El proceso de la ciencia de datos se refiere a las acciones y t\u00e9cnicas de los cient\u00edficos para analizar y comprender datos, extraer conclusiones y resolver problemas. Dependiendo de la cuesti\u00f3n de que se trate y de los objetivos del estudio, los procesos precisos que intervienen en el proceso de la ciencia de datos pueden cambiar. La ciencia de los datos es un subconjunto de la IA que se refiere m\u00e1s a las \u00e1reas superpuestas de las estad\u00edsticas, los m\u00e9todos cient\u00edficos y el an\u00e1lisis de datos, que se utilizan todas para extraer significado y conocimientos de los datos. Por otra parte, la ciencia de datos engloba una gran variedad de herramientas y de t\u00e9cnicas como la pr\u00e1ctica de la programaci\u00f3n inform\u00e1tica, el an\u00e1lisis predictivo, las matem\u00e1ticas, la estad\u00edstica o la inteligencia artificial. La ciencia de datos es un campo multidisciplinar que describe en l\u00edneas generales c\u00f3mo se utilizan los datos para generar insights. Es posible que la primera idea que se tiene al escuchar \u00abciencia de datos\u00bb es una computadora y mucha informaci\u00f3n, nada m\u00e1s.<\/p>\n
En resumen, la Data Science representa una ciencia ineludible para el mundo del ma\u00f1ana. Con la AI compuesta, se empieza con el problema y luego se aplican los datos y las herramientas m\u00e1s apropiadas para resolverlo. Entre otras cosas, se utiliza una combinaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de ciencia de datos, como el aprendizaje autom\u00e1tico, la estad\u00edstica, la anal\u00edtica avanzada, la miner\u00eda de datos, la previsi\u00f3n, la optimizaci\u00f3n, el procesamiento del lenguaje natural y la visi\u00f3n artificial. En un art\u00edculo publicado en 1962, el estad\u00edstico estadounidense John W. Tukey escribi\u00f3 que el an\u00e1lisis de datos “es intr\u00ednsecamente una ciencia emp\u00edrica”.<\/p>\n
La ciencia de datos se basa en gran medida en algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico. El aprendizaje autom\u00e1tico es una forma de an\u00e1lisis avanzado en el que los algoritmos aprenden sobre conjuntos de datos y luego buscan patrones, anomal\u00edas o conocimientos en ellos. Utiliza una combinaci\u00f3n de m\u00e9todos de aprendizaje supervisados, no supervisados, semi-supervisados \u200b\u200by de refuerzo, con algoritmos que obtienen diferentes niveles de capacitaci\u00f3n y supervisi\u00f3n de los cient\u00edficos de datos. Los cient\u00edficos de datos tambi\u00e9n crean herramientas y tecnolog\u00edas de IA para su implementaci\u00f3n en diversas aplicaciones. En ambos casos, recopilan datos, desarrollan modelos anal\u00edticos y luego entrenan, prueban y ejecutan los modelos contra los datos. Los flujos de trabajo de la ciencia de datos no siempre est\u00e1n integrados en los procesos y en los sistemas de toma de decisiones empresariales, lo que dificulta que los responsables de negocio colaboren de manera inteligente con los cient\u00edficos de datos.<\/p>\n