¿Qué es la Ciencia de Datos؟ – Una Guía Completa [2024]

¡Bienvenidos a un viaje profundo en el fascinante universo de la Ciencia de Datos! در این مقاله، کاوش در مورد اهمیت این رشته، تاریخچه درونی، پیش نیازهای ضروری برای los aspirantes، las herramientas basics، و y como puede transformar radicalmente los businessos. Además, desvelaremos los pasos cruciales para convertirse en un Científico de Datos exitoso. ¡Acompáñanos en este recorrido informativo y apasionante!

La Ciencia de Datos ha emergido como el motor que impulsa la toma de vendimes en el siglo XXI. این ظرفیت برای اطلاعات اضافی معنی‌دار از conjuntos از داده‌های ماسیووس است که تغییر شکل داده است که مشکل‌های حل شده و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک را انجام می‌دهد. Desde el análisis predictivo hasta la optimización de processos، la Ciencia de Datos se ha convertido en el cimiento sobre el cual se construyen las innovaciones empresariales.

Para comenzar، entendamos qué es la ciencia de datos. La Ciencia de Datos es la combinación de matemáticas، estadística y ciencias computacionales. En la Ciencia de Datos se recolecta، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها برای اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوطه که اجازه می‌دهد تصمیم‌گیری‌های اساسی و داده‌ها را ثبت کند. در واقع، این کمپو را به عنوان نمونه در صنایع مختلف مشاهده می‌کند: پیش‌بینی می‌شود، گرایش‌های مشخص، محصولات desarrollar، شناسایی تقلب و بهینه‌سازی فرآیندهای مربوط به داده‌های مربوط به هرمینتاس برای سازمان دهی. 

Historia de la Ciencia de Datos

La evolución de la Ciencia de Datos es tan intrigante como sus aplicaciones prácticas. Nació de la intersección de la estadística، las ciencias de la computación y la investigation operativa. A lo largo de las décadas، ha evolucionado desde sus modestos comienzos hasta una disciplina integral، respaldada por avances tecnológicos y la creciente disponibilidad de datos. Desde los primeros experienceos hasta las complejas aplicaciones actuales، la historia de la Ciencia de Datos es un testimonio de su crecimiento exponencial.

پیش نیاز برای La Ciencia de Datos

¿Te preguntas qué se necesita para sumergirte en el emocionante world de la Ciencia de Datos؟ Además de la curiosidad y la pasión por explorar datas, es crucial poseer habilidades en programación, matemáticas y estadísticas. El dominio de herramientas específicas y la capacidad para trabajar con grandes conjuuntos de datos son requisitos esenciales. Descubre cómo puedes prepararte para esta emocionante carrera y destacarte en un campo en evolución ثابت.

• آمار

La Ciencia de Datos se basa en la estadística para capturar y transformar patrones de datos en información utilizable mediante el uso de complejas técnicas. Si quieres entrar en la ciencia de datos، es necesario que estés familiarizado con conceptos claves de esta disciplina.

• برنامه نویسی

پایتون، R y SQL son los lenguajes de programación más comunes. Para ejecutar con éxito un proyecto de ciencia de datos, es importante inculcar cierto nivel de conocimientos de programación.

• یادگیری ماشینی (Aprendizaje Automático) 

Realizar predicciones y estimaciones acertadas es masible gracias al machine learning, or aprendizaje automático, un componente crucial dentro de la ciencia de datos. Aunque se trata de un campo avanzado, si quieres obtener éxito en la ciencia de datos es necesario que aprendas sobre machine learning. 

• پایگاه داده ها

Es necesario que no solo sepas lo que son las bases de datos، sino que también tengas las herramientas para manejarlas y extraer información de ellas para adentrarte en la ciencia de datos. 

Con el modelado puedes calcular y predecir، usando modelos matemáticos basados ​​en los datos con los que ya se cuentan. El modelado مجوز تعیین کننده الگوریتم است که برای مشکل تعیین نمی کند و مدل های اصلی است. 

