Data science y sub usos de IA

Me gustaría un curso de Inteligencia Artificial para Marketing Digital

=NOTAS=

1. La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza técnicas y métodos estadísticos, computacionales y matemáticos para analizar y extraer conocimiento de datos en bruto. Es una disciplina que se enfoca en la generación de conocimiento a partir de la información, con el objetivo de resolver problemas y tomar decisiones informadas.

• La ciencia de datos implica el proceso de adquisición, almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de datos, con el fin de obtener información útil y relevante para los usuarios. Esta información puede ser utilizada para mejorar procesos, optimizar decisiones, predecir eventos futuros y desarrollar nuevas soluciones para problemas complejos.

1. La regresión o predicción numéricas es una técnica de análisis estadístico que se utiliza para predecir o estimar un valor numérico desconocido a partir de un conjunto de datos previamente observados.

• La regresión numérica se basa en el análisis de la relación entre dos o más variables, donde una variable es considerada la variable independiente o predictor, y la otra variable es considerada la variable dependiente o de respuesta. La regresión numérica utiliza estas variables para construir un modelo matemático que permita predecir la variable dependiente a partir de la variable independiente.

1. Un dataset (conjunto de datos, en español) es una colección o conjunto de datos organizados y estructurados de manera que puedan ser analizados y procesados por una computadora o por una persona.

• Los datasets pueden ser de diferentes tipos, dependiendo de la naturaleza de los datos que contienen y del objetivo del análisis. Algunos ejemplos de datasets comunes son: registros de ventas, datos de encuestas, datos de sensores, registros médicos, datos de redes sociales, entre otros.

• Un dataset típicamente incluye múltiples variables o características, que se refieren a las distintas propiedades o atributos que se miden en los datos. Estas variables pueden ser numéricas o categóricas, y pueden estar relacionadas entre sí de diversas maneras.

1. “split” se refiere a la división de un conjunto de datos en dos o más subconjuntos, de manera que se puedan utilizar para diferentes propósitos.

• El tipo de split más común es el “train-test split”, que consiste en dividir el conjunto de datos en dos subconjuntos: uno para entrenar un modelo de aprendizaje automático y otro para probar el modelo entrenado. Por lo general, el subconjunto de entrenamiento es utilizado para ajustar los parámetros del modelo, mientras que el subconjunto de prueba es utilizado para evaluar el desempeño del modelo en datos que no fueron utilizados en el entrenamiento.

• Otro tipo de split común es el “cross-validation split”, que implica la división del conjunto de datos en múltiples subconjuntos o “folds”. El modelo se entrena y evalúa varias veces, utilizando cada uno de los subconjuntos como conjunto de prueba y el resto como conjunto de entrenamiento. Este método es útil para obtener una evaluación más robusta del modelo, especialmente cuando el tamaño del conjunto de datos es limitado.

¿Qué es Data Science?

El Data Science es una disciplina que se enfoca en la obtención, limpieza, análisis y visualización de datos con el fin de obtener información valiosa para la toma de decisiones. Esta disciplina combina conocimientos de matemáticas, estadística, programación y dominio de negocio para extraer conocimiento y valor a partir de datos.

Relación con Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) y el Data Science están estrechamente relacionados, pero no son lo mismo. Mientras que la IA se enfoca en crear máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, el Data Science se enfoca en obtener información valiosa a partir de los datos.

Una de las aplicaciones más comunes de la IA es en el aprendizaje automático (Machine Learning), que es una rama del Data Science que utiliza algoritmos para aprender de los datos y mejorar su desempeño con el tiempo.

En resumen, el Data Science es una disciplina que utiliza técnicas de análisis de datos para extraer conocimiento y valor a partir de los mismos, mientras que la IA se enfoca en la creación de máquinas capaces de realizar tareas inteligentes. El Data Science es una herramienta importante para lograr la inteligencia artificial.

