Data Science es la ciencia centrada en el estudio de los datos. Se encarga de extraer información de grandes cantidades de datos. 

Data Science combina la estadística, las matemáticas y la informática para interpretar estos datos, y su objetivo es tomar decisiones estratégicas para las empresas.

Esta información se obtiene a través de diferentes canales. Los teléfonos móviles, las redes sociales, los e-commerce o las encuestas son solo algunas de las fuentes utilizadas. Nuestros gustos, rutinas o movimientos generan datos de gran valor para las empresas que quieren conocer a sus clientes en detalle. Sin embargo, la interpretación de los datos no estructurados no aporta valor a las compañías y de ahí surge, la necesidad de contar con científicos de datos en sus equipos. Gracias al Data Science, las empresas podrán anticiparse a su competencia a la hora de tomar decisiones.

¿De dónde proviene el término Data Science?

El término ‘Data Science’ ha estado presente durante las últimas cinco décadas, pero no fue hasta los años  70 cuando el término se comenzó a usar para definir los métodos de procesamiento de datos. Finalmente, 2001 fue el año en el que la ciencia de datos se introdujo como una disciplina independiente.

¿Data Science es lo mismo que Big Data?

Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos de gran volumen. Esto dificulta su almacenaje, gestión, procesamiento y análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales. En definitiva, el Big Data se encarga de resolver los problemas de gestión y almacenamiento de datos. Esto permite dibujar patrones y obtener una visión más completa de los clientes.

Por otro lado, el Data Science se centra en las herramientas que transforman los datos en información de valor. 

Conceptos clave en Data Science

Existe una serie de conceptos básicos que forman parte de la ciencia de los datos. A continuación te explicamos brevemente en qué consisten:

Data Mining

Data Mining se define como un proceso utilizado para recolección y almacenamiento de datos útiles. Para ello es necesario analizar patrones de datos en grandes lotes usando uno o más softwares. Para segmentar los datos y evaluarlos, el Data Mining utiliza algoritmos matemáticos y,  gracias a este proceso, las empresas pueden obtener más información sobre sus clientes desarrollando estrategias más efectivas. Todo esto les ayuda a tomar mejores decisiones basadas en información

Deep Learning

El objetivo del Deep Learning es resolver problemas a través de redes neuronales que imitan el comportamiento del cerebro además estas redes de neuronas artificiales se estructuran en  capas, en la primera capa es donde se capta la información, estos datos pasan a la siguiente capa, encargada de realizar cálculos y, por último la información recopilada se proyecta en la última de las capas. Algunas de las aplicaciones más usadas en Deep Learning  son el  procesamiento de textos y el reconocimiento de imágenes, voces u objetos.

Machine Learning

En primer lugar,  es necesario recalcar que Machine Learning no es sinónimo de inteligencia artificial, sino que se trata de un concepto enmarcado dentro de ella. Fundamentalmente, Machine Learning se encarga de educar a la tecnología para que corrija errores por sí sola. Se basa en la predicción y clasificación de datos para obtener información útil aplicable a diferentes áreas.

Inteligencia artificial (IA)

Se basa en algoritmos utilizados para la creación de máquinas que imitan el comportamiento humano. Hoy en día, la inteligencia artificial se aplica en el reconocimiento facial o en la creación de chatbots, entre otros.

En ITTI High Tech Institute vivirás la experiencia de aprender desde cero el apasionante mundo del Data Science.

Nuestro programa Bootcamp Data Science Executive está pensado para proporcionar a los alumnos una preparación que integre métodos estadísticos aplicándolos al mundo empresarial. Basándonos en casos prácticos reales, aprenderemos a diseñar bases de datos utilizando mecanismos de análisis de información y modelos de aprendizaje automático, que nos ayudarán a enfocar la toma de decisiones en procesos empresariales. 

El objetivo primordial de este programa de carácter profesional es capacitar a los alumnos para ocupar puestos de director de negocio, gerente comercial, director de marketing, analista de datos, consultor y todos aquellos puestos para los que se requiere tener habilidad en la extracción de datos, transformarlos en información y ayudar en la toma de decisiones.

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