¿Qué es la ciencia de datos? Explicación de la ciencia de datos

Esta combinación de los conocimientos empresariales y tecnológicos es la esencia de la ciencia de datos. Este libro electrónico es una guía para las empresas modernas sobre cómo innovar en ciencia de datos integrando SAS con su software de código abierto. Este es un software de código abierto que facilita la resolución de problemas computacionales Conviértete en un científico de datos exitoso con el bootcamp de ciencia de datos de TripleTen complejos y tareas intensivas de datos. Fue creado por la Fundación de Software Apache, por lo tanto cuenta con varias herramientas para la gestión de los trozos en los que divide la información para un mejor manejo. Es posible que la primera idea que se tiene al escuchar «ciencia de datos» es una computadora y mucha información, nada más.

Aunque la ciencia de datos usa datos descriptivos, generalmente lo hace para determinar variables predictivas, que luego se utilizan para categorizar datos o para emitir pronósticos. El objetivo de la ciencia de datos es extraer información y conocimientos de los datos para apoyar la toma de decisiones y resolver problemas. Emplea varias herramientas y métodos de otras disciplinas, como la informática, la estadística y el aprendizaje automático, para analizar e interpretar conjuntos de datos grandes y complicados.

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Para extraer información de valor, necesitamos herramientas y profesionales específicos. Otro hito importante se dio en el 2005 cuando se publicó «Long-Lived Digital Data Collections Enabling Research and Education in the 21st Century» por The National Science Board. El machine learning (ML) automatiza el aprendizaje de un subgrupo de inteligencia artificial y se utilizan técnicas con la finalidad de que “piensen” como humanos. Se les entregan los datos suficientes para que aprendan una tarea específica, la cumplan pero no vaya más allá de su objetivo fijado. Recuerda que si deseas conocer más sobre la relación y diferencias entre data science, big data, inteligencia artificial, machine learning y deep learning, puedes revisar este post.

¿Qué es la ciencia de datos? Explicación de la ciencia de datos

Los datos pueden ser preexistentes, recién adquiridos o un repositorio descargable de Internet. Los científicos de datos pueden extraerlos de las bases de datos internas o externas, del software CRM de la empresa, de los registros del servidor web, de las redes sociales o adquirirlos de terceros de confianza. Para facilitar el uso compartido de código y otra información, los científicos de datos pueden utilizar cuadernos de Jupyter y GitHub. Una de las primeras universidades públicas del país en ofrecer el grado de ciencias de datos hay sido la de Navarra, la UPNA. “Me hace muy feliz poder mostrar a otras mujeres o niñas esta posibilidad. Descubrirles este campo, este ámbito… Si sirvo de referente, me llena de orgullo”, indica.

¿Cuáles son las funciones de un Data Scientist?

El científico de datos también debe comprender los conceptos específicos del negocio, como la fabricación de automóviles, el comercio electrónico o la atención sanitaria. La visualización de datos  consiste en presentarlos en un formato pictórico o gráfico para que puedan analizarse fácilmente. Es un aspecto fundamental para que las organizaciones puedan tomar decisiones de negocios apoyándose en los resultados obtenidos a partir de la ciencia de datos. Con la AI compuesta, se empieza con el problema y luego se aplican los datos y las herramientas más apropiadas para resolverlo. Entre otras cosas, se utiliza una combinación de técnicas de ciencia de datos, como el aprendizaje automático, la estadística, la analítica avanzada, la minería de datos, la previsión, la optimización, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial. El objetivo de BigML es que una empresa logre tomar decisiones basándose en la interpretación de la información a la que tiene acceso.

¿Qué es la ciencia de datos? Explicación de la ciencia de datos

La coordinación de todos ellos para conseguir el objetivo final es uno de los retos a los que se enfrentan los proyectos de ciencia de datos. Como lo comentamos anteriormente en qué es la ciencia de datos, esta tecnología agrupa e integra tres herramientas principales, las cuales ayudan y facilitan los resultados esperados de la Ciencia https://aquinoticias.mx/conviertete-en-un-cientifico-de-datos-exitoso-con-el-bootcamp-de-ciencia-de-datos-de-tripleten/ de Datos. De esta manera, la Ciencia de Datos domina y trabaja el ciclo de vida de los datos de principio a fin. Es decir, no solo se queda en la parte de almacenar datos o en el proceso de ordenarlos, sino que trabaja en el ciclo de vida de los datos de forma completa hasta el punto de que la data sea explotada para un fin específico.

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