Ciencia de los Datos IBM Analytics México

February 1, 2024by wpengine0

La investigación cuantitativa se ha establecido como un pilar en el campo de la investigación debido a su capacidad para ofrecer resultados objetivos y precisos, fundamentales en la toma de decisiones basadas en datos. Estos métodos cuantitativos, que incluyen el uso de gráficas, tablas y análisis estadísticos escritos en tiempo pasado, son cruciales para visualizar la información de manera clara y comprensible. Así, la presentación de los datos en un orden lógico y secuencial posibilita una comprensión más profunda de los fenómenos estudiados. En el área de la economía y los negocios, la investigación cuantitativa ofrece un soporte clave para la toma de decisiones estratégicas y la comprensión del comportamiento del mercado. Por medio del análisis estadístico de datos financieros, las empresas pueden prever tendencias económicas, evaluar la satisfacción del cliente y mejorar sus productos o servicios.

El análisis de diagnóstico es un examen profundo o detallado de datos para entender por qué ha ocurrido algo. Se caracteriza por técnicas como el análisis detallado, el descubrimiento y la minería de datos o las correlaciones. Se pueden llevar a cabo varias operaciones y transformaciones de datos en un determinado conjunto con el fin de descubrir patrones únicos en cada una de estas técnicas. Por ejemplo, el servicio de vuelos podría hacer el análisis detallado de un mes con un rendimiento particularmente alto para entender mejor el pico de reservas. Esto puede revelar que muchos clientes visitan una determinada ciudad para asistir a un evento deportivo mensual.

Qué es el análisis de datos y su importancia en el mundo digital

También pueden añadir nodos de cálculo incremental para acelerar los trabajos de proceso de datos, y permitir a la empresa hacer concesiones a corto plazo a cambio de mayores resultados a largo plazo. Por lo general, las plataformas en cloud tienen diferentes modelos de precios, como los modelos por uso o las suscripciones, para atender las necesidades de sus usuarios finales, ya sean grandes empresas https://bitcu.co/carrera-en-ti-bootcamp-de-programacion/ o pequeñas startups. Estas plataformas también son útiles para los científicos de datos expertos, ya que ofrecen una interfaz más técnica. La ciencia de datos combina matemáticas y estadística, programación especializada, análisis avanzados, inteligencia artificial (IA) y machine learning con experiencia en distintas materias para descubrir información práctica oculta en los datos de una organización.

Algunas empresas se están especializando en empaquetar colecciones de datos para que puedan integrarse en la ciencia de datos local. Los data marts le ofrecen a los usuarios internos o externos colecciones de datos altamente procesados para consumo inmediato. Dentro de las empresas, estos cuentan con informes oficiales que hayan sido verificados y certificados. Algunas compañías también ofrecen mercados externos que venden colecciones de datos o los brindan de forma gratuita.

Formación[editar]

Hay que comprender a fondo el problema que la empresa está tratando de resolver y cuáles son los datos de los que dispone para resolverlo. Esta combinación de los conocimientos empresariales y tecnológicos es la esencia de la ciencia de datos. Este libro electrónico es una guía para las empresas modernas sobre cómo innovar en ciencia de datos integrando SAS con su software de código abierto. A medida que aumenta la cantidad de datos generados y recopilados por las empresas, también aumenta su necesidad de científicos de datos. Eso ha provocado una gran demanda de trabajadores con experiencia o capacitación en ciencia de datos, lo que dificulta que algunas empresas cubran los puestos disponibles.

En ese documento se define a los científicos de datos como expertos de computación, programadores de bases de datos y software, y profesionales de otras disciplinas (como bibliotecarios y archivistas), que son cruciales para la gestión exitosa de una colección digital de datos. La mayoría de los proyectos de AI actuales utilizan múltiples tecnologías de ciencia de datos. Según Gartner, la combinación de diferentes técnicas de inteligencia artificial para lograr el mejor resultado se denomina «AI compuesta». En términos generales, uno de los mayores beneficios de la ciencia de datos es potenciar y facilitar una mejor toma de decisiones. Las organizaciones que invierten en él pueden incluir evidencia cuantificable basada en datos en sus decisiones comerciales.

¿Qué hace un científico de datos?

Para facilitar el uso compartido de código y otra información, los científicos de datos pueden utilizar cuadernos de Jupyter y GitHub. A continuación, el investigador se debe centrar en el diseño de la metodología, seleccionando las herramientas y técnicas más apropiadas para recabar los datos. Elegir bootcamp de programación la población de estudio y el método de muestreo adecuado, así como determinar los instrumentos de recolección de datos, como encuestas o cuestionarios, forma parte crucial de este proceso. Esta fase debe ser meticulosamente planeada para asegurar que los datos obtenidos sean representativos y fiables.

  • El lenguaje R se utiliza mucho en la estadística y minería de datos para desarrollar software estadístico y analizar datos.
  • Otro hito importante se dio en el 2005 cuando se publicó «Long-Lived Digital Data Collections Enabling Research and Education in the 21st Century» por The National Science Board.
  • La importancia de la investigación cuantitativa radica en su capacidad de ofrecer resultados con un alto nivel de fiabilidad y objetividad.
  • Además, añaden, “los factores genéticos tienen un papel importante tanto en la aptitud cardiorrespiratoria como en el riesgo de cáncer”.

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