Uno de los mayores desafíos es eliminar el sesgo en los conjuntos de datos y las aplicaciones de análisis. Eso incluye problemas con los datos subyacentes en sí y aquellos que los científicos de datos construyen inconscientemente en algoritmos y modelos predictivos. Dichos sesgos pueden sesgar los resultados de los análisis si no se identifican y abordan, lo que genera https://laverdad.com.mx/2023/12/unico-en-mexico-y-el-mundo-el-bootcamp-de-programacion-de-tripleten/ hallazgos defectuosos que conducen a decisiones comerciales equivocadas. Peor aún, pueden tener un impacto dañino en grupos de personas —por ejemplo, en el caso de prejuicios raciales en los sistemas de inteligencia artificial. El objetivo de la ciencia de datos es extraer información y conocimientos de los datos para apoyar la toma de decisiones y resolver problemas.
Dada la pronunciada curva de aprendizaje en la ciencia de datos, muchas empresas buscan acelerar el retorno de inversión en proyectos de IA. A menudo tienen dificultades para contratar el talento necesario para aprovechar todo el potencial del proyecto de ciencia de datos. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”. La visualización de datos consiste en presentarlos en un formato pictórico o gráfico para que puedan analizarse fácilmente. Es un aspecto fundamental para que las organizaciones puedan tomar decisiones de negocios apoyándose en los resultados obtenidos a partir de la ciencia de datos. Algunos equipos de ciencia de datos están centralizados a nivel empresarial, mientras que otros están descentralizados en unidades de negocio individuales o tienen una estructura híbrida que combina esos dos enfoques.
¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y el análisis de datos?
Esta carrera en UTEC, primera de su tipo en el Perú, te llevará a dominar la relación entre las matemáticas, la estadística y la computación. Con tus conocimientos en análisis y procesamiento de datos, podrás ser el líder de los nuevos retos que el mundo afronta. La plataforma de ciencia de datos de Oracle incluye una amplia gama de servicios que brindan una experiencia integral de principio a fin, diseñada para acelerar la implementación del modelo y mejorar los resultados de la ciencia de datos. Una plataforma de data science disminuye la redundancia e impulsa la innovación al permitir que los equipos compartan código, resultados e informes. Se eliminan los cuellos de botella del flujo de trabajo, ya que se simplifica la gestión y utilizan las mejores prácticas.
Sin embargo, a medida que profundizábamos en los diversos temas, desvelamos que, tal y como sorprendió a los físicos del siglo XX, esta serie de elementos no eran fundamentales… y mucho menos únicos. Fue así como os presentamos a los quarks, los elementos que dan forma a los protones y a los neutrones, así como a los neutrinos, unas partículas prácticamente indetectables, pero piezas clave en la comprensión del Cosmos. Finalmente, para dar por finalizado este ciclo de términos clave, aparecieron por nuestra web las partículas gamma, llegadas en forma de rayos desde enormes explosiones que tienen lugar en el Universo, bombardeándonos de forma constate.
Los beneficios de una plataforma de data science
La ciencia de datos es un campo que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para obtener conocimientos y perspectivas a partir de datos estructurados y no estructurados. Implica el uso de técnicas estadísticas e informáticas para examinar y dar sentido a grandes conjuntos de datos complejos y, a continuación, utilizar ese análisis para tomar decisiones acertadas. El portafolio de productos de ciencia de datos y ciclo de vida de IA de IBM se basa en nuestro duradero compromiso con las tecnologías de código abierto bootcamp de programación e incluye una gama de funcionalidades que permiten a las empresas desbloquear el valor de sus datos de nuevas formas. AutoAI, una nueva y potente capacidad de desarrollo automatizado en IBM Watson® Studio, que acelera la preparación de datos, el desarrollo de modelos y las etapas de ingeniería de funciones del ciclo de vida de la ciencia de datos. Esto permite que los científicos de datos sean más eficientes y les ayuda a tomar decisiones mejor informadas sobre qué modelos funcionarán mejor para los casos de uso reales.
