La ciencia de datos ha resultado para muchos una disciplina de reciente creación, pero en la realidad este concepto lo utilizó por primera vez el científico danés Peter Naur en la década de los sesenta como sustituto de las ciencias computacionales. En 1974 publicó el libro Concise Survey of Computer Methods
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donde utiliza ampliamente el concepto ciencia de datos, lo que permitió una utilización más libre en el mundo académico. Puede hacer realidad todos los conceptos que se ven en las películas de ciencia ficción de Hollywood. Las herramientas de machine 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. 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 jóvenes o mayores.
Aunque los términos se pueden usar de manera indistinta, el análisis de datos es un subconjunto de la ciencia de datos. La ciencia de datos es un término que engloba todos los aspectos del procesamiento de datos, desde la recopilación hasta el modelado y la información. Por otro lado, el análisis de datos se ocupa principalmente de la estadística, las matemáticas y el análisis estadístico. Solo se centra en el análisis de datos, mientras que la ciencia de datos está relacionada con el panorama general de los datos de la organización. En la mayoría de los lugares de trabajo, los científicos y analistas de datos trabajan juntos para alcanzar objetivos empresariales comunes. Un analista de datos puede dedicar más tiempo a los análisis rutinarios y proporcionar informes periódicos.
¿Qué es la ciencia de los datos?
Las herramientas y procesos de inteligencia empresarial permiten a los usuarios finales identificar información procesable a partir de datos en bruto, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos en organizaciones de distintos sectores. Si bien las herramientas de ciencia de datos coinciden en gran parte con esta descripción, la inteligencia empresarial se centra más en datos del pasado, y la información de valor de las herramientas de BI es de carácter más descriptivo. Utiliza datos para comprender lo que ha sucedido antes para conformar un procedimiento que seguir. Aunque la ciencia de datos usa datos descriptivos, generalmente lo hace para determinar variables predictivas, que luego se utilizan para categorizar datos o para emitir pronósticos. La inteligencia empresarial (BI) suele ser un término general para la tecnología que permite la preparación, la minería, la gestión y la visualización de datos.
Un científico de datos puede diseñar la forma de almacenar, manipular y analizar los datos. En pocas palabras, un analista da sentido a los datos existentes, mientras que un científico crea nuevos métodos y herramientas para procesarlos y que los usen los analistas. La ciencia de datos es un campo que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para obtener conocimientos y perspectivas a partir de datos estructurados y bootcamp de programación no estructurados. Implica el uso de técnicas estadísticas e informáticas para examinar y dar sentido a grandes conjuntos de datos complejos y, a continuación, utilizar ese análisis para tomar decisiones acertadas. Aunque ambos se superpongan entre sí, la diferencia clave consiste en el uso de la tecnología en cada campo. Los científicos de datos trabajan de manera más estrecha con la tecnología de datos que los analistas empresariales.
Inteligencia de clientes
Principalmente cuando tenemos miles o millones de datos de diferentes fuentes de información y de diferente tipo como imágenes o video. Los antiguos egipcios utilizaron los datos del censo para aumentar la eficiencia en la recaudación de impuestos y pronosticaron con precisión la inundación del río Nilo cada año. “La capacidad de tomar información – tener la opción de obtenerla, procesarla, concentrar un incentivo de ella, visualizarla, impartirla – será una capacidad colosalmente significativa en las próximas décadas”. Por ejemplo, los comerciantes minoristas pronosticaban el inventario para sus
tiendas según las ventas de dicha tienda. Cuando las tiendas cerraron por la
pandemia del COVID-19, los comerciantes tuvieron que cambiar sus métodos de
proyección porque la cantidad y el tipo de datos disponibles cambiaron.
Según Gartner, la combinación de diferentes técnicas de inteligencia artificial para lograr el mejor resultado se denomina «AI compuesta». Para realizar estas tareas, los científicos de datos deben tener más conocimientos de ciencia informática y ciencias puras más allá de las de un analista de negocios o analista https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten de datos típico. El científico de datos también debe comprender los detalles del negocio, como la fabricación de automóviles, el comercio electrónico o el cuidado de la salud. En términos generales, uno de los mayores beneficios de la ciencia de datos es potenciar y facilitar una mejor toma de decisiones.
