunidades en ciencia de datos, entonces estás absolutamente en el camino correcto. Siga adelante y conviértase en un científico de datos.

¿Qué significa Data Science para ti?

Mucho se ha dicho sobre la ciencia de datos y su importancia en el mundo corporativo actual. En el mundo corporativo, casi todas las decisiones se toman en base a un análisis cuidadoso y científico de los datos. Los datos se han generado en petabytes y Exabyte a diario. Los datos solo van a crecer, eso también a un ritmo extremadamente rápido. Entonces, una cosa es segura de que Data Science no es una burbuja que explotará en algún momento, sino que irá mucho más avanzada y más rápida en los próximos días. En este artículo descubrirá qué son estos “datos” y qué es la “ciencia de datos” y qué significa para usted.

La ciencia de datos se puede definir como una combinación de varios métodos, procesos y sistemas científicos para extraer información de los grandes conjuntos de datos (que de otro modo estaría oculto). Desde el surgimiento de Internet, ha habido un aumento constante en el aumento de datos, y la introducción de plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter, Instagram, etc., junto con los teléfonos inteligentes avanzados ha contribuido enormemente en la generación de datos. . Independientemente de lo que haga un individuo en las plataformas de redes sociales, comparta una publicación, publique un comentario, como un anuncio, e incluso una simple búsqueda se registra y agrega a la enorme cantidad de datos.

Todo está en línea hoy. De la lista de amigos de las personas, el comportamiento de compra, las imágenes, lo que les gusta y lo que no les gusta, su opinión sobre una cosa o tema en particular, etc. Todos estos detalles (datos) sobre las personas pueden analizarse científicamente y utilizarse para crear un mejor entorno en línea. Desde sugerir los libros, películas y videos que podrían gustarles, o sugerir un artículo que podría estar interesado en comprar.

Un ejemplo incluiría, Netflix, utiliza los datos de millones de usuarios con respecto a las películas y los programas que han visto, los actores que les gustan y el tipo de películas que les gustan. Después de ejecutar un algoritmo avanzado (parte de la ciencia de datos) en estos datos, vienen con la lista de películas o programas que un individuo estará más interesado en ver y comienzan a “sugerirles” estas películas.

Es posible que ya haya notado lo mismo en YouTube, cuando ve pocos videos en YouTube; comienza automáticamente sugiriéndote más videos según lo que viste. Esto puede parecer muy simple, pero hay algoritmos complejos que se ejecutan en segundo plano que lo hacen posible.

Los datos pueden haber recorrido un largo camino, pero la verdad es que apenas ha comenzado. Existe un enorme potencial en el campo de la ciencia de datos y campos relacionados como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Si está interesado en saber más sobre ciencia de datos, no dude en escribir a [correo electrónico protegido]

Data Science es extremadamente competitivo y hay muchas escuelas capacitándose para esto. Si puede ingresar ahora, como si ya tuviera un bs en informática, hágalo. De lo contrario, ve con el desarrollo. El fondo se caerá de la ciencia de datos muy pronto.