¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un mundo tecnológico actual usando un término muy común. Es una entidad multidisciplinar que trata datos de forma estructurada y no estructurada. Utiliza métodos científicos y matemáticas para procesar datos y extraer conocimiento de ellos. Funciona con el mismo concepto que Big Data y Data Mining. Requiere un hardware poderoso junto con un algoritmo eficiente y programación de software para resolver los problemas de datos o procesar los datos para obtener un conocimiento valioso de ellos.

Las tendencias de información actuales nos brindan el 80% de los datos de manera no estructurada, mientras que el resto el 20% está estructurado en formato para un análisis rápido. Los detalles no estructurados o semiestructurados requieren procesamiento para que sean útiles para el entorno empresarial actual. En general, esta información o detalles se generan a partir de una amplia variedad de fuentes, como archivos de texto, registros financieros, instrumentos y sensores y formularios multimedia. Extraer conocimientos significativos y valiosos de esta información requiere algoritmos y herramientas avanzados. Esta Ciencia está proponiendo una propuesta de valor para este fin y esto la está convirtiendo en una ciencia valiosa para el mundo tecnológico actual.

¿Cómo la ciencia de datos extrae información de los datos?

1. Por ejemplo, los sitios en línea actuales mantienen un gran volumen de detalles o información perteneciente a su base de clientes. Ahora, la tienda online quiere proponer recomendaciones de productos para cada cliente en función de su actividad pasada. La tienda obtuvo toda la información de los clientes, como el historial de compras anteriores, los productos que buscan en el historial, los ingresos, la edad y algunos más. Aquí, la ciencia puede ser de gran ayuda al generar modelos de trenes utilizando los detalles existentes y la tienda podría recomendar productos precisos a la base de clientes a intervalos regulares. Procesar información para este propósito es una actividad compleja, pero la ciencia puede hacer maravillas para este propósito.

2. Veamos otro avance tecnológico en el que esta ciencia puede ser de gran ayuda. El automóvil autónomo es el mejor ejemplo aquí. Los detalles en vivo o la información de sensores, radares, láseres y cámaras generalmente crean el mapa del entorno para los autos sin conductor. El automóvil utiliza esta información para decidir dónde ser rápido y dónde ser lento y cuándo adelantar a otros vehículos. La ciencia de datos utiliza un algoritmo avanzado de aprendizaje automático para este propósito. Esta es otra mejor instancia para transmitir más sobre la ciencia y cómo ayuda en la toma de decisiones utilizando los detalles o la información disponibles.

3. El pronóstico del tiempo es otra área donde esta ciencia juega un papel vital. Aquí, esta ciencia utilizada para el análisis predictivo. Detalles o información o hechos o cifras recopilados de radares, barcos, satélites y aeronaves utilizados para analizar y construir modelos para el pronóstico del tiempo. Los modelos desarrollados que utilizan la ciencia ayudan a pronosticar el clima y también a predecir con precisión la ocurrencia de calamidades naturales. Sin ciencia, los datos recopilados serán totalmente en vano.

Ciclo de vida de la ciencia de datos

• Captura: La ciencia comienza con la adquisición de datos, ingreso de datos, extracción de datos y recepción de señales.

• Procesamiento: esta ciencia procesa los datos adquiridos de manera eficaz mediante la extracción de datos, la agrupación y clasificación de datos, el modelado de datos y el resumen de datos.

• Mantenimiento: The Science mantiene los datos procesados ​​mediante almacenamiento de datos, limpieza de datos, organización de datos y arquitectura de datos.

• Comunicar: esta ciencia comunica o sirve datos utilizando informes de datos, visualización de datos, inteligencia comercial y modelos de toma de decisiones.

• Análisis: esta ciencia analiza datos utilizando procesos exploratorios o confirmatorios, análisis predictivo, regresión, minería de texto y análisis cualitativo.

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