Ciencia de datos

Ciencia de datos

1. La ciencia de datos combina múltiples campos, como las estadísticas, los métodos científicos, la inteligencia artificial y el análisis de datos para extraer el valor de los datos. Los practicantes de la ciencia de datos se llaman científicos de datos y combinan una variedad de conocimientos para analizar los datos recopilados de la web, teléfonos inteligentes, clientes, sensores y otras fuentes para obtener información útil.

   • En la película Margin Call, vimos como aplican una ciencia de datos muy interesante al recolectar datos financieros de personas. Usaron la tecnología para ir prediciendo los comportamientos con los datos obtenidos.
   • En la película The Big Short, ellos utilizan la ciencia de datos al analizar el mercado, los datos financieros para decidir si invertir o no. Ellos sacaron provecho de las crisis economicas, para aumentar sus ganancias

2. La diferencia entre la ciencia de datos y Analítica de Datos

   • El análisis de datos es un proceso que consiste en inspeccionar, ​ limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, para sugerir conclusiones y apoyo en la toma de decisiones.
     • Aplica en mercadotecnia, analizando los resultados de alguna encuesta, al recolectar datos de posible valor.
   • La ciencia de datos, es una disciplina que emplea diversas tecnologías y métodos como el análisis big data y el business intelligence para procesar y analizar los datos recolectados por cualquier organización, con el propósito de detectar patrones y tendencias que optimicen la toma de decisiones estratégicas.
     • Lo aplica en un análisis de riesgo, inteligencia artificial, sistemas de recomendación y diferentes areas; como mantenimiento productivo de sus instalaciones e infrestructura como redes de distribución

3. Conocimientos y habilidades de un Científico de datos y un analista de datos

   • Los científicos de datos son una nueva estirpe de expertos en datos analíticos que poseen habilidades técnicas para resolver problemas complejos – y la curiosidad de explorar qué problemas necesitan resolverse.
     • Habilidades: Combinan técnicas de ciencia de la computación y la estadística, como el aprendizaje automático (machine learning), la inteligencia artificial, el reconocimiento de patrones, el aprendizaje estadístico, los modelos de probabilidad y la visualización, para administrar, analizar e interpretar datos.
   • El Analista de Datos o Big Data Analyst es un perfil profesional que gracias a la interpretación de los datos puede establecer estrategias dentro de una empresa. Por lo tanto, debe saber recopilar datos a la vez que analizarlos de forma estadística.
     • Habilidades: Extraer, procesar y agrupar datos Analizar esas agrupaciones de datos Generar informes Sin duda un analista debe desarrollar sus competencias matemáticas y estadísticas. De este modo consiguen realizar un análisis completo de los datos extraídos. Para ello se ayuda de herramientas como Python.

4. Relación entre el Big Data y el análisis estadístico

   • El concepto de Big Data se refiere a datos masivos y a menudo no estructurados, en los que las capacidades de procesamiento de las herramientas tradicionales de gestión de datos resultan ser inadecuadas; es un término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable.
     • Ambas disciplinas comparten un mismo objetivo: la claridad. Mediante diferentes acciones, estas organizan los datos de tal forma que estos resulten claros y comprensibles. A su vez, tienen un segundo objetivo definido: la toma de decisiones. Es con la información analizada que pueden diseñarse caminos a recorrer y acciones a realizar, por lo que tanto la Estadística como el Big Data pueden definirse como necesarios para decidir.
       • El análisis estadístico es una disciplina que se dedica a analizar datos y buscar relaciones entre ellos. Para ello, recopila, procesa, analiza e interpreta los datos buscando deducciones.