Los principales objetivos que la Data Science debe cumplir, son los siguientes:
Tomar decisiones
Crear estrategias de negocio
Producir software basados en Inteligencia Artificial
Proceso del Data Science
Las distintas actividades que se llevan a cabo en el proceso de Data Science se pueden resumir de la siguiente manera:
Obtener datos (mediciones directas, encuestas y fuentes de internet)
Transformar o limpiar datos (dar formato correcto, eliminar o marcar errores y espacios en blanco)
Explorar, analizar y visualizar datos (buscar, organizar y graficar información)
Usar modelos de Machine Learning (predecir información)
Escalar modelos de Machine Learning (poner los modelos a disposición de los usuarios)
El proceso de Data Sciencedependerá en gran medida del proyecto o empresa en la que se trabaje, pero algo general es que se basa en el método científico o metodología para descubrir por qué las cosas pasan como pasan. Por lo que se debe tener muy claro cuál es la pregunta y objetivo del caso de negocio. Ya que es un ciclo, es decir que se repetirá constantemente.
Áreas de conocimientos en Data Science
Es una intersección de varios conocimientos en los que se encuentran:
Matemáticas y estadística
Ciencias computacionales
Conocimiento del dominio o sector del negocio
El nivel de profundidad de cada una de estas áreas se va a determinar de acuerdo al rol que quieras aprender. Sin embargo, algunas habilidades básicas para todos los roles serían: programación, estadística descriptiva, probabilidad y mantenerse actualizado sobre lo que pasa alrededor de la industria en que se encuentra.
Construye tu camino profesional como Data Scientist
En conclusión, Data Science es un campo que se encarga de utilizar múltiples herramientas para encontrar información valiosa, dentro de los datos, tanto del presente, como del posible futuro. Construir tu carrera en Data Science es posible con perseverancia y siguiendo los cursos de Platzi.
En el mundo de Data Science, independientemente del rol que ocupes. Debes sí o sí, tener un buen dominio de las siguientes habilidades o skills:
Matemáticas (Estadística, Álgebra Lineal, Cálculo, entre otros.)
Ciencias Computacionales (Programación, Bases de Datos)
Conocimiento del Negocio (Con el fin de indentificar si existe algún problema que puede ser solucionado, aplicando Data Science)
Comunicación: Este skill es un Plus. Tiene el mismo grado de relevancia que los antes mencionados, ya que debes ser capaz transmitir de una manera simple y/o entendible tu investigación (sea de manera escrita u oral) tanto para tus colegas, como para una persona común.
Acepto retroalimentaciones, en caso de existir alguna incoherencia con mi aporte.
Muy buen aporte. La parte comunicacional es muy importante, complementar los insights y reportes con Storytelling te diferencia del montón.
Es el proceso en el cual utilizamos los datos para obtener información valiosa, esto para tomar decisiones y crear estrategias de negocio y crear productos de software más inteligentes y funcionales, es decir, productos basados en la inteligencia artificial.
La ciencia de datos es una intercepción de conocimientos entre las ciencias computacionales, el conocimiento del dominio y las matemáticas y estadísticas.
Tiene unos pasos que se pueden seguir para cumplir con estos fines:
Obtención de datos, puede ser por medio de encuestas, internet, etc.
Transformar y limpiar los datos, determinar que estén correctos y en el formato deseado.
Explorar, analizar y visualizar los datos para encontrar patrones o tendencias.
Usar modelos de machine learning, para poder predecir información
Integrar datos e inteligencia artificial a productos software.
Proceso de la ciencia de datos
Cada proceso dependerá del proyecto que se esté realizando, sin embargo este proceso está basado en el método científico llevado al uso de datos
Hacer una pregunta interesante
Obtener los datos
Explorar los datos
Analizar los datos
Comunicar y visualizar resultados
Comparto algo de mis apuntes. espero ler sirva
)
Muy buen resumen Juan!!
Excelente Mindmap!
El paso más importante es tener claro cuál es la pregunta o caso de negocio
Esa me vino en el examén (Y)
Actualmente, pertenezco a una Unidad de I+D enfocada en brindar soluciones al sector cuero, calzado e industrias conexas.
Mi idea de llevar esta serie de cursos es implementar nuevas herramientas tecnológicas para mejorar la competitividad del sector.
