Ciencia de datos: la clave para la formación de datos

Los rápidos avances en la recopilación y el almacenamiento de datos han permitido a muchas organizaciones acumular grandes cantidades de datos. Las herramientas y técnicas de análisis tradicionales no se pueden utilizar debido a los grandes conjuntos. Data Science es una combinación de métodos de análisis de datos tradicionales con algoritmos sofisticados para procesar una gran cantidad de conjuntos. También ha hecho una manera de descubrir nuevos tipos de datos.

Echemos un vistazo a algunas aplicaciones conocidas para el análisis de datos-

  • Negocios: cuando hacemos negocios, debemos estar seguros de que el punto de venta de nuestros productos llega a los clientes. Para ser específicos, tenga en cuenta que los escáneres de códigos de barras y las tecnologías de tarjetas inteligentes, que utilizamos en el mundo actual, han permitido a los minoristas estimar los datos sobre las compras del cliente en los mostradores. Los minoristas utilizan esta información, junto con otros registros comerciales y de servicio al cliente, para desarrollar una mejor comprensión de las necesidades de los clientes y mejorar sus negocios.
  • Medicina, ciencia e ingeniería: los investigadores en este campo están extrayendo rápidamente datos que son clave para futuros descubrimientos. Por ejemplo, los satélites en el espacio nos envían datos sobre lo que está sucediendo en el mundo de hoy. Los datos que proporciona el satélite varían de varios terabytes a petabytes, lo que definitivamente es una cantidad enorme.

Hemos visto algunas aplicaciones básicas de la ciencia de datos, ahora vamos a enfocarnos en los desafíos:

  • Escalabilidad: los avances en la generación y recopilación de datos (conjuntos con tamaños de gigabytes, terabytes o incluso petabytes) son cada vez más comunes. Si algún algoritmo pudiera manejar una cantidad tan grande, podemos hacer un algoritmo de tal manera que podamos dividir un bloque enorme en varios bloques pequeños. Este método se conoce como escalabilidad. La escalabilidad garantiza la facilidad de acceso a los registros individuales de una manera eficiente.
  • Dimensiones altas: hoy en día, el manejo de conjuntos con cientos y miles de atributos es común. En bioinformática, el análisis de la UCI produce una dimensión enorme de mediciones y muchas características para rastrear la salud humana. Además, para algunos algoritmos de análisis, el complejo computacional aumenta a medida que aumenta la dimensionalidad.
  • Datos heterogéneos y complejos: el análisis de datos tradicional a menudo trata con conjuntos que tienen atributos del mismo tipo. Ahora, como los datos están en auge en muchas industrias, los datos se han vuelto heterogéneos y complejos.
  • Análisis no tradicional: las tareas actuales de análisis de datos a menudo requieren la valoración de miles de hipótesis y el desarrollo de algunas de estas técnicas ha sido motivado por el deseo de automatizar el proceso de evaluación de hipótesis.

Como sabemos que los datos están interrelacionados, haciendo uso de los atributos, podemos distribuirlos en categorías:

  1. Distinción: Igual y no igual.
  2. Orden: <,>, <=,> =
  3. Adición: + y-
  4. Multiplicación: * y /

Como podemos observar, hay muchas áreas que necesitan científicos de datos que se vuelve muy importante para aprender y construir una carrera en este campo emergente. Los empleos futuros dependen en gran medida de la ciencia de datos; En el campo de la ciencia, el comercio, la ingeniería, etc.

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