¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos combina múltiples campos, como las estadísticas, los métodos científicos, la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos para extraer el valor de los datos. Los practicantes de la ciencia de datos se llaman científicos de datos y combinan una variedad de conocimientos para analizar los datos recopilados de la web, teléfonos inteligentes, clientes, sensores y otras fuentes para obtener información útil.
La ciencia de datos abarca la preparación de los datos para el análisis, incluida la limpieza, la agregación y la manipulación de los datos para realizar análisis avanzados. Las aplicaciones analíticas y los científicos de datos pueden revisar los resultados para descubrir patrones y permitir que los líderes empresariales obtengan información fundamentada.
La ciencia de datos es uno de los campos más emocionantes que existen en la actualidad. Pero, ¿por qué es tan importante?
Porque las empresas disponen un tesoro de datos sin aprovechar. Ahora que la tecnología moderna ha permitido la creación y el almacenamiento de cantidades cada vez mayores de información, el volumen de datos explotó. Se estima que el 90% de los datos en el mundo se crearon en los últimos dos años. Por ejemplo, los usuarios de Facebook suben 10 millones de fotos por hora.
Pero estos datos frecuentemente solo están inmóviles en las bases de datos y los lagos de datos, básicamente sin tocar.
La gran cantidad de datos recopilados y almacenados por estas tecnologías puede generar beneficios transformadores para las organizaciones y sociedades de todo el mundo, pero solo si sabemos interpretarlos. Ahí es donde entra en acción la ciencia de datos.
La ciencia de datos revela tendencias y genera información que las empresas pueden utilizar para tomar mejores decisiones y crear productos y servicios más innovadores. Quizás lo más importante es que permite que los modelos de aprendizaje autónomo (ML) aprendan de las grandes cantidades de datos que se les suministran en vez de depender principalmente de los analistas de negocios para ver qué pueden descubrir a partir de los datos.
Los datos son la base de la innovación, pero su valor proviene de la información que los científicos pueden extraer y luego utilizar a partir de estos.
Para comprender mejor la ciencia de datos (y cómo puede aprovecharla) es igual de importante conocer otros términos relacionados con el campo, como inteligencia artificial (IA) y aprendizaje autónomo. Frecuentemente, encontrará que estos términos se usan indistintamente, pero hay matices.
Este es un breve resumen:
- IA significa hacer que una computadora imite de alguna manera el comportamiento humano.
- La ciencia de datos es un subconjunto de la IA que se refiere más a las áreas superpuestas de las estadísticas, los métodos científicos y el análisis de datos, que se utilizan todas para extraer significado y conocimientos de los datos.
- El aprendizaje autónomo es otro subconjunto de la IA y consiste en las técnicas que permiten que las computadoras descubran cosas a partir de los datos y realicen aplicaciones de IA.
- Y, por si acaso, incluimos otra definición.
- Aprendizaje profundo, que es un subconjunto del aprendizaje autónomo que permite que las computadoras resuelvan problemas más complejos.
Definición de ciencia de datos
Ciencia de datos: Un recurso inexplotado para el aprendizaje autónomo
¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje autónomo?
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