¿Alguna vez te has maravillado de cómo las empresas toman تصمیم گیری اطلاعاتی که تکان دهنده سو éxito؟ La Ciencia de Datos es la Respusta. Desde la personalización de experiencias de usuario hasta la detección de fraudes، las aplicaciones de la Ciencia de Datos son vastas y están en todos los sektores را ارائه می دهد. توضیحی در مورد این رشته است که داده‌ها را تبدیل می‌کند و گناه می‌کند و اطلاعاتی استراتژیک دارد.

• تجزیه و تحلیل توصیفی

Ayuda a mostrar con precisión puntos de datos para patrones que pueden aparecer y que satisfacen todos los requisitos de los datos. En otras palabras, implica organizar, ordenar y manipular datas for producir información reveladora sobre los datos proporcionados. También implica convertir datas sin processar en una forma que facilite su compression e interpretación.

• تجزیه و تحلیل پیش بینی

Es el processo de utilizar datos historico junto con diversas técnicas como minería de datos، modelado estadístico y aprendizaje automático para pronosticar resultsados ​​futures. از las tendencias de estos datos استفاده می کند، las empresas از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای آشکارساز peligros y oportunidades استفاده می کند.

• تشخیص آنالیز

برای الگوبرداری از الگوریتم، یک آزمون کامل را انجام دهید. برای توصیف، استفاده از تکنیک‌های دیگر از داده‌ها، داده‌ها، استخراج داده‌ها و همبستگی‌ها. Se pueden realizar múltiples Operations y transformaciones de datos en un conjunto detos determinado para descubrir patrones únicos en cada una de estas técnicas.

• آنالیز تجویزی

تجزیه و تحلیل prescriptivo avanza en el uso de datos predictivos. Prevé lo que es más probable que ocurra y ofrece el mejor curso de acción para afrontar ese resultado. Puede Evaluar los Efectos probables de diversas تصمیمات و sugerir el curso de acción óptimo. استفاده از موتورهای پیشنهادی خودکار، فرآیند رویدادهای پیچیده، نورونال‌ها، شبیه‌سازی، تجزیه و تحلیل گرافیک و شبیه‌سازی.

Proceso de la Ciencia de Datos

¿Cómo transformamos datos crudos en conocimientos significativos؟ El processo de la Ciencia de Datos es clave para este viaje. Desde la recopilación y exploración dedatos hasta la creación de modelos predictivos، cada etapa در یک لا توما د تصمیم گیری ها با سادا و داده ها مشارکت می کند. Desglosemos cada fase، revelando los secretos del processo que impulsa la revolución de la Ciencia de Datos.

1. Obtención de Datos

El Primer Paso e identificar qué tipo de datos deben analizarse y estos datos deben excel or CSV صادر می کند.

2. پاک کردن داده

Essencial porque antes de poder leer los datos, debes asegurarte de que estén en un estado perfectamente خوانا, گناه خطاها, sin valores faltantes o incorrectos.

3. تجزیه و تحلیل اکتشافی

تجزیه و تحلیل داده‌ها را به تصویر می‌کشد و حامیان را شناسایی می‌کند تا شناسایی شود. Para analizar los datos, debes tener una excelente atención al detalle para identificar si algo está fuera de lugar.

4. Modelado o aprendizaje automático

یکی از ingeniero o científico de datos escribe las instrucciones que debe seguir el algoritmo de aprendizaje automático en función de los datos que deben analizarse. الگوریتم از دستورالعمل‌های تکراری برای اصلاح نتایج کلی استفاده می‌کند.

5. تفسیر داده ها

En este paso, descubrirás los hallazgos y los presentarás a la organación. La habilidad más crítica en esto sería su capacidad para explicar sus resultados. Aquí es donde las habilidades de comunicación y storytelling tienen un papel fundamental. 

