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¿Qué es la ciencia de los datos en palabras simples?

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Cuando nos remontamos al origen de la ciencia de datos, nos situamos en 1962, cuando el matemático John Tukey la sugirió en su estudio El futuro del análisis de datos. En él, describió la existencia de una «ciencia no reconocida» que consistía en interpretar y aprender de los datos. Además de la analítica descriptiva, abarca la analítica predictiva que pronostica el comportamiento y los eventos futuros, así como la analítica prescriptiva, que busca determinar el mejor curso de acción para abordar el problema que se analiza. Citó los beneficios comerciales potenciales que incluyen un mayor retorno de la inversión, crecimiento de las ventas, operaciones más eficientes, un tiempo de comercialización más rápido y una mayor participación y satisfacción del cliente.

por que es importante la ciencia de datos

Las soluciones de almacenamiento en cloud, como los lagos de datos, proporcionan acceso a infraestructura de almacenamiento y son capaces de ingerir y procesar grandes volúmenes de datos con facilidad. Estos sistemas de almacenamiento aportan flexibilidad a los usuarios finales y les permiten poner en marcha grandes clústeres si es necesario. También pueden añadir nodos de cálculo incremental para acelerar los trabajos de proceso de datos, y permitir a la empresa hacer concesiones a corto plazo a cambio de mayores resultados a largo plazo. Por lo general, las plataformas en cloud tienen diferentes modelos de precios, como los modelos por uso o las suscripciones, para atender las necesidades de sus usuarios finales, ya sean grandes empresas o pequeñas startups. Por lo general, las responsabilidades de un científico de datos pueden coincidir con las de un analista de datos, en particular en el análisis de datos exploratorio y la visualización de datos.

Tecnologías, técnicas y métodos de la ciencia de los datos

Con el uso de la ciencia de datos, los datos se transforman en información útil para aplicar en la toma de decisiones. Además, la ciencia de datos ha abierto nuevas áreas de investigación en todas las ciencias, ya que se ha convertido en una herramienta indispensable para descubrir patrones en los datos y escudriñar fenómenos complejos. Sus avances están permitiendo a profesionales en áreas como la salud, la agricultura, el medio ambiente y la educación tener acceso a información más precisa que les ayuda a hacer mejores predicciones y tomar decisiones más acertadas. Finalmente, la ciencia de datos también contribuye activamente al crecimiento económico y al mejoramiento de la vida de las personas, ya que ofrece la posibilidad de crear modelos predictivos que identifiquen patrones específicos de comportamiento. La ciencia de datos combina matemáticas y estadísticas, programación especializada, analítica avanzada, inteligencia artificial (IA) y machine learning con experiencia en distintas materias para descubrir insights accionables ocultos en los datos de una organización.

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Las organizaciones modernas están inundadas de datos; hay una proliferación de dispositivos que pueden recopilar y almacenar información de manera automática. Los sistemas en línea y los portales de pago capturan más datos en los campos del comercio electrónico, la medicina, las finanzas y cualquier otro aspecto de la vida curso de ciencia de datos humana. Como especialidad, la ciencia de datos (Data Science) aún es nueva, surgió de los campos del análisis estadístico y de la minería de datos. El objetivo de la ciencia de datos es mejorar la toma de decisiones, basando las decisiones en las tendencias extraídas de grandes bases de datos (Igual y Seguí, 2017).

Ciclo de vida de la ciencia de datos

En el siguiente gráfico se puede ver cómo se repite esta situación en los institutos de todo el país. Íker, Elsa y Milagros se criaron en familias con pocos recursos y padres sin apenas estudios en barrios ubicados en el 25% más pobre de España. Sus trayectorias educativas no se diferencian mucho de las de sus vecinos, la mayoría también con estudios básicos. Milagros (52 años) nació y se crio en una familia de 12 hermanos en Catalanes, un pueblo montañoso y rural de la isla de Tenerife. Hizo la EGB (educación básica) en un colegio interno a varios kilómetros de su casa, donde gracias a sus buenos resultados consiguió una beca para seguir estudiando. “Mis padres creían que una mujer no era para estudiar, que su labor era ser una buena esposa”, recuerda.

Las herramientas y procesos de inteligencia empresarial permiten a los usuarios finales identificar información procesable a partir de datos en bruto, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos en organizaciones de distintos sectores. Si bien las herramientas de ciencia de datos coinciden en gran parte con esta descripción, la inteligencia empresarial se centra más en datos del pasado, y la información de valor de las herramientas de BI es de carácter más descriptivo. Utiliza datos para comprender lo que https://www.1000tipsinformaticos.com/2023/12/un-curso-de-ciencia-de-datos-que-te-prepara-para-el-futuro.html ha sucedido antes para conformar un procedimiento que seguir. 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. Gracias a las redes sociales, dispositivos móviles personales, sensores y otras aplicaciones y dispositivos de uso intensivo de datos, incluso las pequeñas y medianas empresas tuvieron la oportunidad de obtener grandes volúmenes de datos sobre sus negocios y clientes.

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Los científicos de datos no son necesariamente responsables directos de todos los procesos involucrados en el ciclo de vida de la ciencia de datos. Por ejemplo, las segmentaciones de datos suelen ser manejadas por ingenieros de datos, pero el científico de datos puede hacer recomendaciones sobre qué tipo de datos son útiles o necesarios. Si bien los científicos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar estos esfuerzos a un nivel mayor requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa para que se ejecute más rápidamente. Como resultado, es común que un científico de datos se asocie con ingenieros de machine learning para escalar modelos de machine learning. Aunque los términos se pueden usar de manera indistinta, el análisis de datos es un subconjunto de la ciencia de datos. La ciencia de datos es un término que engloba todos los aspectos del procesamiento de datos, desde la recopilación hasta el modelado y la información.

  • Ahora que sabes el por qué las empresas utilizan la Ciencia de Datos, vamos a ver algunas aplicaciones que se suelen utilizar con esta tecnología.
  • El científico de datos tiene una mirada holística; mientras que el analista tradicional de datos revisa los datos de una sola fuente, un científico de datos probablemente explore y examine datos de múltiples fuentes (Liu, 2015).
  • Esas metas se establecen con base en los clientes y la forma en que una oferta resuelve sus problemas en cada etapa de su recorrido, ¿y qué tienen en común?
  • La ciencia de datos permite a las empresas descubrir nuevos patrones y relaciones con el potencial de transformar la organización.

Además, los requisitos para las propiedades ACID deben considerarse en función de cada herramienta o framework. Los sistemas de recomendación de productos son muy usuales en e-commerce, ya que es una estrategia de venta para que el usuario no solo se interese por un solo producto, sino que a partir de este, pueda animarse a comprar dos o tres. Por lo tanto, las estadísticas y las matemáticas son importantes para extraer conocimientos de los datos de forma más exacta y sofisticada. Crehana te ofrece soluciones en toda la experiencia del colaborador, de formación, clima y desempeño en un solo lugar, elevando la satisfacción, compromiso y productividad de cada persona de tu empresa.

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