Data Science y sub usos de IA

📊 **Ciencia de datos:

—**

• Campo interdisciplinario
• Usa técnicas y métodos 🧮 estadísticos, 💻 computacionales y 📐 matemáticos
• Analiza y extrae conocimiento de datos en bruto
• Objetivo: resolver problemas y tomar decisiones informadas

—

🔄 Proceso de la ciencia de datos:

• Adquisición de datos
• Almacenamiento de datos
• Procesamiento de datos
• Análisis de datos
• Visualización de datos

—

📈 Regresión numérica:

• Técnica de análisis estadístico
• Predice o estima un valor numérico desconocido
• Basada en la relación entre variables (independiente y dependiente)
• Construye un modelo matemático para predecir la variable dependiente

—

📁 Dataset:

• Colección de datos organizados y estructurados
• Ejemplos: registros de ventas, datos de encuestas, registros médicos, etc.
• Incluye múltiples variables o características (numéricas o categóricas)

—

🔀 Split:

• División de un conjunto de datos en subconjuntos
• Usado para diferentes propósitos

—

🚆 Train-test split:

• Divide el dataset en dos: entrenamiento y prueba
• Entrenamiento: ajustar parámetros del modelo
• Prueba: evaluar el desempeño del modelo

—

🔄 Cross-validation split:

• Divide el dataset en múltiples subconjuntos o “folds”
• Modelo entrenado y evaluado varias veces
• Útil para evaluación más robusta, especialmente con datasets limitados

Tengo 33, definitivamente que voy re-tarde para todo lo que se viene

Llevo 5 años trabajando en temas relacionados con Data Science y debo decir que esta ha sido el mejor resumen de lo que se puede hacer con DS y AI que he visto hasta ahora. Siempre es lindo volver a los conceptos básicos y re-aprender!

Les comparto mis apuntes, espero que les sea de ayuda 😃

Soy Contador Publico, especialista en Administracion Financiera y especialista en Derecho Tributario, me pueden seguir aqui https://www.instagram.com/juan.barreto.cp/
De todas maneras esto de IA , Data Sciencie me llama la atencion, no cambiare de profesion, pero si quiero darle un vuelco a mi vida, y mi vida laboral, me da miedo, pero veo comentarios que meveo que no soy el unico y somos muchos en estos pasos, Saludos y buen viento para todos

Qué es data science

Todo aquel proceso encargado de dar valor de los datos

• Matemáticas
• Conocimiento del negocio
• Ciencias computacionales

Sub usos

1. Clasificación (Separación de datos en varias clases)

   • Churn vs No churn
   • Rojo o azul

2. Regresión (Predicción numérica)

• Predicción de salario
• Predicción de costo de una vivienda

Dataset

Datos que se utilizarán para trabajar con mi IA

• Split: Separar mi dataset en Entrenamiento / Validación / Testeo

Sí estoy muy emocionado. Me llama la atención desde siempre la AI y me siento un poco mal conmigo mismo por no haber comenzado antes.

La ciencia de datos (Data Science) es un campo que se centra en la extracción, análisis y presentación de información a partir de grandes conjuntos de datos. La inteligencia artificial (IA) es una de las herramientas que se utilizan en la ciencia de datos para automatizar el análisis y mejorar la precisión en la toma de decisiones. A continuación, se presentan algunos ejemplos de cómo se utilizan la ciencia de datos y la IA en diferentes áreas:

• Marketing: Las empresas pueden utilizar la ciencia de datos para analizar los patrones de comportamiento de los consumidores y mejorar sus estrategias de marketing. La IA se utiliza para personalizar la publicidad y las recomendaciones de productos en función de los intereses y preferencias de cada consumidor.
• Medicina: Los profesionales de la salud pueden utilizar la ciencia de datos para analizar grandes conjuntos de datos médicos y encontrar patrones que ayuden en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. La IA se utiliza para identificar enfermedades en etapas tempranas y desarrollar tratamientos personalizados para los pacientes.
• Finanzas: Las empresas pueden utilizar la ciencia de datos para analizar grandes cantidades de datos financieros y hacer predicciones sobre el rendimiento de las inversiones. La IA se utiliza para desarrollar modelos de inversión y automatizar el comercio de acciones.
• Seguridad: Las agencias gubernamentales y las empresas pueden utilizar la ciencia de datos para analizar grandes cantidades de datos y detectar patrones de comportamiento sospechosos. La IA se utiliza para identificar amenazas potenciales y prevenir delitos antes de que ocurran.
• Agricultura: Los agricultores pueden utilizar la ciencia de datos para analizar datos meteorológicos y de suelo y mejorar la eficiencia en la producción de cultivos. La IA se utiliza para controlar y optimizar los sistemas de riego y fertilización.

