En 1974 el científico danés, Peter Naur, utilizó el término como sustituto de las ciencias computacionales en su libro “Concise Survey of Computer Methods”. A partir de su publicación, el concepto comenzó a estudiarse y utilizarse más abiertamente en el entorno académico. Como se puede deducir, esta ciencia es interdisciplinaria pues abarca conocimientos de matemáticas, estadística e informática, principalmente.
En 2010 Kenneth Cukier escribe “Data, Data Everywhere” donde expresa su opinión acerca de ese nuevo tipo de profesional, el científico de datos. Una figura que debe combinar las habilidades de programador de software y estadístico, capaz de analizar y encontrar datos interesantes en bases de datos extensas. Jeff Wu en una conferencia inaugural para la Cátedra de Estadística HC Carver en la Universidad de Michigan pide abiertamente que las estadísticas pasen a denominarse ¿En qué se beneficia la ciencia de datos de la inteligencia artificial? Un curso que te ayuda a usarlos y a los profesionales dedicados a esta área, científicos de datos. Es posible que la primera idea que se tiene al escuchar «ciencia de datos» es una computadora y mucha información, nada más.
Visualización de datos
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Es importante porque antes de poder leer los datos, hay que asegurarse de que estén en un estado que facilite su lectura, sin errores, valores que falten o valores erróneos. No, estos programas especializados no otorgan créditos universitarios ni son homologables por ningún curso valido por créditos en la Universidad https://www.elagora.com.mx/Que-es-la-ciencia-de-datos-y-como-se-relaciona-con-la-inteligencia-artificial.html de los Andes. Crea, prueba y despliega aplicaciones con la aplicación gratuita de procesamiento de lenguaje natural. Cree y escale modelos de IA con sus aplicaciones nativas de la nube en prácticamente cualquier nube. Cree y escale modelos de IA con sus aplicaciones nativas en cloud en prácticamente cualquier cloud.
¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y el análisis empresarial?
Una vez que se obtiene acceso, el equipo de ciencia de datos podría analizar los datos a través de varias herramientas posiblemente incompatibles. Por ejemplo, un científico podría desarrollar un modelo utilizando el lenguaje R, pero la aplicación en la que se usará está escrita en un lenguaje distinto. Este es el motivo por el que la implementación de modelos en aplicaciones útiles puede llevar desde semanas hasta incluso meses.
