Data Science es la continuación de campos existentes como Machine Learning, estadísticas, minería de datos, etc. En data science se analizan los datos y se dan predicciones, que pueden ser útiles para que cualquier máquina aprenda el comportamiento del usuario o las empresas comprendan el comportamiento de los clientes. e intereses En el futuro futuro, IOT será líder en tecnologías, por lo que la relevancia de la ciencia de datos será muy alta.
La necesidad de seguridad de la información también está aumentando con un mayor enfoque en la banca por Internet, las redes sociales, los medios personales, etc. Para que pueda obtener beneficios atractivos también en la seguridad de la información.
Ahora depende de la geografía donde tratará de encontrar trabajo o le gustará moverse. Si es el caso de un país en desarrollo, sin duda, la seguridad de la información puede obtener mejores beneficios y si es el caso de los países desarrollados que se están moviendo rápidamente al dominio de IOT, Data Science jugará un papel más importante.
- ¿Se reemplazará la econometría por la ciencia de datos?
- ¿La 'arquitectura lambda' sigue siendo la mejor manera de construir canalizaciones de datos a gran escala (en 2017) o ha sido reemplazada por otras arquitecturas?
- ¿Por qué odias el aprendizaje automático y la ciencia de datos?
- ¿Es necesario el aprendizaje automático para el análisis de datos?
- ¿Con qué frecuencia los científicos de datos usan Matlab?