Conceptos clave del Data Science

El Data Science en la ciencia que estudia la extracción de conocimiento a partir de los datos. Es un procedimiento por el que se obtiene información muy significativa de los datos extraídos. Este tipo de ciencia de los datos  está apareciendo a causa de la necesidad de trabajar con conjuntos desmedidos de datos (conocidos como Big Data), que están formados por datos estructurados como por datos semiestructurados o desestructurados. Todo este conjunto de datos está proporcionado por la información que generan los dispositivos electrónicos, las redes sociales y la web.

Si te planteas convertirte en data scientist, desde la Universidad de Alcalá ofertamos un máster en Data Science que te especializará en conceptos como los que puedes ver a continuación. ¡Sigue leyendo!

Conceptos clave del Data Science

Business Intelligence

Se trata de la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de manera que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.

Desde un punto de vista más pragmático y asociando este concepto directamente con las tecnologías de la información, podemos definir Business Intelligence como el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales e información desestructurada en información estructurada, para su explotación directa o para su análisis y conversión en conocimiento dando así soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.

Big Data

Se refiere al gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios de todo tipo cada día. El Big Data son todos los conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales.

Data Mining

Es un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos que expliquen el comportamiento de estos datos. Estos patrones pueden encontrarse utilizando estadísticas o algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales. La intención del data mining es aportar información valiosa a las empresas para ayudarlas a tomar decisiones futuras.

Machine Learning

Consiste en una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir que identifica patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también implica que estos sistemas se mejoras de forma autónoma con el tiempo, sin necesidad de intervención humana.

Deep Learning

También conocido como aprendizaje profundo o redes neuronales profundas, es un aspecto de la inteligencia artificial que se ocupa de emular el enfoque de aprendizaje que los seres humanos utilizamos para obtener ciertos tipos de conocimiento. En su forma más sencilla, el aprendizaje profundo puede considerarse como una formas de automatizar el análisis predictivo. Los algoritmos que utiliza el deep learning se apilan en una jerarquía de creciente complejidad y abstracción.

Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial se basa en simular los procesos de inteligencia humana por medio de algoritmos. Dota a una máquina de funciones que le permiten comportarse de manera inteligente, pudiendo resolver problemas, aprendiendo y tomando decisiones con el objetivo de cumplir con éxito la tarea para la que ha sido programada con la mayor eficacia y rapidez posibles.

Text-mining

La minería de textos se engloba dentro de las técnicas y modelos de la minería de datos. El objetivo de esta tecnología es la búsqueda de conocimientos en grandes colecciones de datos. La diferencia con data mining es que la información nueva encontrada no se encuentra estructurada y en data mining sí. Adopta técnicas de aprendizaje automático para el reconocimiento de patrones y la comprensión de la nueva información recopilada.

Data Analytics

El análisis de datos en un enfoque que implica el análisis de datos, en concreto Big Data, para sacar conclusiones. Al utilizar data analytics, las empresas pueden estar mejor equipadas para tomar decisiones estratégicas y aumentar su volumen de negocios. Sus objetivos principales son mejorar la eficiencia operativa, mejorar y optimizar la experiencia UX y del cliente y perfeccionar el modelo de negocio.

Máster en Data Science en España

El máster en Data Science te abrirá las puertas del mundo laboral, ya que es una profesión a la que muy pocas personas se dedican. Debido a esto, la demanda de las empresas por incorporar a un data scientists en sus filas es muy grande. Actualmente, cursar el máster en Data Science te garantiza obtener un empleo rápidamente en España.

El máster está orientado tanto para profesionales que desean ampliar sus conocimientos y especializarse en el data science, como para aquellos que quieren cambiar su vida y dedicarse a la ciencia de los datos.

De cualquier manera, el máster en Data Science es una opción para abrirse nuevos caminos en el ámbito profesional. No te lo pienses más y ¡anímate!