Siento que voy tarde, pero yo estudie software para aprender AI! Nunca es demasiado tarde jajaja

Estoy realmente muy emocionada, desde joven he estado interesada en este tema desde una visión mucho más artistica, estetica y cultural , es decir he sido fan de asimov, de su cerebro psitronico, del cyberpunk, del sci fi , pero ver cómo todo esto se materializa en nuestro día a día me vuela la cabeza y ahora poder entender un poco con estos cursos de que va todo esto y aprender a aplicar la cienca de datos a mi profesión suena realmente muy ganador, entretenido y constructivo.

Existe una Ruta sobre matemáticas: https://platzi.com/ruta/matematicas-habilidades/

Por si la necesitan.

TODO resulta MUY NUEVO para mí, pero no deja de sonar interesante. Continuaré el curso, a pesar de mi falta de conocimientos y experiencia en este campo.

Ciencia de datos

La ciencia de datos 📊 es altamente interdisciplinario.

El data scientist le da valor a los datos combinando elementos:

• 🧮Matemáticos y estadísticos,
• 💻Ciencias de la computación, y
• 🔎Dominios específicos de aplicación (medicina, mercadotecnia, finanzas, cine, etc.) para obtener información y conocimiento para poder interpretarlo.

En la cual la profesión de data science recopilar, limpiar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos para realizar predicciones y tomar decisiones informadas para crear productos con esos datos (desarrollar soluciones o brinden beneficios a los usuarios finales.)

Subusos de Data science y modelos supervisados y no supervisados

🎏Clasificación

Los modelos de ia pueden agrupar datos en un grupo que contengan características similares, por ejemplo si el correo es spam o no es spam.

📈Regresión (supervisado)

La regresión o predicción numerica, intenta predecir un valor continuo númerico en base a algoritmos matematicos y estadisticos. Es decir, la regresión permite modelar la relación entre una o más variables independientes y variables dependientes (valor a predecir).

Podemos analizar ejemplos:

• Si estudio 3 horas, ¿que nota puedo sacar en el examen? ¿y si estudio 5 horas?
• Predecir el valor de una casa.

El Foro Económico Mundial estableció que para 2025, todos deberías reaprender las habilidades obtenidas
Las herramientas están aquí y quien lo las conozca y no las aplique tendrá un rezago y se convertirá en un consumidor
Kai-Fu Lee estableció el desplazamiento humano por la tecnología y no es nuevo, la locomotora desplazó a las diligencias, las hojas de cálculo desplazaron a los capturistas y contadores, el correo electrónico desplazó al correo tradicional; tendremos que volvernos auditores de sistemas
Philippe Van Parijs propuso la necesidad de la Renta Básica por la pérdida masiva de empleos por la automatización y discutíamos en un Coloquio de nuevas tecnologías y el futuro del trabajo si el Hombre tendría la suerte del caballo, pero Fredy Vega mencionó que el hombre genera propósito y las IA generan resultados

La Data Science (ciencia de datos) es una disciplina que combina la estadística, la programación y el conocimiento del dominio para extraer conocimiento y perspectivas de los datos. La Data Science implica la utilización de técnicas de minería de datos, aprendizaje automático, visualización de datos y análisis estadístico para descubrir patrones y relaciones en los datos y convertirlos en información útil.
La Data Science y la IA se utilizan en una amplia variedad de campos, incluyendo la medicina, el marketing, la finanzas, la seguridad y muchos otros. La combinación de la IA y la Data Science está transformando la manera en que las empresas, las organizaciones y los gobiernos toman decisiones y desarrollan soluciones para problemas complejos.

