17 Gen ¿Qué es la ciencia de datos y quiénes pueden estudiarla?
Un científico de datos puede utilizar una serie de técnicas, herramientas y tecnologías diferentes como parte del proceso de la ciencia de datos. En función del problema, eligen las mejores combinaciones para obtener resultados más rápidos y precisos. El software y los algoritmos de machine learning se utilizan para obtener información más profunda, predecir resultados y prescribir el mejor curso de acción.
En ambos casos, recopilan datos, desarrollan modelos analíticos y luego entrenan, prueban y ejecutan los modelos contra los datos. 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. También encontrará una descripción general de las curso de ciencia de datos 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.
¿Cuáles son las diferentes tecnologías de la ciencia de datos?
Aunque se necesitan grandes cantidades de datos para entrenar los sistemas de
inteligencia artificial (IA), data science puede ayudar incluso con los
conjuntos pequeños de datos. La visualización de datos consiste en presentarlos en un formato pictórico o gráfico para que puedan analizarse fácilmente. Es un aspecto fundamental para que las organizaciones puedan tomar decisiones de negocios apoyándose en los resultados obtenidos a partir de la ciencia de datos. También existe el aprendizaje profundo, una rama más avanzada del aprendizaje automático que utiliza principalmente redes neuronales artificiales para analizar grandes conjuntos de datos sin etiquetar.
La IA se refiere al desarrollo de algoritmos y sistemas que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el reconocimiento de patrones, la resolución de problemas, la comprensión del lenguaje natural, la toma de decisiones y la percepción visual, entre otras. Los científicos de datos también utilizan la IA como herramienta para comprender https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ los datos e informar la toma de decisiones comerciales. La analítica de datos se aplica a las empresas desde hace mucho tiempo, nos permitimos citar a W. Por otra parte, la ciencia de datos engloba una gran variedad de herramientas y de técnicas como la práctica de la programación informática, el análisis predictivo, las matemáticas, la estadística o la inteligencia artificial.
Servicios
La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los profesionales de dicho campo. Los científicos de datos no son necesariamente los responsables directos de todos los procesos comprendidos en el ciclo de vida de la ciencia de datos. Por ejemplo, de los conductos de datos se suelen encargar los ingenieros de datos, pero los científicos de datos pueden emitir recomendaciones sobre qué tipos de datos son útiles o necesarios. Aunque los científicos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar ese tipo de iniciativas a un mayor nivel requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa para que se ejecute más rápidamente. En consecuencia, es habitual que los científicos de datos colaboren con ingenieros de machine learning para escalar los modelos de machine learning.
Sus estructuras de datos integradas de alto nivel, en combinación con la tipificación dinámica y la vinculación dinámica, lo hacen muy atractivo para desarrollar aplicaciones con rapidez, además de como lenguaje «pegamento» o de scripting para conectar componentes existentes. El reconocimiento de imágenes, se basa en el reconocimiento de patrones y deep learning para identificar que hay en una imagen o video. Cuando las máquinas son capaces de procesar, analizar y comprender imágenes, pueden capturar imágenes o vídeos en tiempo real e interpretar sus alrededores. No te pierdas las últimas noticias y consejos sobre marketing, ventas y servicio de atención al cliente. Esta etapa recopila los recursos necesarios para la consecución del proyecto en bases de datos y otros archivos de similar índole.