{"id":121,"date":"2023-01-15T22:28:27","date_gmt":"2023-01-15T22:28:27","guid":{"rendered":"https:\/\/datacreak.com\/?p=121"},"modified":"2023-01-15T22:28:28","modified_gmt":"2023-01-15T22:28:28","slug":"ciencia-de-datos-una-peculiar-ciencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datacreak.com\/index.php\/2023\/01\/15\/ciencia-de-datos-una-peculiar-ciencia\/","title":{"rendered":"Ciencia de Datos, una peculiar ciencia\u00a0<\/strong>"},"content":{"rendered":"\n

El t\u00e9rmino de Ciencia de Datos se remonta a la d\u00e9cada del 70\u00b4 vinculado al desarrollo de an\u00e1lisis de datos y la estad\u00edstica. Desde entonces el avance de la tecnolog\u00eda inform\u00e1tica, su aplicaci\u00f3n y la articulaci\u00f3n con la estad\u00edstica fueron delineando el escenario para las concepciones actuales.<\/p>\n\n\n\n

Ciertamente, la Ciencia de Datos es concebida como un campo interdisciplinario que comprende procesos y sistemas con el fin de generar conocimiento a partir de grandes vol\u00famenes de datos. <\/p>\n\n\n\n

Para conseguir su prop\u00f3sito, implementa el modelo de metodolog\u00eda que se aplica en los diferentes campos de la ciencia y que funciona como encuadre que orienta la forma en que se desenvolver\u00e1n los procesos y se presentar\u00e1n los argumentos a fin de obtener los resultados buscados.<\/p>\n\n\n\n

La Ciencia de Datos presenta varias caracter\u00edsticas que la singularizan y destacan su potencial: <\/p>\n\n\n\n

Aunque pareciera que su popularidad se debe a su capacidad de aplicaci\u00f3n de tecnolog\u00eda a los problemas de contextos pr\u00e1cticos como, por ejemplo, el empresarial, la Ciencia de Datos tiene el prop\u00f3sito de toda investigaci\u00f3n cient\u00edfica, es decir, la producci\u00f3n de conocimiento. Se podr\u00eda decir, que resuelve problemas de conocimiento de cualquier contexto pr\u00e1ctico o cient\u00edfico que opte por implementarla. <\/p>\n\n\n\n

La Ciencia de Datos utiliza y aplica tecnolog\u00eda de inteligencia artificial (IA), principalmente el aprendizaje autom\u00e1tico. Al igual que la primera, la IA tambi\u00e9n ha contado con diferentes definiciones a lo largo del tiempo. Una definici\u00f3n actual es la adoptada por la Comisi\u00f3n Europea en 2018, seg\u00fan la cual la IA es un t\u00e9rmino que hace referencia a los sistemas que manifiestan un comportamiento inteligente, ya que son capaces de analizar su entorno y pasar a la acci\u00f3n, con cierto grado de autonom\u00eda, con el fin de alcanzar objetivos espec\u00edficos. i<\/p>\n\n\n\n

El aprendizaje autom\u00e1tico es un subgrupo de t\u00e9cnicas de IA que utilizan el m\u00e9todo estad\u00edstico para identificar patrones complejos en grandes vol\u00famenes de datos, generar modelos y mejorarlos con la experiencia, es decir, tienen la capacidad de encontrar reglas para lograr un comportamiento \u00f3ptimo y adaptarse a los cambios del entorno.<\/p>\n\n\n\n

Estos grandes vol\u00famenes de datos que procesa y analiza pueden ser estructurados o no estructurados. Los datos estructurados son los que se encuentran ordenados y organizados mediante una serie de filas y columnas como, por ejemplo, las hojas de c\u00e1lculo o cualquier tipo de bases de datos. A diferencia de los anteriores, los datos no estructurados no pueden ser ajustados a las bases de datos tradicionales, aunque cuentan con una estructura interna como, por ejemplo, archivos de texto, archivos de im\u00e1genes, datos de redes sociales, archivos de audio entre otros.<\/p>\n\n\n\n

Es s\u00edntesis, todas estas caracter\u00edsticas permiten materializar los objetivos principales de las Ciencia de Datos que son los de generar informaci\u00f3n a partir de los datos, hallar regularidades y patrones, y poder predecir resultados.<\/p>\n\n\n\n

Por \u00faltimo, y con esp\u00edritu de democratizar su aplicaci\u00f3n y facilitar su uso en contextos pr\u00e1cticos la industria inform\u00e1tica ha logrado desarrollar plataformas de Ciencia de Datos que conforman centros de software por medio de los que es posible implementarla en escenarios diversos como, por ejemplo, un negocio, una f\u00e1brica o un laboratorio experimental.<\/p>\n\n\n\n

Todas estas peculiaridades hacen de la Ciencia de Datos un campo sin igual que en que se entretejen la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, la ciencia y la cosa cotidiana.<\/p>\n\n\n\n

Lic. Vanina Agustinho<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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