Sí, me emociona saber más acerca de IA y comprender cómo se puede integrar al trabajo que se realice. Hay mucho miedo frente al uso de la IA, pero yo lo veo como una oportunidad para optimizar el trabajo realizado. Veo en algunos comentarios la preocupación por la edad o que es tarde, yo creo que el solo hecho de estar realizando este curso es ir en sintonía con el cambio.

quiero comenzar una carrera de data science especializado en machine learning

Regresión me recuerda métodos númericos

Sería genial un curso de IA para definición de productos digitales

Me llama la atención la ciencia de datos, justamente estoy estudiando un pregrado de ciencia de datos, pero con un enfoque económico y empresarial.

1,- IA es una herramienta a realizar tareas específicas a una replica del comportamiento humano.
2.- Machina Learning es el entendimiento de la IA en bases matemáticos, estadísticas, probabilidad, etc.
3.- Después learning simula la inteligencia humana por medio de base de técnicas robustas como las redes neuronales artificiales.
La ciencia de datos es toda una profesión que se encarga de darle valor a los datos, puede o no usar IA y aveces crea un modelo de IA nuevo.
La IA está compuesto por aprendizaje supervisado, no supervisado y por esfuerzo, los supuso de la IA es clasificar, regresión, SPLIT Y DATASET.

Data science ha sido mi objetivo después de haber culminado mi pregrado de economía. Cada día me convenzo más de su valor.
La interacción e integración entre Data science e IA me parece un complemento perfecto para la persona que quiera destacarse en el mercado laboral.

Me gusta como explica, cuando hace énfasis, “no siempre es necesario” min 1 por ejemplo

Data Science:
Es un campo interdisiplinario que se enfoca en el analisis, la interpretacion y la extraccion de conocimentos y perspicacia a partir de datos. Combina elementos se estadistica, matematicas, programacion y conocimentos de dominio para analizar datos y tomar decisiones informadas.
El campo de ciencia de datos es amplio y se aplica en una variedad de industrias y sectores, como negocios, medicina, finanzas, investigacion cientifica y mas.

SUBGRUPOS:

• Clasificación (Grupos): Es o no es de acuerdo a ciertas caracteristicas.
• Regresión: Predicción numérica de un valor continuo.
• Dataset: Son los datos como tal que utilizo para crear un modelo de IA.
  • Split (Partir los datos): Dataset ( Set entrenamiento + set pruebas)

📁 Dataset

Colección de datos que se usarán para crear un modelo de IA. Puede tener diferentes caracteristicas

Ejemplos:

• registros de ventas, datos de encuestas, registros médicos, etc.
• Incluye múltiples variables o características (numéricas o categóricas)

🪓 Split

El dataset siempre va a ser la fuente de entranamiento pero de debe hacerse split.

¿Por qué no es ético entrenarlo con todos los datos del dataset?

Porque al dividirlo podemos crear un modelo de ia que sea capaz de tener una evaluación imparcial del rendimiento del modelo.

Divide el dataset en entrenamiento y de prueba (en algunos casos añadimos validación).

• Entrenamiento: El entrenamiento que se le da para identificar patrones.
• Prueba: Se verifica si mi algoritmo está funcionando como debe.
• Validación: Obtener feedback y comprobar el estado (que tan bien va el entrenamiento).

Wow! El conocimiento del dominio me voló la cabeza, está perfecto para personas que nos gusta diferentes áreas del conocimiento. 🧬🤖📹🔎

Muy emocionado, pues quiero aplicar estos conocimientos en el desarrollo de videojuegos.

¿Qué es Data Science?
El Data Science es una disciplina que se enfoca en la obtención, limpieza, análisis y visualización de datos con el fin de obtener información valiosa para la toma de decisiones. Esta disciplina combina conocimientos de matemáticas, estadística, programación y dominio de negocio para extraer conocimiento y valor a partir de datos.

