{"id":48483,"date":"2022-10-26T14:41:44","date_gmt":"2022-10-26T14:41:44","guid":{"rendered":"https:\/\/wpstaging.mailrelay.com\/glossary\/data-science-ciencia-de-datos\/"},"modified":"2022-10-26T14:42:29","modified_gmt":"2022-10-26T14:42:29","slug":"data-science-ciencia-de-datos","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/wpstaging.mailrelay.com\/es\/glossary\/data-science-ciencia-de-datos\/","title":{"rendered":"Data science (Ciencia de datos)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

El data science se encarga de estudiar de dónde viene la información (datos), qué representa dicha información y la forma en la que convertirla en un recurso valido para llevar a cabo estrategias de negocio. Toma grandes cantidades de datos, los analiza y trata de identificar patrones que puedan ser de ayuda para mejorar cualquier tipo de actividad.<\/p>\n

El profesional encargado de ello toma el nombre data scientist y ha de ser capaz de abordar tanto el análisis de los datos, como la gestión de los resultados obtenidos.<\/p>\n

1. Conceptos alrededor del data science<\/h2>\n

El concepto de data science<\/a> no tiene cabida sin tener en cuenta que, junto al data science, existen una serie de materias a las que está ligado de forma inevitable.<\/p>\n

– Data Mining.<\/strong> Que en resumidas cuentas tiene como principal objetivo extraer valor de grandes cantidades de datos.<\/p>\n

– Deep Learning.<\/strong> Resolución de problemas a través de redes neuronales artificiales que tratan de imitar el comportamiento del cerebro.<\/p>\n

– Inteligencia artificial.<\/strong> Consta de algoritmos que, aplicados a las máquinas, hacen que su comportamiento se acerque\/imite al propio de una persona.<\/p>\n

– Machine Learning.<\/strong> Se engloba dentro de la inteligencia artificial. Particularmente es la forma de aprendizaje (algoritmos y métodos matemáticos) que se les otorga a las máquinas.<\/p>\n

2. Ventajas del data science<\/h2>\n

Las empresas son cada vez mas partidarias de hace uso de data science, no en vano les reportan múltiples beneficios, entre os que destacan:<\/p>\n

    \n
  • Predecir comportamientos futuros, con ello pueden tomar decisiones fundamentadas y con mayor tasa de acierto.<\/li>\n
  • Detectar anomalías, permitiendo poner fin a problemas de forma casi instantánea.<\/li>\n
  • Encontrar patrones y tendencias, así se detectan necesidades y ofrecen nuevos servicios que las cubren con éxito.<\/li>\n<\/ul>\n

    3. Los data scientist<\/h2>\n

    Las tareas que ha de llevar a cabo los data scientist son complejas en su mayoría, alguna de las relevantes que realizan son:<\/p>\n

      \n
    • La extracción de los datos a tratar, generalmente de distintas fuentes (csv, logs, APIs, CRM, CMS, etc.) y manejo de gran cantidad de información.<\/li>\n
    • Tareas de depuración y limpieza de los datos para reducir los elementos que pueden distorsionar la validez de los datos.<\/li>\n
    • Procesamiento de los datos haciendo uso de diversos métodos estadísticos (pruebas de hipótesis, modelos de predicción y regresión, etc.)<\/li>\n
    • Elaboración y diseño de tests para tomar diversos puntos de medida.<\/li>\n
    • Con los resultado consolidados, ha de ser capaz de mostrar los datos de forma adecuada a su audiencia.<\/li>\n<\/ul>\n

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