Data Science o La ciencia de datos y diferentes técnicas de análisis.

Data Science o La ciencia de datos y diferentes técnicas de análisis.

El data Science o “La Ciencia de los Datos” es un término que se está volviendo cada vez mas popular en el ultimo año.

Sin embargo, ¿qué significa esto y qué tipo de habilidades necesita? En este artículo, vamos a responder a estas preguntas además de encontrar alguna información importante.

En primer lugar, averigüemos a qué se refiere el término. Básicamente, la ciencia de los datos es una combinación de muchas herramientas, técnicas de aprendizaje automático y algoritmos. Se combinan para descubrir patrones ocultos basados en los datos en bruto.

Principalmente, la ciencia de los datos se utiliza para hacer predicciones y tomar decisiones importantes a través del uso del aprendizaje automático, análisis predictivo y descriptivo ,  análisis casual.

Vamos a realizar una visión más profunda del termino Data Sciene.

 

Análisis predictivo casual:

Básicamente, si necesitas un modelo que pueda predecir el suceso de un cierto evento en el futuro, deberías usar este enfoque. Por ejemplo, si ofreces dinero a crédito, puedes estar preocupado por recuperar tu dinero de los deudores. Por lo tanto, puedes desarrollar un modelo que pueda hacer un análisis predictivo para saber si harán los pagos a tiempo.

Análisis prescriptivo:

Además, si necesita un modelo que tenga la capacidad de tomar decisiones y modificarlas con parámetros dinámicos, le sugerimos que haga un análisis prescriptivo. Está relacionado con el ofrecimiento de asesoramiento. Por lo tanto, predice y sugiere muchas acciones prescritas y los resultados relacionados.

Si quieres un ejemplo, puedes considerar el auto-conductor de Google. Los datos recogidos por el vehículo son utilizables para entrenar más a estos coches. Además, puedes usar muchos algoritmos para añadir más inteligencia al sistema. Como resultado, tu coche puede tomar decisiones importantes, como tomar curvas, tomar los caminos correctos y acelerar o reducir la velocidad.

Aprendizaje automático:

Para hacer predicciones, el aprendizaje automático es otra técnica utilizada en la ciencia de los datos. Si tienes acceso a algún tipo de datos transaccionales y necesitas desarrollar un modelo para predecir tendencias futuras, puedes probar los algoritmos de aprendizaje automático. Esto se conoce como aprendizaje supervisado, ya que tienes los datos para entrenar a las máquinas. Un sistema de detección de fraude se entrena de la misma manera.

Descubrimiento de patrones:

Otra forma es usar la técnica para el descubrimiento de patrones. En este escenario, no tienes acceso a los parámetros para hacer predicciones. Por lo tanto, tienes que buscar esos patrones ocultos que pueden ayudarte a hacer una predicción significativa. Y esto se conoce como el modelo no supervisado porque no tienes etiquetas predefinidas. La agrupación es el algoritmo más popular para este propósito.

Supongamos que trabajas con una compañía telefónica, y hay una necesidad de iniciar una red de torres en un área. En este caso, la técnica de clustering es la adecuada para decidir la ubicación de las torres. Esto asegurará que los usuarios en el área obtengan la mejor fuerza de la señal.

En resumen, esta fue una introducción a la ciencia de los datos y la técnica que utiliza en diferentes campos. Con suerte, la información le ayudará a tener una idea mucho mejor de a qué se refiere el término, y cómo puede beneficiarse de él.

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