Cuidado !,
Hello! Corregimos la pregunta para que sea más sencilla de entender. 🤓🤗💚
yo también respondí eso y está mal :(
Este libro es una buena compañía a lo largo de las rutas de parendizaje. Data Science from Scratch
Gracias!!
Mis apuntes #3 (Notion)
Excelente tu trabajo aplicando el método cornell, una duda es por medio de alguna aplicación, o diseñaste algo en word??
Hola @diego_k2_007 muchas gracias. Sí, la aplicación es Notion (app gratuita) y una plantilla para el esquema de Notas de Cornell.
Saludos desde Ecuador compañero.
Un pequeño aporte ahondando sobre la información y los datos:
Definimos los datos como un representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, etc.) de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa.
Definimos Información como el nombre por el que se conoce un conjunto organizado de datos procesados que constituyen un mensaje que cambia el estado de conocimiento del sujeto o sistema que recibe dicho mensaje.
Podemos concluir que los datos con procesamiento nos dan información.
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Ejemplo:
Datos:
Tengo 5 manzanas.
Como 1 manzana por día.
Estos datos sin procesamiento, o sea separados, no nos dan ninguna información. En el momento que los procesamos podremos extraer información, como por ejemplo, en 5 días me quedo sin manzanas.
Si agregamos otro dato: (hoy el lunes), tendremos una información mas precisa: el viernes me quedo sin manzanas.
La intersección de los campos Matemáticas y Estadística - Ciencias Computacionales - Conocimiento del Dominio =
++Crean a un profesional en Data Sciense,++ aunque depende de que tanto te especialices en cada una de estas secciones, el rol de trabajo al que puedas dedicarte.
Lo mínimo requerido para un profesional en Data Science es:
Dentro de Ciencias Computacionales:++aprender a programar++
Dentro de Matemáticas y Estadística:++aprender sobre estadística descriptiva y medidas de tendencia central++
Dentro del Conocimiento del Dominio:e++star en constante actualización sobre la industria a la que quieras dedicarte++
Proceso Data Science:
Hacer una pregunta interesante
Obtener los datos
Explorar los datos
Analizar los datos
Comunicar y visualizar los datos
Se integra: matematicas y estadistica, ciencias computacionales, conocimiento del dominio de la industria a la que se quiere dedicar.
La pregunta puede ser antes o depues de tener tu data. Lo que me lleva a la pregunta. Como puedo hacer o que es una buena base de datos?
Les comparto mis apuntes:
¡Feliz! y muy animada a iniciar Data Science con Platzi
¿En que ramas del conocimiento se puede aplicar inteligencia artificial?
¡Hola PlatziNauta! 👋
Hay varias opciones, algunas son el servicio al cliente, redes sociales, servicios de transmisión, vídeo juegos...
No hay duda de que la inteligencia artificial (IA) es cada vez más importante en nuestro mundo.
Tiene el potencial de revolucionar muchos campos diferentes, desde la sanidad hasta las finanzas o la fabricación. He aquí algunos de los ámbitos en los que puede aplicarse la IA
Sanidad:
La IA puede utilizarse para desarrollar planes de tratamiento personalizados para los pacientes, basados en sus perfiles genéticos individuales. También puede utilizarse para diagnosticar enfermedades antes y con más precisión que nunca.
Finanzas:
La IA puede utilizarse para identificar el fraude financiero, optimizar las carteras de inversión y proporcionar asesoramiento financiero personalizado.
Fabricación:
La IA puede utilizarse para mejorar el control de calidad en fábricas y otros entornos industriales. También puede utilizarse para crear productos personalizados mediante el uso de la tecnología 3D. Como también puede utilizarse para optimizar los procesos de producción y predecir las necesidades de mantenimiento.
Logistica :
La IA puede utilizarse para dirigir las entregas y optimizar los niveles de existencias.
Y en muchos otros campos, la IA se está utilizando para crear chatbots, asistentes digitales y otras formas de automatización inteligente.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial sólo están limitadas por nuestra imaginación.
Cuál es el paso más importante en el proceso de la ciencia de datos?
Hola @eberthjmm en lo pesonal creo que es el tener una buenas bases de datos ya que es la materia prima