Conoce qué es y para qué sirve la Ciencia de Datos

Además, implica transformar los datos brutos en un formato comprensible y comprensible. “Todavía no hay información concluyente ni nada sólido, por lo que no hay que transmitir un signo de alarma”, coincide Raúl Córdoba, coordinador de la Unidad de Linfomas del Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz y miembro de la Fundación ECO. Un año más tarde (2003), la Universidad de Columbia aprovechando el Data Science Journal, ofreció una plataforma para que todos https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ aquellos profesionales del sector pudieran presentar sus perspectivas e intercambiar ideas. En 1974 el científico danés, Peter Naur, utilizó el término como sustituto de las ciencias computacionales en su libro “Concise Survey of Computer Methods”. A partir de su publicación, el concepto comenzó a estudiarse y utilizarse más abiertamente en el entorno académico. “Somos la mejor opción para acompañar a tu Organización durante su Transformación Digital.

• Lo realizan principalmente científicos de datos capacitados, aunque también pueden participar analistas de datos de nivel inferior.
• 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.
• El término se suele relacionar con ciencia de datos, pues esa suele ser su fuente de información para análisis; La ciencia de datos logra analizar los grandes conjuntos de datos desordenados e incompletos, para llegar a hallazgos que impulsan decisiones sobre operaciones y productos.
• Mediante la combinación de numerosas técnicas, tecnologías y herramientas, la ciencia de datos ayudará a extraer conclusiones perspicaces.
• Predice resultados futuros utilizando datos pasados y diversos enfoques, como la minería de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático.

En un artículo publicado en 1962, el estadístico estadounidense John W. Tukey escribió que el análisis de datos “es intrínsecamente una ciencia empírica”. Cuatro años más tarde, Peter Naur, un pionero de la programación de software danés, propuso la datalogía —”la ciencia de los datos y los procesos de datos”— como una alternativa a la informática. Más tarde utilizó el término ciencia de datos en su libro de 1974, Concise Survey of Computer Methods, y lo describió como “la ciencia de tratar con datos” —aunque nuevamente en el contexto de la informática, no de la analítica. Además de esas habilidades técnicas, los científicos de datos requieren un conjunto de habilidades más suaves, que incluyen conocimiento comercial, curiosidad y pensamiento crítico. Otra habilidad importante es la capacidad de presentar conocimientos de datos y explicar su importancia de una manera que sea fácil de entender para los usuarios comerciales. Eso incluye capacidades de narración de datos para combinar visualizaciones de datos y texto narrativo en una presentación preparada.

Considera el uso de software de código abierto

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.

Uno de los mayores desafíos es eliminar el sesgo en los conjuntos de datos y las aplicaciones de análisis. Eso incluye problemas con los datos subyacentes en sí y aquellos que los científicos de datos construyen inconscientemente en algoritmos y modelos predictivos. Dichos sesgos pueden sesgar los resultados de los análisis si no se identifican y abordan, lo que genera hallazgos defectuosos que conducen a decisiones comerciales equivocadas. Peor aún, pueden tener un impacto dañino en grupos de personas —por ejemplo, en el caso de prejuicios raciales en los sistemas de inteligencia artificial. Estas plataformas también admiten científicos de datos expertos al ofrecer una interfaz más técnica.

Implementa la ciencia de datos de la mano del conocimiento sólido de la empresa y su negocio

Las empresas se encuentran con enormes cantidades de datos en el comercio electrónico, las finanzas, la medicina, los recursos humanos, etc. Los profesionales de la ciencia de datos utilizan sistemas de computación para seguir el proceso de la ciencia de datos. De vuelta al ejemplo de la curso de ciencia de datos reserva de vuelos, el análisis prescriptivo podría examinar las campañas de marketing históricas para maximizar la ventaja del próximo pico de reservas. Un científico de datos podría proyectar los resultados de las reservas de diferentes niveles de gasto en varios canales de marketing.

• Cuando se modifica genéticamente el linfocito, se utilizan virus inocuos para la transmisión genética.
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• 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.