Ciencia de datos, teoría y ejemplos prácticos en R y Python

Las responsabilidades del científico de datos comúnmente pueden superponerse con un analista de datos, particularmente con el análisis exploratorio de datos y la visualización de datos. En términos comparativos, los científicos de datos aprovechan los lenguajes de programación comunes, como R y Python, para realizar más inferencias estadísticas y visualización de datos. Se utilizan en muchas empresas para tomar decisiones, mejorar las operaciones y encontrar nuevas oportunidades. Se necesitan conocimientos de programación, estadística, aprendizaje automático, visualización de datos y conocimientos específicos. La ciencia de los datos es el estudio de los datos y los procesos implicados en su extracción y análisis para la resolución de problemas y la predicción de tendencias futuras. La ciencia de datos es una disciplina amplia que está interconectada con otros campos, como el aprendizaje automático, el análisis de datos, la minería de datos, las visualizaciones, el reconocimiento de patrones y la neuroinformática, por mencionar algunos.

• Las opiniones expresadas en este blog son las de los autores y no necesariamente reflejan las opiniones del BID, su Directorio Ejecutivo o los países que representan.
• En la actualidad, la ciencia de datos y el análisis de big data se han convertido en herramientas fundamentales para las empresas que buscan obtener información valiosa a partir de grandes volúmenes de datos.
• No solo predice lo que es probable que ocurra, sino que sugiere una respuesta óptima para ese resultado.
• Incluso puede introducircon conceptos variables que dependan del análisis de sus rutinas en diferentes épocas del año.
• En toda su extensión, la ciencia de los datos trabaja para comprender los datos e interpretarlos.

Puede hacer realidad todos los conceptos que se ven en las películas de ciencia ficción de Hollywood. El informe State of the CIO 2020 IDG  indica que el 37% de los líderes de TI son conscientes de que el análisis de datos para su negocio será el mayor motor de inversión este año. Ahora que ya sabes todo sobre la Data Science (definición, https://www.elagora.com.mx/Que-es-la-ciencia-de-datos-y-como-se-relaciona-con-la-inteligencia-artificial.html problemática y casos de uso), ¿quieres trabajar en este campo tan potente y prometedor? DataScientest te guía para definir tu perfil profesional de la ciencia de datos, tales como Data Scientist, Data Analyst o Data Engineer. Hoy en día, The Echo Nest está encargada de analizar la información de más de 170 millones de usuarios.

Cómo un científico de datos entrega resultados

En el blog ‘Abierto al Público’ exploramos los temas, recursos, iniciativas e impacto de la apertura de conocimiento a nivel global, prestando especial atención a lo que sucede en la región de América Latina y el Caribe. También abordamos los esfuerzos que lleva a cabo el Banco Interamericano de Desarrollo por apoyar la diseminación del conocimiento abierto y accionable que constantemente genera esta organización. Son varias las asignaturas que tendrás que estudiar si decides hacer el grado de ciencia de datos. Dentro de las matemáticas se estudian asignaturas como álgebra, estadística o lógica.

Ese es el caso de los objetos conectados, las redes sociales, los smartphones o los motores de búsqueda web. Si la Data Science o ciencia de datos conoce un auge fulgurante en todos los sectores curso de ciencia de datos de actividades profesionales, es porque la humanidad genera cada vez más datos. Es condición necesaria tener los datos y contar con recursos que los puedan trabajar, pero eso no es suficiente.

Interpretar los resultados

Con ellos, el científico de datos tiene el conocimiento necesario para comprender completamente el problema, identificar qué tipo de método usar y ayudar a resolver la situación, comenzando con el tratamiento de los datos. 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. A continuación de estos estudios exploratorios, el BID exploró también varios temas como las ciudades inteligentes, la seguridad o la propiedad de datos.

• Busque una plataforma que elimine la carga de TI e ingeniería y facilite a los científico de datoss la creación instantánea de entornos, el seguimiento de todo su trabajo y la implementación sencilla de modelos en producción.
• Muchas empresas se dieron cuenta de que, sin una plataforma integrada, el trabajo de data science era ineficiente, inseguro y difícil de ampliar.
• A pesar de que existen beneficios para el uso de esta ciencia, los expertos advierten de algunos riesgos y desafíos como el garantizar la calidad de los datos y obtener permisos adecuados de las personas para su uso.