Relación con Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial (IA) y el Data Science están estrechamente relacionados, pero no son lo mismo. Mientras que la IA se enfoca en crear máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, el Data Science se enfoca en obtener información valiosa a partir de los datos.

Una de las aplicaciones más comunes de la IA es en el aprendizaje automático (Machine Learning), que es una rama del Data Science que utiliza algoritmos para aprender de los datos y mejorar su desempeño con el tiempo.

La regresión o predicción numéricas es una técnica de análisis estadístico que se utiliza para predecir o estimar un valor numérico desconocido a partir de un conjunto de datos previamente observados.

La regresión numérica se basa en el análisis de la relación entre dos o más variables, donde una variable es considerada la variable independiente o predictor, y la otra variable es considerada la variable dependiente o de respuesta. La regresión numérica utiliza estas variables para construir un modelo matemático que permita predecir la variable dependiente a partir de la variable independiente.

Un dataset (conjunto de datos, en español) es una colección o conjunto de datos organizados y estructurados de manera que puedan ser analizados y procesados por una computadora o por una persona.

Los datasets pueden ser de diferentes tipos, dependiendo de la naturaleza de los datos que contienen y del objetivo del análisis. Algunos ejemplos de datasets comunes son: registros de ventas, datos de encuestas, datos de sensores, registros médicos, datos de redes sociales, entre otros.

• El Data Science es una rama de la ciencia de datos que se enfoca en el estudio de los datos y su análisis para obtener información valiosa para la toma de decisiones. Esta disciplina utiliza técnicas matemáticas, estadísticas, informáticas y de visualización de datos para comprender y extraer información de grandes conjuntos de datos.

El Data Science se relaciona con la inteligencia artificial, ya que ambas disciplinas están estrechamente vinculadas en la solución de problemas complejos. La inteligencia artificial utiliza algoritmos y modelos matemáticos avanzados para imitar la inteligencia humana y realizar tareas complejas, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático.

Algunos ejemplos de cómo el Data Science se relaciona con la inteligencia artificial son:

En la industria de la publicidad en línea, las empresas utilizan el Data Science y la inteligencia artificial para analizar el comportamiento del consumidor en línea y personalizar su publicidad. Utilizan un análisis de datos y un aprendizaje automático para entender las preferencias del usuario y presentar anuncios relevantes.

En el sector de la salud, el Data Science y la inteligencia artificial se utilizan para desarrollar técnicas de diagnóstico más precisas. Pueden analizar grandes conjuntos de datos de pacientes para identificar patrones y factores de riesgo que puedan pasar desapercibidos de otra manera.

En la industria financiera, el Data Science y la inteligencia artificial se utilizan para detectar fraudes. Los algoritmos pueden analizar los patrones de gasto, los datos de ubicación y la actividad social para identificar cualquier actividad fraudulenta.

En resumen, el Data Science y la inteligencia artificial se complementan entre sí para solucionar problemas y mejorar procesos en una gran variedad de industrias. La combinación de estas dos disciplinas permite una mayor precisión y eficacia en la toma de decisiones.

Me gustaría, algún día ejercer como prompt engineer. Por eso tome este curso. Además, estudio Ing. en desarrollo de software.

Saludos a todos.

Siento que esto es algo demasiado novedoso, y me siento un poco como los adultos mayores cuando no entendían cómo funcionaban las nuevas tecnologías. Es muy interesante ver cómo esto ya desde hace tiempo se ha venido incorporando en nuestro día a día, y que en un futuro próximo todos estaremos usando estas nuevas alternativas de inteligencia artificial para mejorar el desarrollo de nuestras labores particulares y optimizar tiempos y recursos, independientemente si sabemos cómo desarrollarlas o no.

Bien dicen que los datos son información, y la información es poder, que bien usado puede potencializar los negocios, la medicina, la computación, la toma de decisiones estratégicas, el deporte, y mucho mas.

La DS, trata de la extracción de información explotable a partir de datos brutos. Es más, este campo multidisciplinar tiene por objetivo principal identificar tendencias, conceptos, motivos, prácticas, conexiones y correlaciones en las grandes series de datos.

