21 Dic La ciencia de datos: ¿qué es y por qué es importante?
Jeff Wu en una conferencia inaugural para la Cátedra de Estadística HC Carver en la Universidad de Michigan pide abiertamente que las estadísticas pasen a denominarse ciencia de datos y a los profesionales dedicados a esta área, científicos de datos. Para extraer información de valor, necesitamos herramientas y profesionales https://tripleten.mx/ específicos. Podemos relacionar la ciencia de datos con el Big Data que consiste en desarrollar mecanismos capaces de procesar y gestionar datos masivos que provienen de diversas fuentes. El objetivo es convertirlos en información capaz de interpretarse por el ser humano y que le ayude a tomar decisiones.
La esencia de la ciencia de datos se centra en proporcionar un análisis y una presentación efectiva de los datos con el propósito de abordar desafíos concretos en el mundo real. El portafolio de productos de ciencia de datos y ciclo de vida de IA de IBM se basa en nuestro duradero compromiso con las tecnologías de código abierto e incluye una gama de funcionalidades que permiten a las empresas desbloquear el valor de sus datos de nuevas formas. AutoAI, una nueva y potente capacidad de desarrollo automatizado en IBM Watson® Studio, que acelera la preparación de datos, el desarrollo de modelos y las etapas de ingeniería de funciones del ciclo de vida de la ciencia de datos. Esto permite que los científicos de datos sean más eficientes y les ayuda a tomar decisiones mejor informadas sobre qué modelos funcionarán mejor para los casos de uso reales. 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 no estructurados.
Inteligencia empresarial frente a ciencia de datos
El uso de la Ciencia de Datos con el análisis predictivo sirve para predecir resultados específicos. Por ejemplo, conocer qué es lo que harán mis clientes en esta semana o qué ventas se alcanzarán para las dos primeras semanas. El objetivo de contar con esta gran cantidad de data es porque se desea utilizar para responder diversas preguntas que pueden ayudar al negocio. Por ejemplo, para determinar a qué usuarios me tengo que dirigir en mi próximo lanzamiento de zapatillas o para saber dónde puedo abrir mi próximo local de café.
El modelo podría probarse con datos de prueba predeterminados para evaluar la precisión de los resultados. Dada la pronunciada curva de aprendizaje de la ciencia de datos, muchas empresas buscan acelerar el rendimiento de la inversión de sus proyectos de IA; a menudo les cuesta conseguir contratar el talento necesario para materializar todo el potencial del proyecto de ciencia de datos. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”.
Relación entre la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial
También, la ciencia de datos es importante dentro de la dinámica laboral, pues aquellas firmas que utilizan sistemas de data science pueden diseñar estrategias muy efectivas para aumentar la productividad de los socios y abogados, mejorando así la rentabilidad del negocio. La mayoría de los proyectos de AI actuales utilizan múltiples tecnologías de ciencia de datos. Según que es la ciencia de datos Gartner, la combinación de diferentes técnicas de inteligencia artificial para lograr el mejor resultado se denomina «AI compuesta». El objetivo de BigML es que una empresa logre tomar decisiones basándose en la interpretación de la información a la que tiene acceso. Así que permite que el intercambio de datos sea sencilla y que el aprendizaje automático se agilice.
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