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Metodología y enfoque de la ciencia de datos

El 15 de noviembre de 2022, la población mundial alcanzó la inédita cifra de 8.000 millones de personas, pero a tenor de este estudio, este podría ser el pico antes de doblar la curva para iniciar el descenso poblacional. En los países ricos, donde las tasas de fecundidad son ya muy bajas, estas seguirán disminuyendo. De lo contrario, la interpretación de los análisis que consigan no tendrán utilidad alguna o sentido. Por eso recomendamos que haya un contexto previo, lo más detallado posible, gracias a una investigación del mercado en que se desarrolla el negocio y, mejor todavía, que haya interacciones con la gente involucrada. Esta carrera arrancó en la UNAM en 2019 (la primera generación está por graduarse), aunque la idea de crearla data de 2015, cuando un grupo de académicos coincidió en que, de no echar a andar este plan de estudios, la Universidad quedaría rezagada en el concierto global.

metodologia de ciencia de datos

Los datos pueden ser preexistentes, recién adquiridos o un repositorio descargable de Internet. Los científicos de datos pueden extraerlos de las bases de datos internas o externas, del software CRM de la empresa, de los registros del servidor web, de las redes sociales o adquirirlos de terceros de confianza. Para facilitar el uso compartido de código y otra información, los científicos de datos pueden utilizar cuadernos de Jupyter y GitHub. El aumento del volumen de orígenes de datos y, por lo tanto, de datos, ha convertido a la ciencia de datos en uno de los campos de más rápido crecimiento de todos los sectores. Como resultado, no es de extrañar que el rol de científico de datos haya sido calificado como la “profesión más sexi del siglo XXI” por Harvard Business Review (enlace externo a IBM). Las organizaciones dependen cada vez más de estos roles para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio.

Inglés para Ciencia de Datos: oportunidades y retos profesionales

Se basa en la similitud entre los casos y utiliza técnicas estadísticas para agruparlos de manera eficiente. La ventaja de estas técnicas es la ya conocida de los sistemas de BI que tienen un fuerte componente de conocimiento y gobierno centralizado, utilizable por todos los niveles de la organización. Por otro lado, la falta de puntualidad en los nuevos desarrollos, la limitación de los conocimientos y los elevados costes de gestión han hecho que a lo largo de los años se hayan evaluado alternativas para el análisis de datos. El análisis prescriptivo utiliza datos históricos, modelos predictivos y reglas de negocio para recomendar acciones o decisiones específicas.

La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los profesionales de dicho campo. Los científicos de datos no son necesariamente los responsables directos de todos los procesos comprendidos en ¿Qué es la ciencia de datos y cómo se relaciona con la inteligencia artificial? el ciclo de vida de la ciencia de datos. Por ejemplo, de los conductos de datos se suelen encargar los ingenieros de datos, pero los científicos de datos pueden emitir recomendaciones sobre qué tipos de datos son útiles o necesarios.

¿Cómo lidian los científicos con los cambios en el origen de los datos?

Permite identificar la estructura de la red, los nodos clave y la difusión de información dentro de la red. El análisis de conglomerados puede ser aplicado en diversos campos, como el marketing, la biología, la genética, la segmentación de clientes, entre otros. Para llevar a cabo este análisis, se utilizan algoritmos que consideran la distancia o similitud entre los objetos en función de sus atributos https://www.elagora.com.mx/Que-es-la-ciencia-de-datos-y-como-se-relaciona-con-la-inteligencia-artificial.html o características. Los objetos que son más similares entre sí se agrupan en el mismo clúster, mientras que los objetos que son diferentes se agrupan en clústeres separados. Entre las metodologías más populares, el análisis descriptivo o estadístico aplica todos los pasos mencionados anteriormente para ofrecer una imagen global de lo que ha ocurrido en la historia de los datos recogidos.

  • El rol y trabajo diario de un científico de datos varían en función del tamaño y las necesidades de la organización.
  • En primer lugar, la minería de datos requiere una comprensión de los requisitos operativos para profundizar en posibles fuentes de datos.
  • Conocimientos básicos en estadística descriptiva y exploratoria, probabilidad y conocimientos básicos en lenguaje de programación Python.
  • Adicional a lo anterior en este módulo vas a tener la oportunidad de ver cómo se aplican los distintos tópicos a un caso de uso enfocado en el sector retail mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook.

La metodología consta de 10 etapas que forman un proceso iterativo para el uso de datos para descubrir información. MANA Community se ha asociado con IBM Garage para crear una plataforma de IA para realizar minería de datos en grandes volúmenes de datos ambientales de diversos canales digitales y miles de fuentes. Ten en cuenta que los foros de discusión de este curso están abiertos para que los estudiantes publiquen y se comuniquen entre sí. Las preguntas técnicas relacionadas con tu experiencia en el curso deben dirigirse al equipo de soporte de edX a través de la información de contacto proporcionada en el curso. Predecir la calidad del aire en Oakland, CA, utilizando datos disponibles públicamente Cuando Google y EDF publicaron su estudio sobre el mapeo de la contaminación del aire en Oakland, los resultados de este estudio ganaron mucha atención. Los datos que publicaron fue uno de los primeros conjuntos de datos que mostraron cómo la calidad del aire variaba según las cuadras de la ciudad en el este y oeste de Oakland.