¿Qué es Data Science?

Data Scienceciencia 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.

Más información sobre Data Science

El ciclo de vida de data science

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:

  • Capturar: Consiste en la recopilación de datos sin procesar, de cualquier fuente e ingresados por cualquier método. Los datos pueden ser estructurados o no estructurados, las fuentes solo deben de ser relevantes y su ingreso puede ser casi cualquier método - desde un método de entrada manual, web scrapping, hasta recopilar datos de sistemas y equipos en tiempo real.
     
  • Preparar y mantener: Esto involucra poner los datos sin procesar en un formato consistente para su procesamiento via analytics, machine learning o deep learning. Este proceso puede incluir limpiar, eliminar duplicados, re-formatear los datos, utilizar ETL (extract, transform, load) u otras tecnologías de integración para combinar esos datos en un data warehousedata lake u otro tipo de almacén unificado para análisis.
     
  • Pre-proceso o proceso: Los data scientists examinan sesgos, patrones, rangos y distribuciones de valores dentro de los datos para determinar que tan sustentables son para su uso en análisis productivos, machine learning, algoritmos de deep learning u otros métodos analíticos.
     
  • Analizar: Aquí es donde los descubrimientos ocurren. Los data scientists realizan análisis estadísticos y productivos, regresiones, algoritmos de machine y deep learning, y más para extraer información de los datos previamente preparados.
     
  • Comunicación: Finalmente, los insights descubiertos son presentados en forma de reportes, gráficas y otros tipos de visualización de datos que convierten estos insights y su impacto en el negocio en una representación más fácil de entender para los stakeholders. Un lenguaje de programación de Data Science como ’’R’’ o ‘’Python’’ (encuentra más información de estos lenguajes debajo de este párrafo) incluyen componentes para generar visualizaciones; alternativamente los Data Scientists pueden utilizar herramientas de visualización dedicadas.

Tools para Data Science

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:

  • R: Lenguaje de programación de código abierto y un entorno para el desarrollo de gráficas y computación estadística, ’’R’’ es el lenguaje de programación más popular entre los Data Scientists y proporciona una amplia cantidad de librerías y herramientas para limpiar y preparar datos, crear visualizaciones, entrenar y evaluar algoritmos de machine y deep learning.
     
  • Python: Lenguaje de programación interpretado de alto nivel, orientado a objetos y propósito general que enfatiza la legibilidad de código a través de su generoso uso de espacio en blanco. Muchas de las librerías de Python admiten tareas de Data Science, incluido ‘’Numpy’’ para manejar grandes matrices dimensionales, ‘’Pandas’’ para la manipulación y análisis de datos y ‘’Matplotlib’’ para construir visualizaciones de datos.

Visión general

¿Qué puede ofrecerle la ciencia de datos en su camino hacia la IA?

El portafolio de ciencia de datos en el camino hacia la IA se centra en el desarrollo y el escalamiento de la IA con confianza y transparencia, al tiempo que educa a los usuarios con tutoriales de "fácil de empezar". Nuestra selección de productos va desde la analítica predictiva hasta la prescriptiva y aborda la automatización de tareas repetitivas tediosas, predecir resultados e impulsar más decisiones respaldadas por datos. Abierto desde su creación y basado en IBM Research, este portafolio de productos multinube de ciclo de vida de ciencia de datos e IA ofrece varias funcionalidades que ayudan a las organizaciones a aprovechar la inteligencia humana y la de máquina.

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Pasos para el éxito de la IA

Simplifique el ciclo de vida de la IA de preparación de datos y creación, implementación y gestión de sus modelos

Prepare y organice los datos

Catalogue, analice y entregue datos listos para los negocios

Watson Knowledge Catalog

Cree y entrene modelos de IA

Ponga en práctica los insights con medidas mejoradas.

Watson Studio

Implemente y ejecute modelos de IA

Escale e implemente la IA de manera flexible en cualquier lugar y evite el bloqueo.

Watson Machine Learning

Gestione y opere una IA de confianza

Minimice el riesgo al eliminar sesgos en modelos, explicar los resultados y corregir la desviación de modelos

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