Last updated on 8 jul 2024

Estás considerando una carrera en minería de datos. ¿Qué tecnologías emergentes darán forma a su futuro?

Con tecnología de la IA y la comunidad de LinkedIn

La minería de datos es el proceso de descubrir patrones y conocimientos a partir de grandes cantidades de datos. El campo está en constante evolución con nuevas tecnologías que prometen revolucionar la forma en que recopila, analiza e interpreta datos. Si está considerando una carrera en minería de datos, mantenerse al tanto de estas tecnologías es crucial para su éxito futuro. No solo mejorarán su conjunto de habilidades, sino que también abrirán nuevas vías en el mercado laboral. A medida que se embarca en esta emocionante trayectoria profesional, comprender el impacto de las tecnologías emergentes será clave para mantenerse a la vanguardia en la industria.

Expertos destacados en este artículo

Elección de la comunidad a partir de 6 contribuciones. Más información

1 Integración de IA

Inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente la minería de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, son particularmente influyentes, ya que automatizan la extracción de patrones y hacen predicciones a partir de los datos. Como futuro minero de datos, es probable que trabaje con estos algoritmos para manejar conjuntos de datos complejos de manera más eficiente. La capacidad de la IA para aprender de los datos significa que, con el tiempo, los sistemas con los que trabaje serán más precisos y perspicaces, lo que proporcionará una ventaja competitiva a la hora de descubrir información valiosa.

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Cevi Herdian

Data Scientist | MLOps | 3x Kaggle Expert
The futures will be AI. Especially LLM/Chatbot that shaping element of the each industries. Because the industries needs fast and agile solution, it means the company need AI technology to summarizing and make real-time decision with some of the fundamental model from LLM.

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Maryum J.

B2B Lead Generation Expert | Helping B2B Companies Drive Revenue Growth Through Targeted Prospecting | Grow Your Sales Pipeline
Emerging technologies that will shape the future of data mining careers include: Artificial Intelligence (AI): AI algorithms enhance data processing capabilities and predictive analytics. Machine Learning: Enables algorithms to learn from data patterns and make data-driven predictions. Big Data Technologies: Tools like Hadoop and Spark handle large datasets for advanced analysis. Natural Language Processing (NLP): Extracts insights from unstructured text data, improving data mining capabilities.

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Sai Asritha Yakkali

Data Analyst | University of Hartford | ex- Accenture | looking for Full-time roles | Business Analytics | Data analytics | Data science| Machine learning
Quantum computing has the potential to revolutionize data mining by solving complex problems at exponentially faster speeds than classical computers. Quantum computers utilize the principles of quantum mechanics, such as superposition and entanglement, to process massive amounts of data simultaneously. This capability is particularly beneficial for high-speed data analysis, pattern detection in large datasets, and the execution of complex algorithms.

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2 Computación en la nube

La computación en la nube ofrece recursos escalables para el almacenamiento de datos y la potencia informática, que es esencial para manejar big data. Con los servicios en la nube, la infraestructura necesaria para la minería de datos es más accesible que nunca. Puede trabajar con grandes conjuntos de datos sin necesidad de hardware costoso ni preocuparse por los límites de capacidad. Además, las plataformas en la nube proporcionan un entorno colaborativo que puede admitir el trabajo remoto y el intercambio de datos en tiempo real, lo cual es invaluable en los espacios de trabajo globalizados de hoy en día.

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Danilo Dias

Data Science and Analytics
AWS (Amazon Web Services) is particularly important for data mining due to its comprehensive suite of scalable and flexible cloud services. AWS provides robust tools for data storage, processing, and analysis, such as Amazon S3 for storage, Amazon EMR for large-scale data processing, and AWS Glue for data integration.

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3 Dispositivos IoT

El Internet de las Cosas (Montón) está creando una afluencia masiva de datos en tiempo real desde los dispositivos conectados. Estos datos son una mina de oro para el análisis, ya que ofrecen información sobre el comportamiento de los usuarios, el rendimiento del sistema y mucho más. Como minero de datos, deberá ser experto en trabajar con este flujo continuo de información y extraer información procesable de él. El IoT también le desafía a mantener la integridad y la privacidad de los datos, habilidades que son cada vez más importantes a medida que más dispositivos se interconectan.

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4 Análisis de Big Data

El análisis de Big Data se refiere al proceso de analizar conjuntos de datos grandes y complejos para revelar patrones, tendencias y asociaciones, especialmente en relación con el comportamiento y las interacciones humanas. Este campo está creciendo rápidamente y, como minero de datos, estarás a la vanguardia de esta expansión. Su capacidad para administrar y analizar estos datos será crucial para tomar decisiones y predicciones informadas en diversas industrias.

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Nourdine S.

Big Data Analytics / Python Data Analyst - Economist.
Big Data Analytics with hadoop and Apache Spark is a good basis to start. Using the HDFS system with Big data processing techniques via Spark will allow you to manage Big Data efficiently. For exemple, RDD methods will allow you to execute code and perform action on your distributed database, for exemple, in a very simple and intuitive way.

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5 Tecnología Blockchain

La tecnología blockchain ofrece una forma segura y transparente de almacenar datos, que puede ser particularmente útil en la minería de datos para garantizar la integridad de las fuentes de datos. Como minero de datos, comprender blockchain será beneficioso para trabajar con datos que requieren altos niveles de seguridad y confianza. Esta tecnología también abre nuevas posibilidades para el intercambio y análisis de datos descentralizados, lo que podría redefinir la forma en que se manejan los datos en las organizaciones.

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6 Analítica predictiva

El análisis predictivo utiliza datos históricos para hacer predicciones sobre eventos futuros. En el ámbito de la minería de datos, esto significa utilizar datos pasados para identificar tendencias y anticipar resultados. Como alguien en este campo, dominar el análisis predictivo le permitirá proporcionar una valiosa previsión de los posibles escenarios futuros para las empresas y organizaciones, lo que hace que su papel sea indispensable para la planificación estratégica.

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Nourdine S.

Big Data Analytics / Python Data Analyst - Economist.
Forecasting methods may have a complementary role toward data mining. Identifying scenarios relating to regulatory hypotheses and underlying theories, for example in economics, will show the way to forward for data miners. On the other hand, we can identify data quality problems through regression modeling and thus go back in the process.

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7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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1 Integración de IA

2 Computación en la nube

3 Dispositivos IoT

4 Análisis de Big Data

5 Tecnología Blockchain

6 Analítica predictiva

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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