Ciencia de datos

1. ¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que se centra en el estudio y el análisis de datos para extraer conocimientos y obtener información valiosa. Combina elementos de estadísticas, matemáticas, informática y conocimientos de dominio específico para analizar conjuntos de datos y ayudar a la toma de decisiones. En esencia, esta disciplina busca descubrir patrones, tendencias, y relaciones dentro de los datos para obtener percepciones significativas.

2. ¿Para qué sirve la ciencia de datos?

La ciencia de datos tiene su utilidad como una disciplina polifacética con el propósito de extraer conocimiento significativo a partir de grandes conjuntos de datos. Funciona como un motor analítico, empleando técnicas estadísticas avanzadas y algoritmos para descubrir patrones, tendencias y relaciones dentro de la complejidad de la información. Es por eso que ofrece a los tomadores de decisiones una comprensión profunda del contexto, permitiéndoles prever resultados y evaluar escenarios potenciales. Además, contribuye a la optimización y automatización de procesos en diversas industrias, mejorando la eficiencia, reduciendo costos y optimizando el uso de recursos.

En entornos comerciales, la ciencia de datos impulsa la personalización de experiencias a través de la implementación de algoritmos de recomendación, adaptando productos y contenidos a las preferencias individuales de los usuarios. Su capacidad para anticipar eventos futuros, basada en el análisis de datos históricos, brinda una herramienta invaluable en campos como finanzas, salud pública y gestión de inventarios. Además, permite descubrir información oculta, revelando correlaciones no evidentes a simple vista y abriendo nuevas vías de investigación. Por ejemplo, un aplicación muy simple de la ciencia de datos sería usar PowerBI con datos cargados sobre clientes, usuarios, productos y/o servicios de una empresa, estudiar las variables de esos datos y visualizarlas para compararlas, en este caso se estaría aplicando la Inteligencia de negocio o «Business Intelligence (BI)»

3. Áreas de la ciencia de datos

• Análisis predictivo.
• Ingeniería de datos.
• Minería de datos
• Visualización de datos.
• Machine Learning.
• Deep Learning.
• Inteligencia de negocio (BI).