Es una de las principales herramientas usadas por la ciencia de datos para el análisis de la información. Pero, a la vez, la estadística también puede ser afrontada mediante la ciencia de datos para poder realizar los análisis concernientes a su objeto de estudio de una forma más precisa, eficiente y dinámica. La https://www.elagora.com.mx/Que-es-la-ciencia-de-datos-y-como-se-relaciona-con-la-inteligencia-artificial.html medicina y la salud es una de las ciencias en las que más útil resulta la ciencia de datos. Por un lado, el análisis de la información permite determinar qué factores o causas pueden tener ciertas patologías. Además, ayuda a optimizar los diagnósticos y a establecer mejores procesos de atención a los pacientes.

Los científicos de datos obtienen una comprensión inicial de los datos 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. El análisis predictivo utiliza los datos históricos para hacer previsiones precisas sobre los patrones de datos que pueden producirse en el futuro.

Guía para principiantes sobre la ciencia de datos y el aprendizaje automático

La primera vez que se mencionó el título de “científico de datos” fue en 2008, por no haber otro término para referirse a los especialistas de Facebook y LinkedIn que a diario procesaban avalanchas de material para transformarlas en información digerible y precisa. En apenas 13 años esta actividad se ha mostrado tan necesaria que se calcula que, en 2021, entre el 50 y 70 por ciento de los empleadores solicitará al menos a uno de estos profesionistas ¿Qué es la ciencia de datos y cómo se relaciona con la inteligencia artificial? para sus empresas. Una de las principales aplicaciones de la ciencia de datos es en el marketing, ya que permite analizar el comportamiento de los clientes, sus intereses, gustos, necesidades y preocupaciones. Al saber qué es lo que más le gusta a los clientes y qué es lo que necesitan, se puede saber qué productos crear y cómo publicitarlos. La estadística es la ciencia que busca predecir ciertos comportamientos por medio de números y datos.

Dada la pronunciada curva de aprendizaje en la ciencia de datos, muchas empresas buscan acelerar el retorno de inversión en proyectos de IA. A menudo tienen dificultades para contratar el talento necesario para aprovechar todo el potencial del proyecto de ciencia de datos. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”.

¿Para qué sirve la ciencia de datos?

La ciencia de datos también permite la clasificación para ordenar automáticamente el correo electrónico en tu buzón. La Data Science permite igualmente la predicción para las ventas o los ingresos en un negocio. Utilizando la Data Science, un negocio dispone de la capacidad de detectar tendencias o “patrones” para su Business model en las series de datos. Son muchas las organizaciones que actualmente están escuchando acerca de tendencias como el Big Data, Datos Abiertos y Ciencia de Datos e intentan implementarlas en sus labores. Lo que estas organizaciones tienen en común es que probablemente están buscando formas de generar innovación basada en datos.

Si bien las herramientas de ciencia de datos se superponen en gran parte de este aspecto, la inteligencia empresarial se enfoca más en datos del pasado, y los insights de las herramientas de BI son de naturaleza más descriptiva. La BI está orientada a datos estáticos (que no cambian) que generalmente están estructurados. Si bien la ciencia de datos usa datos descriptivos, generalmente los utiliza para determinar variables predictivas, que luego se usan para categorizar datos o hacer pronósticos. La inteligencia empresarial (BI) es un término general para la tecnología que permite la preparación, la minería, la gestión y la visualización de datos.

Data Science: definición, problemática y casos de uso

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. Así mismo, la Data Science se esconde detrás de las tecnologías de visualización tales como el reconocimiento facial, de voz o de texto. La ciencia de datos alimenta también los motores de recomendaciones capaces de sugerir productos o contenido en función de tus preferencias.

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