Entender la ciencia de los datos
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«En términos más generales, un científico de datos es alguien que sabe cómo extraer el significado de los datos e interpretarlos, lo que requiere tanto herramientas y métodos de la estadística y el aprendizaje automático, como ser humano. Pasa mucho tiempo en el proceso de recopilación, limpieza y manipulación de datos, porque los datos nunca están limpios. Este proceso requiere persistencia, estadística y conocimientos de ingeniería de software, habilidades que también son necesarias para comprender los sesgos en los datos y para depurar los resultados del registro del código.
Una vez que los datos están en forma, una parte crucial es el análisis exploratorio de datos, que combina la visualización y el sentido de los datos. Encontrará patrones, construirá modelos y algoritmos -algunos con la intención de entender el uso del producto y la salud general del mismo, y otros para servir como prototipos que finalmente se incorporan al producto. Puede diseñar experimentos y es una parte fundamental de la toma de decisiones basada en datos. Se comunicará con los miembros del equipo, los ingenieros y la dirección en un lenguaje claro y con visualizaciones de datos para que, aunque sus colegas no estén inmersos en los datos, entiendan las implicaciones».
Ciencia de datos ai
La ciencia de los datos combina múltiples campos, como la estadística, los métodos científicos, la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos, para extraer valor de los datos. Quienes practican la ciencia de los datos se denominan científicos de datos, y combinan una serie de habilidades para analizar los datos recogidos de la web, los teléfonos inteligentes, los clientes, los sensores y otras fuentes para obtener información procesable.
La ciencia de los datos abarca la preparación de los datos para su análisis, incluida la limpieza, la agregación y la manipulación de los datos para realizar análisis de datos avanzados. Las aplicaciones analíticas y los científicos de datos pueden entonces revisar los resultados para descubrir patrones y permitir a los líderes empresariales extraer ideas informadas.
La gran cantidad de datos que recogen y almacenan estas tecnologías puede aportar beneficios transformadores a organizaciones y sociedades de todo el mundo, pero sólo si sabemos interpretarlos. Ahí es donde entra la ciencia de los datos.
La ciencia de los datos revela tendencias y produce conocimientos que las empresas pueden utilizar para tomar mejores decisiones y crear productos y servicios más innovadores. Y lo que es más importante, permite que los modelos de aprendizaje automático (ML) aprendan de las enormes cantidades de datos que se les suministran, en lugar de depender principalmente de los analistas empresariales para ver qué pueden descubrir de los datos.
Matemáticas de la ciencia de los datos
Con la revolución digital, la ciencia de los datos y la inteligencia artificial (IA) se han convertido en una parte importante de nuestras vidas y de la sociedad en su conjunto. Además, las tecnologías que están surgiendo rápidamente para procesar datos a gran escala y el aprendizaje automático están creando una gran cantidad de oportunidades en las que la toma de decisiones automatizada se está convirtiendo en una realidad. Los científicos de datos cualificados y los ingenieros de IA están muy solicitados en todas partes. Con una base sólida en el aprendizaje automático, tendrás un amplio abanico de oportunidades profesionales.
La ciencia de los datos es un campo altamente interdisciplinar que se ocupa de cómo extraer conocimiento útil de los datos, para una comprensión más profunda y para apoyar la toma de decisiones. Se basa en una combinación de métodos estadísticos y de aprendizaje automático, junto con técnicas y algoritmos informáticos para manejar datos a gran escala. Algunos ejemplos de áreas de aplicación son la biología y otras ciencias, la sanidad, los negocios, las finanzas y diferentes tipos de datos de Internet. Los métodos computacionales abarcan desde algoritmos para recopilar y manejar datos a gran escala, métodos estadísticos como la modelización bayesiana, hasta técnicas de aprendizaje automático como las redes neuronales profundas.
Qué es la analítica
La ciencia de los datos es un enfoque multidisciplinar para encontrar, extraer y sacar a la luz patrones en los datos a través de una fusión de métodos analíticos, conocimientos especializados y tecnología. Este enfoque incluye generalmente los campos de la minería de datos, la previsión, el aprendizaje automático, el análisis predictivo, la estadística y el análisis de texto. Dado que los datos crecen a un ritmo alarmante, las empresas se lanzan a la carrera por aprovechar la información de sus datos. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones se enfrentan a la escasez de expertos que analicen sus big data para encontrar ideas y explorar problemas que la empresa ni siquiera sabía que tenía. Para aprovechar y rentabilizar el valor de la ciencia de los datos, las organizaciones deben infundir ideas predictivas, previsiones y estrategias de optimización en los sistemas empresariales y operativos. Muchas empresas están dotando a sus trabajadores del conocimiento de plataformas que pueden ayudarles a realizar sus propios proyectos y tareas de aprendizaje automático. Ser capaz de extraer tendencias y oportunidades en las cantidades masivas de datos que se infunden en una empresa dará a una organización una ventaja competitiva.