Data science que es

análisis de datos

La ciencia de los datos es un enfoque multidisciplinar que permite extraer información útil de los grandes y crecientes volúmenes de datos recopilados y creados por las organizaciones actuales. La ciencia de los datos abarca la preparación de los datos para su análisis y procesamiento, la realización de análisis de datos avanzados y la presentación de los resultados para revelar patrones y permitir a las partes interesadas sacar conclusiones fundamentadas.
La preparación de los datos puede implicar su limpieza, agregación y manipulación para que estén listos para determinados tipos de procesamiento. El análisis requiere el desarrollo y el uso de algoritmos, análisis y modelos de IA. Está impulsado por un software que peina los datos para encontrar patrones y transformarlos en predicciones que apoyen la toma de decisiones empresariales. La precisión de estas predicciones debe validarse mediante pruebas y experimentos diseñados científicamente. Y los resultados deben compartirse mediante el uso hábil de herramientas de visualización de datos que permitan a cualquiera ver los patrones y comprender las tendencias.

ciencia de datos frente a análisis de datos

Si bien estas y otras disciplinas y áreas de especialización (que no se muestran aquí) son todas características del papel de científico de datos, me gusta pensar que los cimientos de un científico de datos se basan en cuatro pilares. Aunque los científicos de datos suelen tener una formación y una experiencia laboral muy diferentes, la mayoría de ellos deberían ser expertos en cuatro áreas fundamentales. Sin ningún orden de prioridad o importancia, éstas son:

qué es el curso de ciencia de los datos

La ciencia de los datos es el campo de estudio que combina la experiencia en el dominio, las habilidades de programación y el conocimiento de las matemáticas y la estadística para extraer ideas significativas de los datos. Los profesionales de la ciencia de los datos aplican algoritmos de aprendizaje automático a números, texto, imágenes, vídeo, audio, etc. para producir sistemas de inteligencia artificial (IA) que realicen tareas que normalmente requieren inteligencia humana. A su vez, estos sistemas generan conocimientos que los analistas y los usuarios de la empresa pueden traducir en un valor empresarial tangible.
Cada vez más empresas se dan cuenta de la importancia de la ciencia de los datos, la IA y el aprendizaje automático. Independientemente de la industria o el tamaño, las organizaciones que desean seguir siendo competitivas en la era del big data necesitan desarrollar e implementar eficientemente las capacidades de la ciencia de datos o se arriesgan a quedarse atrás.

licenciatura en ciencia de los datos

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. Los que 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 el análisis, incluyendo 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.