Hace un año atras no tenia ni idea de lo maravilloso que es esta insdustria, y desde que empece a conocer todo esto, supe que mi lugar es con el Machine Learning

La ciencia de datos implica el proceso de adquisición, almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de datos, con el fin de obtener información útil y relevante para los usuarios.

Si realmente me encantaría aprender esto a profundidad, generar inteligencia artificial que ayude en la investigación del universo, me emociona mucho!

Mi reto de la clase

• ¿Cómo impacta de manera positiva la inteligencia artificial a tu entorno?
  Desde mi punto de vista como ingeniero en sistemas computacionales especializado en el desarrollo de aplicaciones iOS, creo que la inteligencia artificial tiene un impacto muy positivo en nuestro entorno. La IA nos permite automatizar procesos que antes requerían mucho tiempo y esfuerzo, lo que nos permite ser más eficientes en nuestro trabajo y tener más tiempo para enfocarnos en tareas más importantes y creativas. Además, la IA nos permite analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tomar decisiones más informadas.

• ¿Ves un potencial uso de IA en tu vida?
  Personalmente, creo que hay un gran potencial uso de IA en mi vida y en mi trabajo. Por ejemplo, en mi trabajo como desarrollador de aplicaciones iOS, he utilizado herramientas de IA para ayudarme a optimizar el tiempo de desarrollo y reducir errores. También veo un gran potencial en el uso de IA para mejorar la experiencia del usuario en las aplicaciones que desarrollo, por ejemplo, mediante la personalización de contenido y recomendaciones basadas en el comportamiento del usuario.

• ¿Qué más te gustaría o necesitas aprender de IA?
  En cuanto a lo que me gustaría o necesito aprender de IA, creo que siempre hay espacio para crecer y aprender más en este campo. Me gustaría seguir profundizando en el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural, ya que creo que son áreas que tienen un gran potencial en el desarrollo de aplicaciones móviles. Además, me gustaría aprender más sobre cómo se está utilizando la IA en otros campos, como la medicina o la educación, para poder ver cómo podemos aplicar esos conocimientos en mi trabajo como desarrollador.

La forma más sencilla de dividir el conjunto de datos de modelado en conjuntos de entrenamiento y prueba es asignar 2/3 puntos de datos al primero y el tercio restante al segundo. Por lo tanto, entrenamos el modelo usando el conjunto de entrenamiento y luego aplicamos el modelo al conjunto de prueba.

Sub-usos de la IA dentro del ámbito de la ciencia de datos

Análisis Predictivo:

Concepto: Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para predecir eventos futuros en base a patrones históricos en los datos.
Aplicaciones: Predicción de ventas, mantenimiento predictivo, detección de fraudes, análisis de riesgos.

Clustering y Segmentación:

Concepto: Agrupa datos similares en clusters o segmentos con características comunes.
Aplicaciones: Segmentación de clientes, análisis de mercado, agrupación de perfiles de usuarios.

Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN):

Concepto: Permite a las máquinas entender y procesar lenguaje humano.
Aplicaciones: Análisis de sentimientos, extracción de información, generación de resúmenes, chatbots.

Aprendizaje No Supervisado:

Concepto: Algoritmos que aprenden patrones en los datos sin la necesidad de etiquetas o supervisión humana.
Aplicaciones: Clustering, reducción de dimensionalidad, detección de anomalías.

Aprendizaje Supervisado:

Concepto: Se entrena a los modelos con datos etiquetados para predecir o clasificar nuevas instancias.
Aplicaciones: Predicción de precios, diagnóstico médico, clasificación de imágenes.

Visualización de Datos:

Concepto: Utiliza técnicas para representar visualmente los datos y facilitar su interpretación.
Aplicaciones: Gráficos interactivos, dashboards, mapas de calor, diagramas de flujo.

Optimización de Procesos:

Concepto: Utiliza algoritmos para mejorar la eficiencia y reducir costos en procesos empresariales.
Aplicaciones: Optimización de rutas de distribución, asignación de recursos, programación de producción.