Herramientas Utilizadas en Ciencia de Datos

¿Cuáles son las herramientas imprescindibles en el arsenal de un Científico de Datos؟ Desde Python y R hasta TensorFlow، te presentamos algunas de las herramientas fundamentales utilizadas en la Ciencia de Datos. Estas no solo facilitan la manipulación eficiente de datos، sino que también permiten el desarrollo de modelos avanzados que impulsan la toma de تصمیمات استراتژیکاس.

• تحلیل دادهها– Informatica PowerCenter، Rapidminer، Excel، SAS
• تجسم داده ها - Tableau، Qlikview، RAW، Jupyter
• ذخیره اطلاعات - بینش های Apache Hadoop، Informatica/Talend، Microsoft HD
• مدل‌سازی داده‌ها – H2O.ai، Datarobot، Azure ML Stud

Beneficios de la Ciencia de Datos en los Negocios

پیاده‌سازی اثربخشی د لا سینسیا داتوس در کسب و کارها مجموعه‌ای از ذینفعان ملموس. Desde la optimización de processos hasta la identificación de oportunidades de ccimiento، descubre como la Ciencia de Datos se ha convertido en un socio estraégico para las empresas modernas. 

Algunos de los beneficios que se observan dentro de las organizaciones que empleanciencia dedatos en sus processos incluyen: mejora en predicciones de businessos، تفسیر داده های کامل، منابع تصمیم گیری، نوآوری از اطلاعات مربوط به اطلاعات، اطلاعات مربوطه de productos centrados en el usuario. 

Aplicaciones de la Ciencia de Datos

¿Dónde exactamente se aplica la Ciencia de Datos en el mundo real? Desde la atención médica hasta el comercio electrónico، sus aplicaciones son ilimitadas. کاوش در زمینه‌های عملی و دموستران در سینسیا داتوس است که در آینده‌ای در بخش‌های clave شکل می‌گیرد. تشریح کنید که این رشته به کمک یک حل‌کننده مشکلات در تکانه‌های نوآوری در صنایع مختلف می‌پردازد.

پیشنهاد محصول

La Técnica de Recomendación de Productos Puede Influir en los Clientes برای محصولات مشابه محصولات مشابه. به عنوان نمونه، از فروشندگان این محصولات استفاده کنید. Así que combinó champú y acondicionador y les hizo un descuento. Además, los clientes los comprarán juntos a un precio reducido.

پیش بینی آینده

Es una de las técnicas más aplicadas en Ciencia de Datos. Sobre la base de varios tipos de datos que se recopilan de diversas fuentes، se realian pronósticos meteorológicos y pronósticos futuros.

کشف کلاهبرداری ها

Es una de las aplicaciones más lógicas de la ciencia de datos. Dado que las transacciones en línea están en auge، es posible que pierda sus datos. به عنوان مثال، la detección de fraude con tarjetas de crédito depende del monto، el comerciante، la ubicación، la hora y otras متغیرها. Si alguno de ellos parece poco natural, la transacción se cancelará automáticamente y bloqueará su tarjeta durante 24 ساعت یا بیشتر.

ماشین های خودران

El coche autonomo es uno de los inventos de mayor éxito en el mundo actual. Entrenamos nuestro coche para que tome تصمیم گیری های مستقل در پایه اطلاعات قبلی. در این پردازش، podemos penalizar a nuestro modelo si no funciona bien. El automóvil se vuelve más inteligente con el tiempo cuando comienza aprender a aprender a través de todas las experiencias en tiempo real.

تشخیص تصویر

Cuando desee reconocer algunas images, la ciencia de datos puede detectar el objeto y classificarlo. El ejemplo más famoso de reconocimiento de images es el reconocimiento facial: si le dice a su teléfono inteligente que lo desbloquee, escaneará su rostro. Entonces، primero، el sistema detectará el rostro، luego clasificará su rostro como rostro humano y luego decidirá si el teléfono pertenece al propietario real o no.

