Data Science e IA
Data Science e IA: descubra y explique los conocimientos ocultos en sus datos.
Data Science e IA: descubra y explique los conocimientos ocultos en sus datos.
Data Science o ciencia de datos es un enfoque multidisciplinario para extraer insights accionables de los grandes y cada vez mayores cantidades de datos recopilados y creados por las organizaciones actuales. La ciencia de datos abarca la preparación de datos para su análisis y procesamiento, la realización de análisis de datos avanzados y la presentación de los resultados para revelar patrones y permitir que las partes interesadas saquen conclusiones informadas.
La preparación de datos puede implicar su limpieza, adición y manipulación para que estén listos para tipos específicos de procesamiento. El análisis requiere el desarrollo y uso de algoritmos, análisis y modelos de IA. Está impulsado por un software que revisa los datos para encontrar patrones y transformar estos patrones en predicciones que respalden la toma de decisiones comerciales. La precisión de estas predicciones debe validarse mediante pruebas y experimentos diseñados científicamente. Y los resultados deben compartirse mediante el uso hábil de herramientas de visualización de datos que permitan que cualquiera pueda ver los patrones y comprender las tendencias.
El ciclo de vida de data science o ‘’Data Science Pipeline’’, incluye alrededor de 5 a 16 procesos continuos que están superpuestos. Dependiendo a quién le preguntes varía el número de procesos, mas los más populares son los siguientes:
Los Data Scientists deben de ser capaces de construir y ejecutar código para crear modelos. Los lenguajes de programación más populares son las herramientas de código abierto que incluyen o admiten capacidades gráficas, de machine learning y estadística predefinida. Estos lenguajes son:
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