Antes de responder la pregunta de qué es la ciencia de datos debes saber que los datos son símbolos en estado puro (no procesados) que codifican un mensaje o una información en un lenguaje digital. Este lenguaje solo https://www.elagora.com.mx/Que-es-la-ciencia-de-datos-y-como-se-relaciona-con-la-inteligencia-artificial.html puede ser leído y comprendido por sistemas computarizados de analítica, no por humanos. Estos sistemas son los que se encargan de procesar y transformar los datos en información legible y entendible por las personas.
Siempre que se mencionan los macrodatos o los datos en general, nuestra mente se dirige directamente a la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Aunque ambas disciplinas son notablemente diferentes, tienen una relación única y simbiótica. Este artículo explicará en detalle los conceptos de ciencia de datos y aprendizaje automático, su relación especial y ejemplos prácticos.
¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y big data?
Las plataformas de data science están diseñadas para la colaboración de una variedad de usuarios, incluidos los científico de datoss expertos, científico de datoss de ciudadanos, ingenieros de datos e ingenieros o especialistas en machine learning. Por ejemplo, una plataforma de ciencia de datos podría permitir a los científicos de datos implementar modelos como API, lo que facilita su integración en diferentes aplicaciones. Los científico de datoss pueden acceder a herramientas, datos e infraestructura sin tener que esperar por la TI. Dado que la ciencia de datos con frecuencia aprovecha grandes conjuntos de datos, las herramientas que pueden escalar con el tamaño de los datos son increíblemente importantes, sobre todo para proyectos con estrechos márgenes de tiempo.
- Definen casos empresariales, recopilan información de las partes interesadas o validan soluciones.
- Los resultados y la interpretación de estos análisis forman la base para generar innovación y la evidencia para dar soporte a la toma de decisiones.
- Este artículo explicará en detalle los conceptos de ciencia de datos y aprendizaje automático, su relación especial y ejemplos prácticos.
- El uso de tecnologías de código abierto está muy generalizado en los conjuntos de herramientas de ciencia de datos.
Dado que los grupos de investigación son independientes, no utilizan exactamente las mismas técnicas. Podemos mencionar como ejemplos de ciencia de datos algunas aplicaciones que se han creado para analizar la información recogida de diversas situaciones. Por ejemplo, Lex Machina usa la ciencia de datos para analizar a los abogados de la parte contraria en un juicio a fin de diseñar las mejores estrategias. La finalidad de la ciencia de datos es responder preguntas sobre la información que se está analizando. De esta forma se pueden incluso predecir ciertas tendencias y comportamientos en las áreas objeto de estudio. Esto permite crear modelos como por ejemplo Chat GPT, que utiliza una base de datos de información para ser entrenado y en la que se basa para responder preguntas.
Reconocimiento facial con deep learning y python
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 de mediana edad, puede ser menos preciso cuando se hagan predicciones que impliquen a personas más ¿En qué se beneficia la ciencia de datos de la inteligencia artificial? Un curso que te ayuda a usarlos jóvenes o mayores. El ámbito del machine learning ofrece la oportunidad de abordar los sesgos detectándolos y midiéndolos en los datos y el modelo. MANA Community se asoció 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.
- El científico de datos también debe comprender los conceptos específicos del negocio, como la fabricación de automóviles, el comercio electrónico o la atención sanitaria.
- Por lo general, las plataformas en cloud tienen diferentes modelos de precios, como los modelos por uso o las suscripciones, para atender las necesidades de sus usuarios finales, ya sean grandes empresas o pequeñas startups.
- En este proceso, se utilizan diversas herramientas, tecnologías y lenguajes de programación para el análisis de los datos y por lo general, la extracción y procesamiento se automatizan para facilitar su actualización o reproducción.
- Campos como el análisis de imagen en la identificación de enfermedades son perfectos candidatos para aplicar la Ciencia de Datos.