تبدیل به متن

El reconocimiento de voz es un processo de comprensión del lenguaje natural por parte de la computadora. Estamos bastante آشنا با دستیار مجازی Siri، Alexa و Google Assistant.

مراقبت های بهداشتی

La ciencia de datos ayuda en diversas ramas de la atención sanitaria، como el análisis de imágenes médicas، el desarrollo de nuevos fármacos، la genética y la genómica، y brinda asistencia virtual a los pacientes.

موتورهای جستجو

Google، Yahoo، Bing، Ask و غیره nos proporcionan multitud de resultados en una fracción de segundo. این امکان وجود دارد که از الگوریتم های مختلف برای داده ها استفاده کند.

¿Listo para un cambio de carrera emocionante؟ Desde la educación formal y la adquisición de habilidades técnicas hasta la participación en proyectos reales، cada paso cuenta. Descubre como la educación continua y la actualización regulare son la clave para destacar en un campo dinámico y en progression evolución.

Rol de un Científico de Datos

¿Qué implica realmente el trabajo diario de un Científico de Datos؟ Más allá de las habilidades técnicas، el rol de un Científico de Datos implica la comprensión profunda del contexto empresarial، la capacidad برای تفسیر داده ها از مانرا معنی دار و ارتباط موثر در هالازگوس. 

Los científicos de datos desempeñan un papel esencial para garantizar que las organizaciones tomen تصمیم گیری اطلاعات. Trabajan en estrecha colaboración con líderes empresariales for identificar objetivos específicos، como identificar la segmentación de clientes and impulsar mejoras en productos y service. استفاده از الگوریتم avanzados de aprendizaje automático y modelos estadísticos، los científicos de datos pueden examinar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones and ideas que ayuden a las organizaciones a tomar تصمیم گیری.

Los científicos de datos generalmente tienen una combinación de habilidades técnicas y conocimientos de interpretación y visualización detos. Deben tener experiencia enálisis estadístico، lenguajes de programación، algoritmos de aprendizaje automático y sistemas de bases detos.

Echemos un vistazo a una decripción general de las responsabilidades que maneja un científico detos professional:

• Recopilar، سازماندهی داده‌ها برای استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و تجویزی.
• تجزیه و تحلیل گرایش های اطلاعاتی برای تمایلات و حامیان.
• Usar lenguajes de programación para estructurar los datos y convertirlos en información utilizable.
• Trabajar con las partes interesadas para comprender los problemas comerciales y desarrollar soluciones basadas en datos.
• Desarrollar modelos predictivos utilizando modelos estadísticos for pronosticar tendencias futures.
• Creación, mantenimiento y seguimiento de modelos de aprendizaje automático.
• Desarrollar y utilizar algoritmos avanzados de aprendizaje automático y otros metodos analiticos برای ایجاد راه حل های اساسی و داده ها.
• راه حل های Comunicar Basadas و Datos a las partes interesadas
• Descubra patrones y tendencias ocultos en conjuntos de datos masivos utilizando una variedad de herramientas de minería de datos
• Desarrollar y validar soluciones de datos a través de visualizaciones de datos, informes, paneles y presentaciones.

Pasos para Convertirse en un Científico de Datos

Conocer los pasos específicos para convertirse en un Científico de Datos بسیار مهم است. Desde la educación formal y la práctica continua hasta la construcción de un portafolio sólido, desvelaremos los secretos para abrirte camino en esta emocionante carrera. Otén consejos prácticos de aquellos que ya han recorrido este camino con éxito.

1. اصول اولیه را بیاموزید: el primer paso para convertirse en un científico de datos es comprender los fundamentos de la ciencia y el análisis de datos. Deberás comprender temas de gestión de datos, estadística, matemáticas y programación. Puedes encontrar muchos recursos y cursos en línea que enseñan estos temas.

