Ciencia de datos: qué es y por qué es tan importante

Puede ser fácil confundir los términos “ciencia de datos” e “inteligencia empresarial” (BI) porque ambos están relacionados con los datos de una organización y el análisis de esos datos, pero difieren en el enfoque. Es fácil confundir los términos “ciencia de datos” e “inteligencia empresarial” (BI) porque ambos están relacionados con los datos de una organización y el análisis de dichos datos, aunque se centran en cuestiones distintas. El aprendizaje automático y la IA se han convertido en componentes cruciales de la vida empresarial diaria, por lo que no debería sorprendernos que casi la mitad de nuestros encuestados utilicen diversas funciones basadas en la IA integradas en el software que utilizan. En un mundo donde los modelos de machine learning (o ML) son cada vez más diversos y complejos, poder integrarlos y hacer que funcionen juntos es imprescindible para obtener redes complejas de sistemas que puedan predecir o brindar información útil en diversas situaciones. Web de divulgación con material formativo sobre estadística, algoritmos de machine learning, ciencia de datos y programación en R y Python.

Los sesgos son desajustes en el comportamiento de las predicciones o los datos de entrenamiento del modelo entre diferentes grupos, como la edad o el nivel de ingresos. Por ejemplo, si una herramienta se entrena principalmente con datos de personas de mediana edad, puede ser menos preciso cuando se hagan predicciones que impliquen a personas más jóvenes o mayores. El ámbito del machine learning ofrece la oportunidad de abordar los sesgos detectándolos y midiéndolos en los datos y el modelo. Nuestro programa no sólo se centra en Machine Learning, sino también en Minería de Datos e Inteligencia Artificial, y busca equiparte de los conocimientos y la experiencia necesaria de manera integral para resolver todo tipo de problemas con responsabilidad y compromiso. Además, no hablamos solo de una disciplina técnica; en esta profesión también se necesita un enfoque interdisciplinario y humanista, ya que los problemas del mundo real a menudo abarcan múltiples campos del conocimiento.

¿Cómo aprendió ciencia de datos, aprendizaje automático o ingeniería de datos?

La ciencia de datos incorpora varias disciplinas —por ejemplo, ingeniería de datos, preparación de datos, minería de datos, análisis predictivo, aprendizaje automático (machine learning, ML) y visualización de datos, así como estadísticas, matemáticas y programación de software. Lo realizan principalmente científicos de datos capacitados, aunque también pueden participar analistas de datos de nivel inferior. Los científicos de datos también adquieren competencias de uso de plataformas de proceso de big data, como Apache Spark, el marco de trabajo de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL.

Cloud computing escala la ciencia de datos proporcionando acceso a más potencia de proceso, almacenamiento y otras herramientas necesarias para proyectos de ciencia de datos. En lugar de limitarse a identificar correlaciones, los científicos de datos necesitarán abordar problemas de causalidad. La ciencia de datos se encuentra en constante evolución, y aquellos que deseen destacarse en esta disciplina deben estar preparados para abrazar las últimas tendencias y tecnologías. Gracias a esto, se pueden citar instancias o fallos similares en el pasado para agilizar la preparación de los casos actuales a muy rápida velocidad, considerando que estas tareas podrían durar días, semanas o incluso meses si se realizan sin la ayuda de los software de data science. Para las firmas de abogados, la recolección y el análisis de datos es importante para generar oportunidades que mejoren la efectividad de los procesos legales, siendo este el principio de lo que se conoce como jurimetría. Afortunadamente, la industria legal no se escapa de esa realidad, ya que la data science se ha estado convirtiendo en un elemento fundamental para que los abogados y demás players del sector puedan tomar cada vez mejores decisiones estratégicas basadas en datos.

¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y el análisis empresarial?

Eso ha provocado una gran demanda de trabajadores con experiencia o capacitación en Domina el análisis de datos con este curso online, lo que dificulta que algunas empresas cubran los puestos disponibles. Al igual que los humanos utilizamos una amplia variedad de lenguajes, lo mismo ocurre con los científicos de datos. Actualmente existen cientos de lenguajes de programación, por lo que escoger el más apropiado depende de qué se quiera conseguir. A continuación, examinamos algunos de los principales lenguajes de programación utilizados en la ciencia de datos. Hay que comprender a fondo el problema que la empresa está tratando de resolver y cuáles son los datos de los que dispone para resolverlo. Esta combinación de los conocimientos empresariales y tecnológicos es la esencia de la ciencia de datos.

• Como fabricante de materiales de construcción a nivel mundial, USG debe fabricar productos de alta calidad a precios asequibles.
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• Estos sistemas de almacenamiento aportan flexibilidad a los usuarios finales y les permiten poner en marcha grandes clústeres si es necesario.
• Proporciona una amplia gama de herramientas y funcionalidades esenciales para los profesionales de la ciencia de datos desde el momento de su instalación, incluida la compatibilidad integral con los lenguaje Python (Jupyter Notebooks y scripts de Python), R y SQL.

Pueden escribir programas, aplicar técnicas de machine learning para crear modelos y desarrollar nuevos algoritmos. Los científicos de datos no solo entienden el problema, sino que también pueden crear una herramienta para solucionarlo. No es raro encontrar que los analistas empresariales y científicos de datos trabajan en el mismo equipo. Los analistas empresariales toman resultados de los científicos de datos y los utilizan para contar una historia que la empresa, en general, pueda entender.

Requisitos previos de la ciencia de datos

En pocas palabras, un analista da sentido a los datos existentes, mientras que un científico crea nuevos métodos y herramientas para procesarlos y que los usen los analistas. La ciencia de datos es el estudio de datos con el fin de extraer información significativa para empresas. Es un enfoque multidisciplinario que combina principios y prácticas del campo de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y la ingeniería de computación para analizar grandes cantidades de datos. Este análisis permite que los científicos de datos planteen y respondan a preguntas como “qué pasó”, “por qué pasó”, “qué pasará” y “qué se puede hacer con los resultados”. La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los practicantes dentro de ese campo.

La exploración de datos es un análisis preliminar de estos que se utiliza para planificar otras estrategias para su modelado. Los científicos de datos obtienen una comprensión inicial de los datos https://imagendelgolfo.mx/nacional/domina-el-analisis-de-datos-con-este-curso-online/50458381 mediante estadísticas descriptivas y herramientas de visualización de los mismos. A continuación, exploran los datos para identificar patrones interesantes que se puedan estudiar o utilizar.