¿Cuáles son los cuatro componentes principales de la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos sigue creciendo en popularidad como una trayectoria profesional prometedora para este año. Es una de las opciones más emocionantes y atractivas disponibles. La demanda de científicos de datos está en aumento y, según informes recientes, la demanda también se disparará en el futuro. La ciencia de los datos abarca una amplia gama de métodos científicos, procedimientos, técnicas y sistemas de recuperación de información para detectar patrones significativos en datos organizados y no estructurados. La ciencia de los datos, en su esencia, es una práctica que implica encontrar patrones dentro de los datos. De estos patrones, la perspicacia se puede derivar y utilizar para fines de inteligencia de negocios o como la base para crear nuevas características del producto. Todos estos resultados de los proyectos de ciencia de datos pueden ser beneficiosos para los equipos de productos que buscan diferenciar sus ofertas en el mercado y proporcionar a los clientes un gran valor. Esto nos lleva a la discusión sobre;

5 COMPONENTES CLAVE DE CIENCIA DE DATOS

PLANIFICACIÓN DE DATOS Y ESTRATEGIA Desarrollo de un plan o una estrategia de datos es simplemente determinar qué datos vas a recopilar y por qué. Aquí, no estamos hablando de la estrategia para decidir qué técnicas matemáticas vamos a utilizar o las tecnologías requeridas. La atención se centra en los datos que necesitamos para abordar el problema / oportunidad de negocio y por qué. Por lo tanto, decidir sobre una estrategia requiere hacer una conexión entre los datos que tiene la intención de recopilar y los objetivos de negocio. Cuidado, no todos los datos se crean iguales. El esfuerzo que va en la recopilación y formateo de los datos, deshacerse de los ‘datos basura’ que no sirven a la meta de negocio es un reflejo de la consecución de datos de misión crítica para los objetivos de negocio.
MINIO DE DATOS La minería de datos implica básicamente analizar patrones de datos en grandes lotes de datos utilizando uno o más software. Tiene aplicaciones en múltiples campos como la ciencia y la investigación. Como aplicación de la minería de datos, las empresas pueden aprender más acerca de sus clientes, ya que les ayuda a estar más cerca de ellos y desarrollar estrategias más eficaces relacionadas con las funciones empresariales y aprovechar los recursos de una manera óptima y perspicaz.
INGENIERÍA DE DATOS Ingeniería de datos implica principalmente la creación de soluciones de software para problemas de datos que implican el establecimiento de un sistema de datos con tuberías de datos y puntos finales dentro de ese sistema. La ingeniería de datos requiere un conocimiento profundo de una amplia gama de tecnologías y marcos de datos, junto con la creación de soluciones de datos para permitir procesos empresariales.
ANÁLISIS DE DATOS Y MODELOS Considerados como el corazón de la ciencia de los datos, podemos pensar en análisis de datos y modelos matemáticos en términos de cómo utilizar los datos para extraer información o hacer predicciones de negocios y crear una herramienta que reemplace o complemente lo que hace un ser humano.
VISUALIZACIÓN DE DATOS Y OPERACIONIZACIÓN La visualización de datos no se limita a presentar correctamente los datos analizados; implica comprender los datos brutos y lo que se necesita visualizar en función de las necesidades y objetivos de los usuarios y las operaciones. La puesta en práctica de los datos implica una decisión o acción personal en tiempo real, una respuesta a largo plazo o una recomendación sobre una tarea específica.

La ciencia de los datos es definitivamente un juego malvado de números. Usted, como una entidad de negocios están obligados a permanecer alrededor de cada uno de los componentes de ciencia de datos con el fin de seguir siendo relevante, prosperar y, con el tiempo, probar el éxito de los negocios. Hablando de estadísticas , el aprendizaje automático, la ingeniería de datos, la visualización, la experiencia de dominio y la programación, todos ellos constituyen una parte integral del juego de grandes números llamado Ciencia de Datos. Profundizar en cada uno de ellos por separado:

Estadística - Descriptiva e Inferencial- ambas ayudan a organizar y generalizar grandes conjuntos de datos y aplicar la probabilidad antes de concluir, centrándose así en las características de los datos que proporcionan los parámetros.

Hacia el final del artículo, podemos deducir que la ciencia de los datos es un campo interdisciplinario emocionante que está revolucionando la forma en que las empresas abordan cada faceta de su negocio en los tiempos competitivos de hoy. A través de la comunión de las estadísticas tradicionales con la doctrina de la informática de ritmo rápido, código-primero y la perspicacia empresarial, los equipos de ciencia de datos pueden resolver problemas con más precisión y precisión que nunca, especialmente cuando se combina con habilidades suaves en creatividad y comunicación. La ciencia de los datos encapsula tanto lo antiguo como lo nuevo, lo tradicional y lo de vanguardia. Muchas herramientas y técnicas ahora descritas como ciencia de datos han existido durante décadas, con ideas y conceptos reutilizados no sólo de un campo sino de muchos. Esto ha dado lugar a rápidos avances, ya que la naturaleza interdisciplinaria del campo combina matemáticas, estadísticas, informática y conocimientos empresariales de formas nuevas y novedosas.

Al igual que cuatro ruedas son importantes para equilibrar un vehículo, estos componentes cuando se aplican correctamente pueden hacer que el proyecto de ciencia de datos un gran éxito y maximizar el ROI del modelo de negocio previsto.

El Instituto de Ciencia de Datos de los Estados Unidos (USDSITM) es un organismo independiente de certificación para las profesiones de la industria de la ciencia de datos y no tiene ningún interés en la promoción o comercialización de su propio o cualquier otro afiliado. La certificación de Data Science del USDSI está diseñada para tratar los problemas futuristas de la toma de decisiones impulsada por los datos.

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