Introducción a la Ciencia de Datos

Introducción a la Ciencia de Datos

1. Ciencia de datos

   • Se encargan de diseñar e implementar algoritmos matemáticos basados en estadísticas, aprendizaje automático y otras metodologías.
     • Aplicaciones
       • Motores de búsqueda

2. Análisis de datos

   • Encontrar tendencias y métricas que ayuden a las empresas a tomar decisiones más acertadas y obtener mejores resultados.
     • Diferencias
       • Diferencia con Ciencia de Datos: La Analítica de Datos se enfoca en la interpretación de datos existentes (reactiva), mientras que la Ciencia de Datos se enfoca en la creación de modelos predictivos o prescriptivos (proactiva).
     • Aplicaciones
       • Ventas, Marketing, Sectores de salud, gestión Energética.

3. ¿Qué conocimientos y/o habilidades se necesitan para ser un científico de datos o un analista de datos?

   • Herramientas
   • Datos
   • Negocio

4. ¿Cuál es su relación con Big Data y el análisis estadístico?

   • Big Data hace referencia a conjuntos de datos masivos, que son demasiado grandes o complejos para ser manejados con técnicas tradicionales. Ciencia de Datos se encarga de extraer valor y conocimiento de estos grandes volúmenes de datos mediante técnicas avanzadas de análisis. Los científicos de datos utilizan herramientas especializadas (como Hadoop, Spark o bases de datos NoSQL) para procesar y analizar Big Data.

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