¿Qué es la ciencia de los datos?

Por su parte, la ciencia de datos es un campo que se sirve de las matemáticas, estadísticas y disciplinas informáticas para desarrollar sus procesos y además, incorpora novedosas técnicas como el aprendizaje automático, el análisis masivo y la extracción de datos. Esta plataforma se hizo pensando totalmente en los científicos de datos, así que está hecha para acompañarlos durante todo su trabajo, desde la preparación de la información hasta el análisis desplegado. Además, cuenta con https://www.adiario.mx/tecnologia/el-bootcamp-de-tripleten-unico-por-su-metodo-de-ensenanza-y-plan-de-carrera/ otras herramientas que se complementan ya que cuenta con opciones para el aprendizaje automático y profundo, minería de datos y análisis predictivo. Es decir, la ciencia de datos es aquella relacionada con la gestión de bases de datos, almacenados en archivos digitales, de los cuales se puede extraer mucha información útil como indicadores estadísticos. Con la AI compuesta, se empieza con el problema y luego se aplican los datos y las herramientas más apropiadas para resolverlo.

Además, la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial deben trabajar de la mano para que se produzca un sistema de reconocimiento de imagen más eficaz. Para lograr este éxito, se recopila información de satélites, radares, aviones y barcos para construir modelos capaces de predecir información metereológica con lo que es la Ciencia de Datos. Crehana te ofrece soluciones en toda la experiencia del colaborador, de formación, clima y desempeño en un solo lugar, elevando la satisfacción, compromiso y productividad de cada persona de tu empresa. Plataformas como Coursera, Udacity y Khan Academy ofrecen cursos especializados en Ciencia de Datos, que van desde lo básico hasta lo avanzado. La comunidad en línea proporciona foros de discusión, blogs y recursos gratuitos que ayudan en el aprendizaje continuo. Brandon Mora es consultor de datos e información en el Sector de Conocimiento, Innovación y Comunicación del Banco Interamericano de Desarrollo (BID).

Aplicación de la Ciencia de Datos en las empresas

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. Esta guía completa de ciencia de datos explica con más detalle qué es, por qué es importante para las organizaciones, cómo funciona, los beneficios comerciales que brinda y los desafíos que plantea. bootcamp de programación También encontrará una descripción general de las aplicaciones, herramientas y técnicas de la ciencia de datos, además de información sobre lo que hacen los científicos de datos y las habilidades que necesitan. A lo largo de esta guía, hay hipervínculos a artículos de TechTarget relacionados que profundizan más en los temas que se tratan aquí y ofrecen información y consejos de expertos sobre iniciativas de ciencia de datos. La ciencia de datos está ayudando a las empresas a tomar mejores decisiones y a crecer a través de conocimientos basados en datos.

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. Las investigaciones revelan que es más probable que los clientes compren si reciben una respuesta rápida en lugar de una respuesta al día siguiente. Al implementar un servicio de atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, la empresa aumenta sus ingresos en un 30 %.

¿Para qué sirve la ciencia de datos?

Las herramientas de machine learning no son completamente precisas, por lo que puede existir cierta incertidumbre o sesgo. Los sesgos son desajustes en el comportamiento de las predicciones o los datos de entrenamiento del modelo entre diferentes grupos, como la edad o el nivel de ingresos. Por ejemplo, si una herramienta se entrena principalmente con datos de personas de mediana edad, puede ser menos preciso cuando se hagan predicciones que impliquen a personas más jóvenes o mayores.

Esta herramienta de la Ciencia de Datos consiste en la experiencia acumulada en un sector o campo particular como física, medicina, crianza, etc. De esta forma, se logra reducir una tarea muy compleja a una serie de pasos que puedan resolverse con lenguajes de códigos interpretados por una computadora. Para aplicar la Ciencia de Datos en una empresa, es necesario que se utilice programación con el fin de explicar a las computadoras qué es lo que se necesita de ellas. Estas ‘preguntas’ se determinan a partir de las herramientas que utiliza la Ciencia de Datos.

• Trainer Languages