Ciencia de datos: Qué es, importancia, procesos y aplicaciones

El problema es que hay muy pocas avenidas con características similares como para confiar en el promedio. Lo que hace la agencia, entonces, es tomar una muestra grande de volúmenes de tráfico, curso de ciencia de datos densidades poblacionales y anchos de calzada en distintas vías de la ciudad. Con esta muestra se puede estimar correlaciones entre el volumen y los otros factores observados.

  • Las responsabilidades del científico de datos comúnmente pueden superponerse con un analista de datos, particularmente con el análisis exploratorio de datos y la visualización de datos.
  • La ciencia de datos es un campo fascinante y lleno de oportunidades, ofrece un emocionante camino para quienes desean comprender mejor el mundo a través de los datos y contribuir al avance del conocimiento y la innovación en diversas areas.
  • 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.
  • La inteligencia artificial y las innovaciones del machine learning han hecho que el procesamiento de datos sea más rápido y eficiente.
  • Cuando están alojadas en el cloud, los equipos no necesitan instalarlas, configurarlas, mantenerlas ni actualizarlas localmente.
  • La plataforma debe fomentar que las personas trabajen en conjunto en un modelo, desde su concepción hasta el desarrollo final.

La visualización es, por tanto, uno de los pasos clave en todo proyecto de ciencia de datos, debido a la gran cantidad de información que se extrae con un simple golpe de vista. Ya sea mediante imágenes, gráficos o vídeos, el conocimiento surge de manera más inmediata, mediante presentaciones útiles y funcionales. Los ámbitos en los que puede aplicarse van desde los negocios hasta las ciencias sociales y el análisis del comportamiento.

Beneficios de la ciencia de datos

Sin embargo, debemos tener cuidado de no confundir la ciencia de datos con otras áreas relacionadas. Y es que en el contexto empresarial, cada vez están más en boga terminologías como análisis big data, business intelligence, inteligencia artificial, machine learning, etc. Todos estos conceptos están relacionados con el análisis de los datos, el cual se considera ya como una necesidad para las empresas modernas, incluso para las firmas de abogados. A pesar de lo que se piensa, los científicos de datos no son los únicos que usan data science. Gracias a los avances tecnológicos, poder utilizar data science ya no requiere conocimientos especializados de programación o estadística. Ahora “arrastrar y soltar” es una forma ampliamente aceptada y viable para utilizar data science, lo que les da a los analistas y a otros trabajadores el poder de desarrollar e implementar modelos a medida.

cómo definiría la ciencia de datos

El criterio para diseñar la altura requerida de los muros, es el de que la probabilidad anual de que sean sobrepasadas sea menor al 0.1% por año. Para realizar una estimación, se disponen de una serie histórica de mediciones del caudal máximo diario del río en cuestión que pueden transformarse en alturas del nivel del río a través de una curva descarga-nivel disponible. Pero existe, además, otro tipo de preguntas, tal vez las más relevantes desde el punto de vista científico.

Ciencia de Datos: definición, aplicaciones y recursos

La ciencia de datos ha resultado para muchos una disciplina de reciente creación, pero en la realidad este concepto lo utilizó por primera vez el científico danés Peter Naur en la década de los sesenta como sustituto de las ciencias computacionales. En 1974 publicó el libro Concise Survey of Computer Methods[10]​donde utiliza ampliamente el concepto ciencia de datos, lo que permitió una utilización más libre en el mundo académico. La implementación y puesta en funcionamiento del modelo es uno de los pasos https://ssociologos.com/2024/04/09/diferencia-entre-las-bases-de-datos-nosql-y-las-bases-de-datos-relacionales/ más importantes del ciclo de vida del machine learning, pero a menudo se ignora. Asegúrese de que el servicio que elija facilite la puesta en funcionamiento de modelos, ya sea proporcionando API o asegurando que los usuarios creen modelos de una manera que permita una fácil integración. Asegúrese de que la plataforma incluya soporte para las últimas herramientas de código abierto, proveedores comunes de control de versiones como GitHub, GitLab y Bitbucket y una estrecha integración con otros recursos.

Como resultado, no es de extrañar que el rol de científico de datos haya sido calificado como la “profesión más sexi del siglo XXI” por Harvard Business Review (enlace externo a IBM). Las organizaciones dependen cada vez más de estos roles para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio. La ciencia de datos permite a las empresas descubrir nuevos patrones y relaciones con el potencial de transformar la organización. Puede revelar cambios de bajo coste en la administración de recursos para obtener el máximo impacto en los márgenes de beneficio. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico utiliza la ciencia de datos para descubrir que se generan demasiadas consultas de clientes fuera del horario comercial.

Objetivo de la ciencia de datos

Debe otorgar a cada miembro del equipo acceso de autoservicio a los datos y a los recursos. 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. Los datos pueden ser preexistentes, recién adquiridos o un repositorio descargable de Internet.

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