Una carrera en ciencia de datos - inteligenciaes

Una carrera en ciencia de datos

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La ciencia de datos emplea conceptos y métodos de análisis de datos, aprendizaje automático y estadísticas para obtener una comprensión y análisis del fenómeno relacionado con los datos. Las disciplinas de matemáticas, estadística, informática y tecnología de la información contribuyen a sus teorías y técnicas en el establecimiento del campo de la ciencia de datos. El establecimiento de la ciencia de datos como un término independiente es un fenómeno reciente. Anteriormente, se usó como una alternativa para el término Ciencias de la Computación. La interacción de datos con ciertos procesos y la representación de datos a través de varios programas forman el área de estudio de la informática. La manipulación, el almacenamiento y la comunicación de información digital requieren un uso competente de algoritmos. La informática facilita el uso de estos algoritmos. Un informático aprende a diseñar sistemas de software y adquiere un conocimiento profundo de la teoría de la computación.

El conocimiento de los datos le ayuda a formular las preguntas adecuadas y a obtener conocimientos de los macrodatos, le enseña cómo manipular los conjuntos de datos y le permite adquirir la habilidad de visualizar sus propios hallazgos de manera convincente. Un curso bien diseñado lo capacita sobre cómo manejar las herramientas de ciencia de datos. Las herramientas que construyen la base son herramientas matemáticas y herramientas computacionales. La comprensión profunda de estas herramientas y la competencia en el manejo de estas herramientas ayudan a sugerir soluciones basadas en datos en el negocio.

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Matemáticas y aplicadas son dos aspectos y para aprender ciencia de datos, uno tiene que comprender ambos aspectos. La probabilidad, la estadística y el aprendizaje automático se incluyen en el ámbito del aspecto matemático, mientras que los aspectos aplicados le ayudan a adquirir conocimientos de ciencia de datos, lenguajes que incluyen Python, MATLAB, JAVA, SQL. También ayuda a comprender el uso del conjunto de herramientas específico. Los aspectos aplicados le permiten acceder al mundo de los datos reales. La capacitación en un curso de ciencia de datos le brinda experiencia en la recopilación de macrodatos, así como en su análisis y limpieza. Esta formación le ayuda a ejecutar análisis de macrodatos a gran escala. También lo capacita sobre cómo comunicar sus hallazgos de manera convincente.

El término que comparte una asociación muy estrecha con la ciencia de datos es el aprendizaje automático. El aprendizaje automático se ocupa de algoritmos para extraer patrones de los datos y hacer predicciones. Para este propósito de hacer predicciones y dibujar patrones, el aprendizaje automático empleó métodos de modelado de datos. Al hacer predicciones, el aprendizaje automático entrena modelos predictivos mediante el uso de datos etiquetados. La conciencia de la verdad fundamental da lugar a observaciones que se califican a sí mismas como datos etiquetados. Esta tarea de hacer predicciones incluye el entrenamiento de modelos para permitirles cómo prefigurar los datos desconocidos de los datos etiquetados. El entrenamiento de modelos se puede realizar empleando varios métodos. Si bien algunos de estos métodos son simples, como la regresión, los otros son complejos, como las redes neuronales. Mientras descubre patrones a partir de los datos, el aprendizaje automático intenta buscar algunos patrones o buscar algunas asociaciones de datos en una situación en la que no hay datos etiquetados. Si bien hay más categorías para el aprendizaje automático, estas dos forman parte de las categorías principales.

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