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Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Universidad
Introducción a la Ciencia de Datos. Fuente: Wikipedia (CC BY-SA 4.0).
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Lo que tienes que saber
Leer la teoría completa →Definición, naturaleza y perfil del científico de datos
- Ciencia de datos: campo interdisciplinario que usa matemáticas, estadística, computación y métodos de ingeniería
- Objetivo: recolectar, tratar, analizar y presentar datos ruidosos, estructurados y no estructurados
- Naturaleza: puede ser ciencia, paradigma, método, disciplina, flujo de trabajo o profesión
- Componente clave: integración del conocimiento del dominio con técnicas de informática y matemáticas
- Cuarto paradigma: la ciencia de datos es el paradigma basado en datos (junto al empírico, teórico y computacional)
- Funciones del científico de datos: recolección, limpieza, exploración, modelado, visualización e implementación de aprendizaje automático
- Herramientas del científico de datos: código de programación y conocimientos en estadística
- Background del profesional: matemáticos, ingenieros, economistas, actuarios, físicos, químicos y médicos
Evolución histórica y definiciones de la Ciencia de Datos
- 1962: John W. Tukey define el análisis de datos como procedimientos de análisis, interpretación y planificación.
- 1977: Tukey propone el uso de datos para sugerir hipótesis en modelos estadísticos.
- Años 60: Peter Naur utiliza 'Ciencia de Datos' como sustituto de las ciencias computacionales.
- 1977: La IASC busca relacionar metodología estadística, tecnología computacional y conocimiento experto.
- 1996: Uso formal del término en conferencia de la IFCS en Kobe, Japón.
- 1997: C.F. Jeff Wu define la estadística como una trilogía: recolección, análisis/modelado y toma de decisiones.
- 2001: William S. Cleveland establece 6 áreas técnicas: investigaciones multidisciplinarias, modelos/métodos, computación, pedagogía, evaluación de herramientas y teoría.
- 2002: CODATA inicia la publicación del Data Science Journal.
- 2003: Universidad de Columbia publica The Journal of Data Science.
- 2005: National Science Board define a los científicos de datos como expertos en computación, software, bases de datos y expertos disciplinarios.
- 2008: Jeff Hammerbacher y DJ Patil adoptan el término para sus roles en Facebook y LinkedIn.
- 2009: Zhu y Xiong definen la Datología y Ciencia de Datos como el estudio de datos en la red.
- 2013: Creación del IEEE Task Force on Data Science and Advanced Analytics.
- 2014: Primera conferencia internacional de IEEE sobre Ciencia de Datos y Analítica Avanzada.
- 2015: Lanzamiento del International Journal on Data Science and Analytics por Springer.
Aplicaciones de la Ciencia de Datos en Marketing, Gobernanza y Perfil del Científico de Datos
- Marketing: Uso de bases de datos para predecir compras y personalizar mensajes.
- Spotify: Analiza datos de 170 millones de usuarios para recomendaciones personalizadas.
- Netflix: Analiza hábitos, tiempos de conexión y orden de visualización para 120 millones de usuarios.
- Gobernanza: El BID promueve la ciencia de datos para políticas públicas en Argentina y Brasil.
- Objetivos de gobernanza: Movilidad, ciudades inteligentes, seguridad, privacidad y rendición de cuentas.
- Big Data: Datos masivos que superan la capacidad de procesamiento de aplicaciones tradicionales.
- Ciencia de datos: Análisis de datos desordenados para la toma de decisiones.
- Científico de datos: Perfil híbrido de estadístico, informático, matemático y creativo.
- Funciones del científico: Extracción de valor, comunicación de resultados y optimización de costes/beneficios.
Perfil, habilidades y retos de la Ciencia de Datos
- Procesamiento de datos: incluye inferencia estadística, regresión y pruebas de hipótesis
- Perfil Nathan Yau: requiere estadística, APIs, bases de datos y extracción
- Proceso de Fry: consta de 7 fases (adquirir, analizar, filtrar, extraer, representar, refinar e interactuar)
- Riesgo de especialización: la fragmentación de enfoques puede causar pérdida de información en las transiciones
- Perfil Davenport: híbrido de hacker, analista, comunicador y consejero
- Requisito clave: libertad para experimentar y explorar
- Demanda McKinsey (2011): proyección de 440,000 a 490,000 puestos para 2018
- Reto de volumen: requiere nuevos métodos de almacenamiento e integración
- Reto de interoperabilidad: necesidad de capas para conectar sistemas distintos
- Reto de IA: dificultad en la interpretabilidad de los modelos
- Reto de limpieza: herramientas para separar el ruido de los datos valiosos
Vista previa de las fichas (6 de 20)
- 01
La ciencia de datos es un campo de conocimiento [____]
interdisciplinario
- 02
Según Jim Gray, la ciencia de datos es el [____] paradigma de la ciencia.
cuarto
- 03
Además de la estadística y la informática, ¿qué otro conocimiento debe integrar la ciencia de datos para analizar fenómenos reales?
conocimiento del dominio de la aplicación
- 04
¿Qué tipo de datos (según su estructura) procesa la ciencia de datos?
ruidosos, estructurados y no estructurados
- 05
¿Qué profesional utiliza código de programación y estadística para la recolección, limpieza y modelación de datos?
científico de datos
- 06
En 1962, ¿quién precedió al término “Ciencia de Datos” en su artículo “The Future of Data Analysis”?
John W. Tukey
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