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5 maneras de usar herramientas de ciencia de datos sin contratar a un científico de datos

  • Predictive Analytics

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De acuerdo con Deloitte, mientras que los principales científicos de datos continuarán teniendo una gran demanda en el futuro inmediato, los siguientes cinco factores están comenzando a democratizar la ciencia de datos y ayudan a poner estas habilidades en manos de más profesionales.

1. Aprendizaje automático automatizado

Los científicos de datos dedican hasta el 80% de su tiempo a tareas repetitivas y tediosas, como la preparación de datos y la selección de algoritmos, que pueden ser total o parcialmente automatizadas, según algunas estimaciones. Una serie de herramientas de automatización de proveedores establecidos y nuevas empresas están ahora en el mercado.

"La automatización del trabajo de los científicos de datos ayuda a que sean más productivos y más efectivos", señala el informe. "Las organizaciones pueden hacer un uso agresivo de la automatización de la ciencia de los datos para potenciar y aprovechar el talento sobre suscrito".

2. Desarrollo de aplicaciones sin codificación

Las plataformas de desarrollo de software de código bajo y sin código ofrecen estructuras de arrastrar y soltar fáciles de usar para ayudar al personal de TI y al personal no técnico a crear aplicaciones y herramientas para su negocio. Según señala el informe, dado que el mercado para estas plataformas está creciendo rápidamente, es probable que más compañías aprovechen estas herramientas en medio de una escasez de talento para desarrolladores y científicos de datos.

3. Modelos de IA pre-entrenados

Los científicos de datos a menudo son responsables de desarrollar y entrenar módulos de aprendizaje automático, según el informe. Sin embargo, varios proveedores han lanzado modelos de IA pre-entrenados, que pueden reducir el tiempo y el esfuerzo requerido para la capacitación y pueden usarse para análisis de imágenes, video, audio o texto.

"Podemos esperar que lleguen al mercado más modelos pre-entrenados en los próximos meses", dijo el informe.

4. Análisis de datos de autoservicio

El informe encontró que los usuarios empresariales y no de TI ahora pueden acceder a herramientas que brindan información basada en datos sin tener un científico o analista de datos en el personal. Algunas de estas herramientas ayudan al proceso de desarrollar y desplegar modelos de aprendizaje automático, por ejemplo, permitiendo a los usuarios comerciales realizar tareas complejas de análisis de datos y obtener información sin depender de científicos de datos.

5. Aprendizaje acelerado

Según el informe, los cursos de capacitación en ciencia de datos y los campamentos de entrenamiento continúan creciendo en número, dirigidos a profesionales de la enseñanza con conocimientos básicos de matemática o de codificación en ciencias de datos primarios en un corto período de tiempo.

"Tales cursos están destinados a permitir que los profesionales aporten habilidades básicas de ciencia de datos a proyectos rápidamente", afirmó.

Las empresas deberían adoptar un enfoque múltiple para el trabajo de la ciencia de datos en medio de una escasez de talento calificado que incluya varios de los métodos anteriores, recomendó el informe.

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