Términos Data Science que debes conocer
Cualquier empresa u organización del mundo actualmente tiene la necesidad de manejar grandes cantidades de datos. De ahí la importancia a la hora de conocer los términos Data Science que te permitan conocer y manejar las estrategias clave y tomar las mejores decisiones en cualquier empresa a diario.Sin embargo, las enormes cantidades de datos que se generan cada segundo están, en su mayoría, sin procesar. Data Science es un campo multidisciplinar que combina varias herramientas, Machine Learning y algoritmos para descubrir tendencias y patrones en los datos sin procesar. Todas estas tendencias y patrones son utilizadas por las empresas para optimizar su productividad y sus ingresos.Los Data Scientist son los encargados de analizar los datos sin procesar para obtener información valiosa para empresas u organizaciones. Una de las partes fundamentales de su trabajo es trabajar con las partes interesadas para comprender sus objetivos comerciales y averiguar de qué manera pueden utilizarlos para alcanzar esos objetivos.Términos Data Science imprescindiblesA medida que el campo Data Science va desarrollándose y se profesionaliza en las operaciones comerciales, puede convertirse en un desafío para aquellos que comienzan a trabajar en el sector y, sobre todo, para aquellas personas sin experiencia en tecnología que, como es lógico, no conocen la multitud de términos que utilizan los Data Scientist.Por eso, y en el caso de que te hayas decidido a realizar un curso de Data Science, vamos a resumir algunas de las tecnologías, palabras y frases más habituales que se usan en Data Science:AlgoritmosConjunto de instrucciones proporcionadas a una computadora para efectuar la tarea de un Data Sciencist de procesar grandes cantidades de información. Los algoritmos suelen estar en un lenguaje que los humanos pueden comprender. Pueden variar desde los más sencillos hasta los más complejos.Inteligencia artificial (IA)Las máquinas que pueden utilizar los datos que se les suministran y actuar de manera inteligente con conocidas como Inteligencia Artificial. Este es uno de los aspectos más apasionantes y de rápida evolución de Data Science.Estas máquinas inteligentes tienen la capacidad de procesar los datos que reciben y utilizarlos para aprender, adaptarse y tomar decisiones, replicando el cerebro humano hasta cierto punto. Un ejemplo bastante representativo es el de los vehículos autónomos que utilizan datos de varias fuentes para tomar decisiones sobre la velocidad y las maniobras a la hora de transitar por la carretera.Big dataEn los últimos años, con el aumento de la conectividad a Internet en todo el planeta, se generan más y más datos por segundo. Big data hace referencia a la enorme cantidad de datos que se generan a alta velocidad.Análisis de comportamientoEl análisis de comportamiento utiliza datos para comprender por qué y cómo los consumidores se comportan de determinada manera. Entender este comportamiento mediante el uso de datos, permite a las empresas predecir sus acciones en el futuro. Estas predicciones ayudarán a la empresa o al Data Scientist a alcanzar resultados muy beneficiosos.Teorema de BayesSe trata de una fórmula matemática que se usa para determinar la probabilidad condicional, o la probabilidad de que suceda un evento con respecto a que suceda o no otro evento. Es decir, el teorema de Bayes es utilizado para probabilidades y resultados que dependen de variables desconocidas y, es tremendamente útil en el ámbito de Data Science.ClusteringEl clustering hace referencia a la agrupación de datos similares u homogéneos. Cuando un algoritmo recibe datos, los concentra en función de los puntos similares de estos.Deep LearningEl Deep Learning, logra que las máquinas perfeccionen por sí solas el aprendizaje y la examinación de los algoritmos. Ayuda a los ordenadores y a las máquinas a efectuar acciones humanas de manera sencilla. El Deep Learning es una fórmula avanzada de Machine Learning y resulta muy beneficioso en la resolución de problemas complejos. Se trata de uno de los desarrollos más recientes de Data Science.Visualización de datosUna de las claves de Data Science, hace referencia al uso de gráficos, tablas e infografías para representar datos de un modo visual, atractivo y claro.Ingeniería de datosCualquier dato que se recoja tiene infinidad de aplicaciones. La ingeniería de datos es un segmento específico de Data Science, que se encarga de aplicar de un modo práctico estos datos y, por supuesto, su análisis.Análisis de datos exploratorios (EDA - Exploratory data analysis)Se trata del proceso de investigación de datos. Los Data Scientist lo utilizan para descubrir patrones, verificar fallos y grietas en los sistemas y probar hipótesis. EDA utiliza el análisis estadístico para resumir las principales características de los conjuntos de datos.Redes neuronalesLas redes neuronales en el cerebro humano, son un sistema denso de nodos que tienen múltiples capas como entrada, salida y capas ocultas por encima y por debajo.En el caso de las redes neuronales en Data Science, se basan en un diseño muy parecido. Mediante una red neuronal, los datos se mueven en una dirección. Del mismo modo que las neuronas, los nodos transfieren información a otros nodos de la red. Estas resuelven problemas a través de un método de ensayo - error y desarrollan resultados sin reglas programadas.Machine learningUn área específica de Data Science, podríamos considerarla como la aplicación práctica de la Inteligencia Artificial. Se intenta mejorar la capacidad de los ordenadores alimentándose con datos extraídos del mundo real. Con la ayuda de estos, las máquinas y los ordenadores aprenden y actúan de un modo similar al del ser humano.El Machine Learning tiene como objetivo hacer que las computadoras aprendan y hagan ajustes sin ayuda humana.Análisis estadístico Se trata del proceso de generar estadísticas y descubrir patrones y/o tendencias en los datos.Modelo predictivoHace uso de los datos disponibles de eventos anteriores para predecir resultados futuros. Los algoritmos analizan una gran cantidad de datos para realizar pronósticos precisos. Los Data Scientist suelen confiar habitualmente en modelos predictivos ya que acelera y resultan muy certeros en la obtención de resultados.PythonUn lenguaje de programación de código abierto, es decir, cualquier persona puede editarlo y modificarlo. Es habitual su uso en la creación de sitios como YouTube que atraen gran cantidad de tráfico. Aprender Python te servirá para desarrollar sitios, aplicaciones web y aplicaciones GUI de escritorio.Structured Query Language (SQL)Un lenguaje de programación diseñado para interactuar con bases de datos. Aprender SQL te servirá, por norma general, para actualizar y recuperar datos de una base.Y, ahora que ya te has familiarizado con los términos más utilizados en la industria, ¿te animas a estudiar Data Science y formar parte de este apasionante mundo y comenzar tu propia carrera?Si lo tienes claro, en The Bridge te ofrecemos una formación intensiva, completa y práctica para que te conviertas en un auténtico profesional mediante el bootcamp de Data Science en tan solo 15 semanas. Si quieres saber más, pregúntanos lo que quieras aquí sin ningún compromiso.Consigue uno de los empleos mejor pagados de España, ¡es el momento de dar un fuerte impulso a tu carrera profesional!Sigue leyendo. Artículos especializados en diferentes áreasEcha un vistazo al resto de artículos que tenemos en nuestro blog. Trabajamos duro para crear contenido de calidad y enriquecer la comunidad.
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