10 artículos de ciencia de datos imprescindibles de septiembre de 2017

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La industria de la ciencia de los datos está encontrando rápidamente aplicaciones en una variedad de disciplinas que van desde biotecnología a ciencias sociales. Ha revolucionado la forma en que tomamos decisiones, tanto como empresas como investigadores. La ciencia de los datos es actualmente el "mejor trabajo de Estados Unidos", según Glassdoor. La cantidad de datos que recopilamos es alucinante, no sólo por las vías tradicionales, sino también por las plataformas digitales y las redes sociales. El análisis, la visualización y la interpretación de los datos son habilidades muy demandadas, y los expertos suelen especializarse en disciplinas específicas, como la informática o incluso la astrofísica. En Kolabtree, hemos ayudado a los propietarios de proyectos a encontrar freelance altamente cualificados expertos en ciencia de datos para ayudarles a analizar un conjunto de datos o escribir un algoritmo, y esto es una prueba de que las organizaciones adolecen de un déficit de competencias o recursos en este campo.

Los científicos de datos deben mantenerse actualizados sobre las últimas investigaciones y desarrollos en el campo para estar al día. A continuación, presentamos una lista de los 10 mejores artículos de septiembre de 2017 que consideramos de necesaria lectura.

1. Estas son las 10 habilidades que necesitas para convertirte en un científico de datos, el trabajo núm. 1 en Estados Unidos
(Alison DeNisco, TechRepublic)

2. El abismo de la analítica 
(Jon Evans, TechCrunch)

3. Una nueva herramienta utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para mejorar las operaciones de TI
(Bernard Marr, Forbes)

4. Diferencia entre aprendizaje automático, ciencia de datos, IA, aprendizaje profundo y estadística
(Vincent Granville, Data Science Central)

5. Llega una Wikipedia para las visualizaciones de datos
(Katharine Schwab, Co.Design)

6. Si quiere mejorar sus conocimientos de análisis de datos, ¿qué lenguaje de programación debería aprender? R vs Python] (Dan Kopf, Quartz)

7. 30 hojas de trucos esenciales de ciencia de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
(Matthew Mayo, KDNuggets)

8. El estudio de la inteligencia artificial "Gaydar" y los verdaderos peligros del Big Data
(Alan Burdick, The New Yorker)

9. Asegurar la ventaja competitiva con el aprendizaje automático
(Ronald van Loon, Dataconomy)

10. Los asaltantes de la tormenta: La ciencia de los datos detrás de la predicción meteorológica
(George Anadiotis, ZDNet)

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Sobre el autor

Ramya Sriram gestiona los contenidos digitales y las comunicaciones en Kolabtree (kolabtree.com), la mayor plataforma de trabajo autónomo para científicos del mundo. Cuenta con más de una década de experiencia en edición, publicidad y creación de contenidos digitales.

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