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Matematicas para ciencia de datos

junio 20, 2022
Matematicas para ciencia de datos

Matemáticas en el plan de estudios de la ciencia de los datos

Las matemáticas son una parte integral de la ciencia de datos. Cualquier científico de datos en activo o persona interesada en desarrollar una carrera en la ciencia de datos necesitará tener una sólida formación en campos matemáticos específicos.

Dependiendo de su elección de carrera como científico de datos, necesitará al menos una licenciatura, un máster o un doctorado para poder ser contratado en la mayoría de las organizaciones. Una parte importante de tu capacidad para trasladar tus habilidades de ciencia de datos a escenarios del mundo real depende de tu éxito y comprensión de las matemáticas.

Las carreras de ciencias de los datos requieren estudios matemáticos porque los algoritmos de aprendizaje automático y la realización de análisis y el descubrimiento de ideas a partir de los datos requieren matemáticas. Aunque las matemáticas no serán el único requisito para tu trayectoria educativa y profesional en la ciencia de los datos, pero suele ser uno de los más importantes. Identificar y comprender los retos del negocio y traducirlos en matemáticas está ampliamente considerado como uno de los pasos más importantes en el flujo de trabajo de un científico de datos.

¿Serás un científico de datos, un ingeniero de aprendizaje automático, un desarrollador de inteligencia empresarial, un arquitecto de datos u otro especialista del sector? Quizá aún no sepas el camino exacto que tomarás en tu carrera de ciencia de datos. Pero echa un vistazo a los distintos tipos de requisitos matemáticos y para qué se utilizan en la ciencia de datos. Tendrás una mejor comprensión de tus habilidades e intereses y, en última instancia, podrás seguir mejor tu elección de formación matemática.

Matemáticas para la ciencia de los datos udemy

El siglo XXI se conoce como la era de los datos debido a las enormes cantidades de datos que se recogen a diario, en casi todos los aspectos de nuestra vida. Los datos están en todas partes y se generan casi en cada segundo de nuestra vida: al utilizar Internet, al usar el teléfono móvil, durante la obtención de datos médicos o incluso al hacer la compra. La diversidad cada vez mayor de estos datos, que van desde las imágenes a los datos en colectores hasta los datos inmensamente complejos de alta dimensión, plantea un nuevo reto. Se necesitan tecnologías y métodos sofisticados para su adquisición, análisis, almacenamiento y transmisión. Las matemáticas tienen una importancia clave para que estos métodos tengan una base sustancial que pueda ser probada y analizada, y para permitir el desarrollo de enfoques adecuados. Además, los métodos basados en datos, como las redes neuronales profundas, han demostrado últimamente un enorme éxito y a menudo están superando a los métodos matemáticos basados en el modelado tradicional. Sin embargo, la base matemática todavía no se entiende bien.

Aprender matemáticas para la ciencia de los datos

La comprensión del mundo a través de los datos y la computación siempre ha estado en el centro de los descubrimientos científicos. En la última década, los enfoques basados principalmente en los datos, como las redes neuronales, han tenido mucho éxito. Sin embargo, la razón de este éxito es hasta cierto punto misteriosa y plantea múltiples preguntas sobre la solidez, la explicabilidad, la interpretabilidad y la equidad de los algoritmos utilizados. La respuesta a estas preguntas es crucial cuando se trata de la toma de decisiones.

En los últimos años, ha aumentado la actividad para tender puentes entre estas nuevas ideas y otros enfoques bien establecidos basados en modelos típicamente derivados de primeros principios. Sin embargo, el coste computacional de estos últimos los hace inasequibles salvo en dimensiones bajas, limitación de la que están exentas las redes neuronales. El establecimiento de conexiones sólidas entre estos dos puntos de vista diferentes ya ha demostrado ser extremadamente fructífero.

La Red Estratégica de Matemáticas (REM) organiza un taller de una semana de duración en Valladolid, del 8 al 11 de noviembre de 2021, con el objetivo de reunir a investigadores en matemáticas, aprendizaje automático y ciencia de datos, para intercambiar ideas y avanzar en la construcción de nuevos puentes entre estos campos y hacer visible el trabajo ya realizado.

Libros de matemáticas para la ciencia de los datos

El volumen de datos que recogen y almacenan las organizaciones de todo el mundo ha crecido de forma exponencial, lo que supone oportunidades y retos para todos los sectores. Los graduados con la capacidad de organizar, analizar y obtener información de grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados tienen una gran demanda.

Desarrollado en consulta con la industria, nuestro MMath integrado de Matemáticas para la Ciencia de los Datos explora áreas avanzadas de las matemáticas a nivel de maestría a través de una mezcla de teoría y práctica del mundo real, proporcionando una excelente preparación para el estudio de doctorado o su carrera elegida.

Aprendiendo con investigadores activos, desarrollará habilidades de investigación a través del trabajo en proyectos y explorará temas especializados como la gestión de datos, la minería de datos, la modelización estocástica y la inteligencia artificial.

Con el apoyo de sus profesores y compañeros de estudios, aprenderá en pequeños grupos, lo que crea un entorno de trabajo muy unido. Desarrollarás tu comprensión de las matemáticas técnicas y la capacidad de comunicar ideas complejas de forma clara a personas no especializadas. Además, aplicará las técnicas matemáticas a situaciones del mundo real, como la aplicación de la estadística a conjuntos de datos reales y la teoría que hay detrás de las aplicaciones.

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