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El arte de la ciencia de datos IE Insights

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La ciencia de datos combina matemáticas y estadísticas, programación especializada, analítica avanzada, inteligencia artificial (IA) y machine learning con experiencia en distintas materias para descubrir insights accionables ocultos en los datos de una organización. Estos insights se pueden utilizar como guía para la toma de decisiones y la planificación estratégica. Muchos también tienen la tarea de crear visualizaciones de datos, cuadros de mando e informes para ilustrar los resultados de los análisis. Estas plataformas también son útiles para los científicos de datos expertos, ya que ofrecen una interfaz más técnica.

  • Se caracteriza por técnicas como el machine learning, la previsión, la coincidencia de patrones y el modelado predictivo.
  • El software y los algoritmos de machine learning se utilizan para obtener información más profunda, predecir resultados y prescribir el mejor curso de acción.
  • Por ejemplo, el equipo de servicios de vuelo podría utilizar la ciencia de datos para predecir los patrones de reserva de vuelos del año siguiente al inicio de cada año.
  • A medida que aumenta la cantidad de datos generados y recopilados por las empresas, también aumenta su necesidad de científicos de datos.

Dada la pronunciada curva de aprendizaje de la ciencia de datos, muchas empresas buscan acelerar el rendimiento de la inversión de sus proyectos de IA; a menudo les cuesta conseguir contratar el talento necesario para materializar todo el potencial del proyecto de ciencia de datos. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”. En muchos casos, lo que motiva las preguntas de interés es poder predecir de la manera “más precisa posible” un valor futuro, o no observado aún, de elementos de la población.

Consejos y Trucos para la Ciencia de Datos

El software y los algoritmos de machine learning se utilizan para obtener información más profunda, predecir resultados y prescribir el mejor curso de acción. Las técnicas de machine learning, como la asociación, clasificación y agrupación, se aplican al conjunto de datos de entrenamiento. El modelo podría probarse con datos de prueba predeterminados para evaluar la precisión de los resultados.

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. 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 plataforma de ciencia de datos de Oracle incluye una amplia gama de servicios que brindan una experiencia integral de principio a fin, diseñada para acelerar la implementación del modelo y mejorar los resultados de la ciencia de datos. A pesar de la promesa de la ciencia de datos y las grandes inversiones en equipos de ciencia de datos, muchas empresas no son conscientes del valor total de sus datos.

¿Qué es data science? – ¿Cómo usar la ciencia de datos?

Combina diversas técnicas, desde el procesamiento y limpieza de datos hasta la construcción de modelos predictivos. Esta disciplina permite analizar, interpretar y sacar conclusiones que ayudan a la toma de decisiones fundamentadas en una amplia gama de campos, desde la medicina hasta la economía. Los científicos de datos también crean herramientas y tecnologías de IA para su implementación en diversas https://www.javiergosende.com/ciencia-datos-inteligencia-artificial aplicaciones. En ambos casos, recopilan datos, desarrollan modelos analíticos y luego entrenan, prueban y ejecutan los modelos contra los datos. Los flujos de trabajo de la ciencia de datos no siempre están integrados en los procesos y en los sistemas de toma de decisiones empresariales, lo que dificulta que los responsables de negocio colaboren de manera inteligente con los científicos de datos.

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 curso de ciencia de datos de mediana edad, puede ser menos preciso cuando se hagan predicciones que impliquen a personas más jóvenes o mayores. El ámbito del machine learning ofrece la oportunidad de abordar los sesgos detectándolos y midiéndolos en los datos y el modelo.

Machine learning

Además de las aplicaciones mencionadas, la monetización de datos presenta un escenario muy prometedor para aquellas empresas que los utilizan como producto, sin realizar ningún tipo de análisis. En este sentido, una startup del Reino Unido ha realizado un interesante trabajo al colocar micrófonos en las farolas y desarrollar un algoritmo muy específico capaz de aislar el sonido de los disparos. La policía puede acceder a esta información a través del registro en la página web y así obtener información clave para el conocimiento y esclarecimiento de crímenes en un determinado vecindario. Dentro del mismo ejemplo, a la agencia de tránsito también le interesa conocer cómo puede variar el volumen de tráfico con la densidad poblacional para poder realizar proyecciones teniendo en cuenta el crecimiento demográfico de la ciudad. En este caso, interesa conocer el grado y tipo de asociación entre “volumen de tráfico” y “densidad poblacional” más que hacer predicciones de volumen específicas.

  • Muchas organizaciones utilizan data science porque tiene muchísimas aplicaciones específicas para cada sector.
  • En 1974 publicó el libro Concise Survey of Computer Methods[10]​donde utiliza ampliamente el concepto ciencia de datos, lo que permitió una utilización más libre en el mundo académico.
  • Las tecnologías de código abierto se utilizan ampliamente en conjuntos de herramientas de ciencia de datos.
  • La data se refiere a los datos en bruto que una organización logra obtener sobre su entorno.
  • Para realizar una estimación, se disponen de una serie histórica de mediciones del caudal máximo diario del río en cuestión que pueden transformarse en alturas del nivel del río a través de una curva descarga-nivel disponible.

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