Recomendación Personalizada:

Concepto: Utiliza algoritmos de recomendación para ofrecer productos o contenidos personalizados a usuarios.
Aplicaciones: Sistemas de recomendación en comercio electrónico, recomendaciones de películas y música.

Por eso estoy haciendo el curso quiero iniciar una carrera de ciencia de datos.

presisamente por esa razon estoy aqui en este curso, es lo basico para adentrarnos en un mundo completamente inmenso de posibilidades de aprendizaje y trabajo, mas que emosionado y con muchas ganas de aprender cosas nuevas de este fascinante mundo.

profe… cual es esta Ruta, No entiendo nada de la organizacion de estos cursos??

en caul escuela es este curso???

Estoy full emocionado y nervioso. estoy aprendiendo inicialmente IA…pues quiero meterme por la bigdata y data science. tengo el curso matriculado. Pero sentí que es bien pesado…así que inicio mejor por acá.

Conceptos Clave de Data Science e Inteligencia Artificial

• En esta lección, continuamos explorando conceptos esenciales relacionados con la inteligencia artificial (IA) y el campo del Data Science. Comenzamos por aclarar la relación entre Data Science y la inteligencia artificial.

Data Science (Ciencia de Datos)

• Data Science es un campo completo que se enfoca en la adquisición, limpieza, análisis y generación de conocimiento a partir de datos. Combina conocimientos en matemáticas, ciencias de la computación y el dominio del negocio para dar valor a los datos.

Inteligencia Artificial (IA) como Herramienta

• La Inteligencia Artificial se utiliza como una herramienta en el campo del Data Science. Los Data Scientists pueden emplear técnicas de IA, como Machine Learning, para extraer conocimiento de los datos y realizar tareas de predicción, clasificación y más.

Aprendizaje Supervisado en Data Science

• El Aprendizaje Supervisado es una técnica de Machine Learning utilizada en Data Science. Implica entrenar modelos con datos etiquetados que tienen una variable objetivo específica, como clasificar correos electrónicos como spam o no spam.

Regresión en Data Science

• La Regresión es otra técnica de Machine Learning aplicada en Data Science. Se utiliza para predecir valores numéricos continuos, como calificaciones o precios de viviendas, basándose en variables predictoras.

Dataset y Split de Datos

• Un Dataset es un conjunto de datos que se utiliza para entrenar y evaluar modelos de Machine Learning en Data Science. Es importante dividir el Dataset en conjuntos de entrenamiento y prueba para evaluar la precisión del modelo de manera ética y precisa.

Próximos Pasos en Data Science e IA

• Si sientes entusiasmo por la ciencia de datos o la inteligencia artificial, considera explorar más sobre Machine Learning y sus aplicaciones en las próximas lecciones. Estos campos ofrecen oportunidades emocionantes y desafiantes para quienes deseen incursionar en ellos.
• ¡Espero verte en la próxima clase, donde profundizaremos en el aprendizaje automático (Machine Learning)!

Quiero llevar la inteligencia de datos al mundo de recursos humanos

Data science= profesión da valor a los datos y puede o no utilizar I.A.

ES una carrera muy interesante y emocionante, y por lo visto no es muy complicada la aplicación de matemáticas , y otras áreas del conocimiento para su implementación.

Estoy muy contento con este curso y quiero seguir aprendiendo en todo este mundo tan grandioso que nos abre tanto la inteligencia artificial, ciber seguridad, marketing digital y la ciencia de datos.

Split. El proceso de separación. Es una técnica en la que se divide tu dataset en dos o más partes para que puedas utilizarlo de manera efectiva. Esto se hace generalmente en dos conjuntos principales:
1. Conjunto de Entrenamiento (Training Set): Este es el grupo más grande de datos que se utiliza para entrenar (enseñar) tu modelo de machine learning. Es como usar ejemplos pasados para que el modelo aprenda patrones y reglas. Usando nuestro ejemplo de predecir el precio de las casas, aquí entrenarías al modelo con datos de casas pasadas.
2. Conjunto de Prueba (Test Set): Este es un grupo más pequeño de datos que no se usa para entrenar el modelo. En cambio, se utiliza para probar qué tan bien funciona el modelo en situaciones nuevas. Es como un examen para ver si el modelo realmente ha aprendido. Siguiendo con nuestro ejemplo, usarías el conjunto de prueba para ver qué tan bien predice el modelo los precios de casas nuevas que nunca ha visto antes.

