Qué es la ciencia de datos: la alquimia de la era de la inteligencia artificial

Para ello, se utiliza la Ciencia de Datos para extraer información de los buscadores y de las redes sociales. Esto con el objetivo de recopilar data del historial de navegación, de compras, https://www.credly.com/users/sdfsd-gfdg/badges de gustos y preferencias, y de información sociodemográfica del público de interés. La educación formal en Ciencia de Datos suele involucrar programas de grado y posgrado específicos.

• 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.
• La comunidad en línea proporciona foros de discusión, blogs y recursos gratuitos que ayudan en el aprendizaje continuo.
• Tomando en cuenta todo lo explicado, los profesionales especializados en la ciencia de datos no solo deben tener aptitudes analíticas, sino que deben ser capaces de comunicar el contenido de la información que han procesado.

Entonces, el valor de la Ciencia de Datos en este análisis es más que todo para informar y brindar datos que apunten a realizar estrategias y acciones con mayor seguridad. La Ciencia de Datos, o también llamada Data Science, es la disciplina que se encarga de convertir los datos en conocimiento útil. Plataformas como Coursera, Udacity https://turbomotors.com.mx/2020/10/09/hello-world/ 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. El reconocimiento de voz es un proceso de comprensión del lenguaje natural por parte de la computadora.

Funciones de trabajos de ciencia de datos

Seguramente has oído sobre el Big Data, una de las grandes tecnologías del siglo XXI. Su gran poder para grandes volúmenes de datos hace posible que la Ciencia de Datos pueda existir. 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.

También podemos mencionar las plataformas de streaming, que según las selecciones previas del usuario pueden ofrecer recomendaciones de contenido. Puede hacer realidad todos los conceptos que se ven en las películas de ciencia ficción de Hollywood. Las herramientas de machine https://globalcatalog.com/sandy122mx.mx 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.

Qué es y por qué es importante

Al tratarse de tecnologías muy variadas y complejas los científicos de datos han tenido que optar por la especialización, dando lugar a múltiples perfiles. Este alto grado de especialización es también habitual en otras áreas de conocimiento como la medicina o la ingeniería. En segundo lugar, en el mundo de la ciencia de datos, los análisis de mayor complejidad son también aquellos que generan más valor para las organizaciones y la sociedad. Este hecho queda perfectamente reflejado en la escalera de valor analítico de otra consultora de referencia, Gartner. Para realizar análisis cada vez más complejos, también se necesitan tecnologías de computación cada vez más sofisticadas. La ciencia de datos y la inteligencia artificial son herramientas poderosas para la diferenciación de las marcas en mercados muy competitivos.

Por ejemplo, un científico podría desarrollar un modelo utilizando el lenguaje R, pero la aplicación en la que se usará está escrita en un lenguaje distinto. Este es el motivo por el que la implementación de modelos en aplicaciones útiles puede llevar desde semanas hasta incluso meses. 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. Sin una gestión centralizada y más disciplinada, los ejecutivos podrían no obtener un retorno completo de sus inversiones.

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