Ciencia de datos concepto

Ciencia de datos concepto

Fundamentos de la ciencia de los datos

Este libro trata de forma exhaustiva el tema de la ciencia de los datos. La ciencia de los datos es un término paraguas que engloba la analítica de datos, la minería de datos, el aprendizaje automático y otras disciplinas relacionadas. Este libro sintetiza los temas fundamentales y avanzados de un área de investigación que ya ha alcanzado su madurez. Los capítulos de este libro están organizados en tres secciones: Aunque este libro sirve principalmente como libro de texto, también resultará atractivo para los profesionales e investigadores de la industria debido a su enfoque en las aplicaciones y referencias. El libro es adecuado tanto para estudiantes de grado como de posgrado, así como para aquellos que llevan a cabo investigaciones en ciencia de datos. Puede utilizarse como libro de texto para estudiantes de grado en informática, ingeniería y matemáticas. También puede ser accesible para estudiantes de grado de otras áreas con la formación adecuada. Los capítulos más avanzados pueden ser utilizados por investigadores de postgrado que pretendan adquirir una comprensión teórica más profunda.

Presentación de la ciencia de los datos

La ciencia de los datos es una parte esencial de muchas industrias hoy en día, dadas las cantidades masivas de datos que se producen, y es uno de los temas más debatidos en los círculos de TI. Su popularidad ha crecido a lo largo de los años, y las empresas han empezado a implementar técnicas de ciencia de datos para hacer crecer su negocio y aumentar la satisfacción de los clientes. En este artículo, aprenderemos qué es la ciencia de datos y cómo puedes convertirte en un científico de datos.

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La ciencia de los datos es el ámbito de estudio que se ocupa de grandes volúmenes de datos utilizando herramientas y técnicas modernas para encontrar patrones no vistos, obtener información significativa y tomar decisiones empresariales. La ciencia de los datos utiliza complejos algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos predictivos.

Los modelos matemáticos permiten hacer cálculos y predicciones rápidas basadas en lo que ya se sabe de los datos. El modelado también forma parte del aprendizaje automático e implica identificar qué algoritmo es el más adecuado para resolver un problema determinado y cómo entrenar estos modelos.

Se requiere cierto nivel de programación para ejecutar un proyecto de ciencia de datos con éxito. Los lenguajes de programación más comunes son Python y R. Python es especialmente popular porque es fácil de aprender y soporta múltiples bibliotecas para la ciencia de datos y el ML.

Tutorial de ciencia de datos

La ciencia de los datos es un campo interdisciplinar que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer o extrapolar conocimientos e ideas de datos ruidosos, estructurados y no estructurados,[1][2] y aplicar el conocimiento de los datos en una amplia gama de dominios de aplicación. La ciencia de los datos está relacionada con la minería de datos, el aprendizaje automático y el big data[3].

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La ciencia de los datos es un «concepto para unificar la estadística, el análisis de datos, la informática y sus métodos relacionados» con el fin de «comprender y analizar fenómenos reales» con datos[4]. Utiliza técnicas y teorías extraídas de muchos campos en el contexto de las matemáticas, la estadística, la informática, la ciencia de la información y el conocimiento del dominio[3]. Sin embargo, la ciencia de los datos es diferente de la informática y la ciencia de la información. El ganador del Premio Turing, Jim Gray, imaginó la ciencia de los datos como un «cuarto paradigma» de la ciencia (empírica, teórica, computacional y, ahora, impulsada por los datos) y afirmó que «todo lo relacionado con la ciencia está cambiando debido al impacto de la tecnología de la información» y al diluvio de datos[5][6].

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Aunque no trabaje en la ciencia de los datos propiamente dicha, es útil que se familiarice con estos conceptos: si aún no está incorporando el análisis predictivo en su trabajo diario, probablemente lo hará pronto. Este glosario de ciencia de datos le proporcionará a usted y a su equipo los términos fundamentales que deben conocer, ya que sigue siendo fundamental que las organizaciones se eduquen y establezcan una misión y una visión comunes para ampliar la IA y llegar a estar verdaderamente impulsadas por los datos.

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Los conceptos de la ciencia de datos que hemos decidido definir aquí se utilizan habitualmente en el aprendizaje automático y son esenciales para aprender los fundamentos de la ciencia de datos. Tanto si estás trabajando en un proyecto que implica el aprendizaje automático, como si estás aprendiendo sobre la ciencia de los datos, o incluso si simplemente sientes curiosidad por lo que ocurre en esta parte del mundo de los datos, esperamos que estas definiciones te resulten claras y útiles.

Ciencia de datos:  La ciencia de los datos, que a menudo se agrupa con el aprendizaje automático, es un campo que utiliza procesos, metodologías científicas, algoritmos y sistemas para obtener conocimientos y perspectivas a través de datos estructurados y no estructurados. La definición puede variar mucho según la función y el papel de la empresa.

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