2. توسعه مهارت های عملی: una vez que hayas adquirido los conocimientos básicos de la ciencia de datos, necesitarás desarrollar habilidades prácticas que te te resultarán útiles en su carrera. برای نمونه، آشنایی با زبان برنامه‌نویسی، R y Python، و سیستم‌های کدنویسی و مدیریت پایگاه‌های داده‌ها. Es posible que también desees Practicar Técnicas de Análisis de Datos y Aprendizaje Automático.

3. دریافت گواهینامه یا عنوان: la mayoría de los empleadores prefieren contratar científicos de datos con un posgrado o maestría en el campo reportiente, como informática o matemáticas aplicadas. ناظر به عنوان یک دانش از داده ها یا تجزیه و تحلیل puede ayudarte aquirir el conocimiento، la experiencia y las habilidades necesarias para convertirte en un científico de tos exitoso.

4. Trabaja en proyectos prácticos: una de las mejores formas de desarrollar tus habilidades en ciencia de datos es trabajar en proyectos. Puedes encontrar proyectos en línea o comunicarte con organizaciones que buscan científicos de datos. Trabajar en proyectos te ayudará a adquirir experiencia en análisis de datos, aprendizaje automático y otras actividades de ciencia de datos.

5. Manténte actualizado: برای منتهی به یک لا ونگاردیا، deberás estar informado sobre las últimas tendencias en ciencia de datos. Deberás estar attento a las noticias de la industria، nuestra recomendación es que te suscribas a publicaciones destacadas sobre ciencia de datos.

La Ciencia de Datos، con su capacidad para convertir datos en conocimientos valiosos، se erige como el catalizador de la revolución empresarial moderna. Desde sus raíces Históricas hasta sus aplicaciones prácticas، hemos explorado cada rincón de esta disciplina. Al abrazar la Ciencia de Datos, no solo te unes a una carrera emocionante, sino que también te conviertes en un arquitecto del futuro data-driven.

¿Qué es la ciencia de datos en términos simples؟

La Ciencia de Datos es un campo de estudio que utiliza datos for diversos جریمه های تحقیقاتی و اطلاعاتی برای مبتکران و اهمیت داده ها.

آیا اطلاعاتی دارید؟

Los científicos de tos crean y utilize algoritmos for analysis datos. این فرآیند کلی مفهوم ال استفاده از ایجاد هرمی راینتاس از پیش‌بینی خودکار و محصولات داده‌های شخصی برای آیودار و لاس امپراس و مشتریان یک مفسر لس داده‌های مانرا útil است.

¿Cuál es un ejemplo de ciencia de datos؟

Uno de los ejemplos más importantes de la ciencia de tos en la actualidad sería su uso para estudiar el virus COVID-19 y desarrollar una vacuna o un tratamiento. Laciencia de datos también شامل تشخیص تقلب، اتوماسیون د لا آتنسیون آل مشتری، توصیه های پزشکی پزشکی، تشخیص اطلاعیه های غلط، سیستم های توصیه شده برای کامرسیو الکترونیکو، سیستم های الکترونیکی الکترونیکی.

¿Cuál es la elegibilidad para el curso de ciencia de datos؟

Los criterios de elegibilidad para un curso de ciencia de datos pueden variar según la institución que ofrece el programa. تحریم گناه، به طور کلی، los candidatos deben tener una calificación educativa mínima de una licenciatura en un campo relatede como informática, matemáticas, estadística o ingeniería. Algunas instituciones también pueden exigir que los candidatos tengan conocimientos previos de lenguajes de programación como Python o R.

¿Puedo aprender ciencia de datos por mi cuenta؟

بنابراین، برای تبدیل کردن به یک متخصص، debes inscribirte en un curso que te ofrezca capacitación، orientación y tutoría adecuadas.

¡Gracias por acompañarnos en este viaje informativo for el emocionante world de la Ciencia de Datos! Esperamos que esta exploración te haya proporcionado una comprensión profunda de la importancia، la history y el transformador de esta apasionante disciplina.

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• منبع: https://www.mygreatlearning.com/blog/que-es-la-ciencia-de-datos-guia-completa/