Conceptos Fundamentales de Ciencia de Datos (TLG)

Abarcan la calidad y gestión de los datos, fundamentos de estadística, análisis exploratorio y visualización. También incluyen el modelado (estadístico o de machine learning), la validación de resultados y el uso de métricas. Además, consideran aspectos éticos y de privacidad, así como el ciclo de vida de los datos: obtener, preparar, modelar, evaluar y comunicar.

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Un profesional de ciencia de datos puede desempeñarse en roles como Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer (según nivel), BI Analyst, Analytics Consultant y Product/Data Analyst. Estas posiciones se desarrollan en áreas como finanzas, marketing, operaciones, salud y tecnología, donde el análisis de datos contribuye a la toma de decisiones y a la generación de valor.

Sirve para transformar datos en decisiones: detectar patrones, predecir resultados, optimizar procesos y medir impacto, apoyando estrategia y operación con evidencia cuantitativa.

Porque desarrolla pensamiento analítico y habilidades para trabajar con datos, construir modelos y comunicar hallazgos, competencias muy demandadas para resolver problemas reales en múltiples industrias.

La Ciencia de Datos se utiliza en el pronóstico de demanda, la segmentación de clientes, la detección de fraude y el mantenimiento predictivo. También se aplica en sistemas de recomendación, la optimización logística, el análisis de riesgo, el análisis de marketing y la automatización de reportes y procesos.

Se desarrollan habilidades como la limpieza y preparación de datos, el análisis exploratorio, la visualización y la estadística aplicada. También se abordan el modelado básico, la evaluación de resultados y la comunicación de hallazgos, junto con el uso de herramientas de análisis y el trabajo colaborativo.