Qué es la ciencia de datos

Dicho término salió a la luz por primera vez en la década de como sinónimo de «ciencias de la computación». Pero, fue en la década de 1990, cuando comenzó a formarse un consenso en cuanto a que la ciencia de datos es una práctica interdisciplinaria. Una que combina la recopilación de datos, el procesamiento y el análisis por computadora.Y, se considera «científico», ya que aplica un análisis sistemático a datos observables https://bitcu.co/carrera-en-ti-bootcamp-de-programacion/ del mundo real. Su objetivo es la resolución de problemas complejos que requieren el procesamiento y análisis avanzado de datos, aplicados a industrias de cualquier tipo. La ciencia de datos forma parte de la inteligencia artificial que está en boca de todos desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. La medicina y la salud es una de las ciencias en las que más útil resulta la ciencia de datos.

Por ejemplo, en el caso de marketing, con el uso de la Ciencia de Datos, se puede responder sobre cuántos visitantes obtuvo una web en el último mes o cuántas ventas se han realizado en esta semana. Permite a los negocios resumir de forma entendible lo que sucede en tiempo real, así como, facilita la entrega de reportes sobre acciones realizadas por el negocio. Esta herramienta de la Ciencia de Datos consiste en la experiencia acumulada en un sector o campo particular como física, medicina, crianza, etc.

Aplicaciones y casos de uso de ciencia de datos

En 2012, un artículo de Harvard Business Review coescrito por Patil y el académico estadounidense Thomas Davenport calificó al científico de datos como “el trabajo más sexy del siglo XXI”. Desde entonces, la ciencia de datos ha seguido creciendo en importancia, impulsada en parte por un mayor uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las organizaciones. Sin embargo, escribió que, en las empresas corporativas, el trabajo de ciencia de datos “siempre se centrará de manera más útil en realidades comerciales directas” que pueden beneficiar al negocio. Como resultado, agregó, los científicos de datos deben colaborar con las partes interesadas del negocio en proyectos a lo largo del ciclo de vida de la analítica.

• El análisis descriptivo revelará los picos y las caídas de las reservas, así como los meses de alto rendimiento del servicio.
• Por su parte, los científicos de datos usan la tecnología para trabajar con datos empresariales.
• El análisis de diagnóstico es un examen profundo o detallado de datos para entender por qué ha ocurrido algo.

Se caracteriza por las visualizaciones de datos, como los gráficos circulares, de barras o líneas, las tablas o las narraciones generadas. Por ejemplo, un servicio de reserva de vuelos registra datos como el número de billetes reservados cada día. El análisis descriptivo revelará los picos y las caídas de las reservas, así como los meses de alto rendimiento del servicio. MANA Community se ha asociado con IBM Garage para crear una plataforma de IA para realizar minería de datos en grandes volúmenes de datos ambientales de diversos canales digitales y miles de fuentes.

Depurar datos

El científico de datos también debe comprender los conceptos específicos del negocio, como la fabricación de automóviles, el comercio electrónico o la atención sanitaria. La investigación cuantitativa es una estrategia que se enfoca en obtener datos numéricos para analizar fenómenos. A través de métodos matemáticos y estadísticos, permite describir, explicar y predecir comportamientos o situaciones. Esta investigación se caracteriza bootcamp de programación por ser objetiva, ya que se apega a la cuantificación y al análisis numérico para generar resultados que pueden ser generalizables a mayores poblaciones. Las preguntas acerca de las limitaciones de la ciencia han sido una pregunta profunda para los científicos a lo largo de los años. Digamos que los límites del análisis estadístico y el aprendizaje automático se aplican con la misma facilidad al trabajo de ciencia de datos.