El objetivo del split de datos es asegurarse de que el modelo de machine learning no solo memorice los datos de entrenamiento (lo que se llama "sobreajuste") sino que pueda generalizar y hacer predicciones precisas en datos nuevos y desconocidos.

Data point: filas o fila única que tengo para trabajar. Una o más propiedades (millones). Un “data point” o “punto de datos” es como una pequeña pieza de información que se recopila o se registra sobre algo. Imagina que estás recopilando información sobre el clima todos los días, y hoy anotas que la temperatura es de 25 grados Celsius. Esa información de temperatura registrada hoy es un data point. En el contexto de los datasets y la ciencia de datos, un data point es una sola observación o medida de algo que se está estudiando. Por ejemplo, si tienes un dataset que contiene información sobre personas, un data point podría ser la información sobre una persona específica, como su nombre, edad, altura y peso. Piensa en los data points como pequeñas piezas de información que se agrupan para formar un conjunto de datos más grande. Estos data points se utilizan para analizar, hacer cálculos y tomar decisiones informadas en una variedad de campos, desde el análisis de ventas en una empresa hasta la investigación científica o el entrenamiento de modelos de machine learning. Cada data point es una pequeña unidad de información que contribuye al conjunto de datos completo.

Dataset (los datos). Son los datos que voy a utilizar para crear un modelo de inteligencia artificial. Un “dataset” es como una colección o una tabla de información. Imagina que tienes una lista de nombres de tus amigos junto con sus edades. Esa lista sería un dataset simple. En el contexto de la ciencia de datos y el machine learning, un dataset es una colección de datos organizados que se utilizan para realizar análisis, entrenar modelos de machine learning y tomar decisiones informadas. Por ejemplo, si estás construyendo un sistema para predecir el precio de las casas, tu dataset podría incluir información sobre casas pasadas, como el tamaño, la ubicación, el número de habitaciones y el precio de venta. Los datasets pueden ser pequeños o grandes, simples o complejos, pero todos comparten la idea de contener información estructurada para su análisis.

La verdad si me gusta y emociona este campo. Continuaré explorando y aprendiendo para sacarle provecho a esta poderosa herramienta.

interesante debo decir sobre IA en un principio hasta me daba miedo pensar en ello siempre lo han vendido como algo malo o que va perjudicar al mundo como lo conocemos y la realidad que eh vito en este curso es bastante diferente por que es una herramienta que todos podemos utilizar para maximizar nuestra productividad se en un emprendimiento o en un trabajo normal, me llama mucho al atención la carrera de data science ojala me alcance el tiempo para poder ver mas a fondo sobre ello gracias por la oportunidad

Apenas estoy aprendiendo sobre este tema y es muy interesante lo que se puede hacer con estas técnicas.

Si, me gusta saber todo esto de IA.
Gracias.

Estoy muy contento con este curso y quiero seguir aprendiendo en todo este mundo tan grandioso

Sí, estoy emocionado.
AAAAAaaaaah !!

I´m so excited with this knowledge…!!!

Emocionada por iniciar mi carrera en ciencia de datos!

Quiero especializarme en IA.

Francamente me emociona mucho aprender todo lo que sea posible sobre la IA y, en especial, de su aplicación como Data Science.

Sé que este curso me ayudará a contextualizarme más y aprender los conceptos básicos.

Éxitos a quienes, como yo, anhelan construir su carrera profesional entorno a esta tecnología.

La verdad ya me esta gustando mucho este curso me da más curiosidad de aprender de toda esta tecnología.

Super interesante aprender de IA, deseo aplicarlo al Marketing Digital.