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Data Science
¿Qué es Data Science?
La terminología Data Science, o ciencia de datos, ha estado presente desde muchas décadas, sin embargo, no es hasta los 70 cuando el término empieza a usarse para referirse a los métodos de procesamiento de datos. Fue en 2001, cuando la ciencia de datos se separa del Big Data, y se proclama como una disciplina independiente.
Principales diferencias entre Data Science y Big Data
Big Data se caracteriza por sus “7V”: Volumen, Variedad, velocidad, Veracidad, Valor, Visualización, Variabilidad. Agrupa información de diferente tipo y fuente mientras que Data Science cuenta con las técnicas necesarias para analizar dichos volúmenes de datos.
La Inteligencia de Datos proporciona un increíble potencial de rendimiento. Sin embargo, es la ciencia de datos quién proporciona el lado teórico y experimental, además de proporcionar un proceso deductivo e inductivo.
La ciencia de datos utiliza modelos inteligentes que aprenden de sí mismos, como el Machine Learning, junto con métodos estadísticos para entrenar a los ordenadores. En contraposición, el Big Data se encarga de la extracción de la información útil hallada en grandes fuentes de datos
Se puede afirmar entonces que, Data Science no existiría de no ser por el Big Data, dado que se desenvuelve dentro del ámbito. Sin embargo, el Big Data no tendría (u obtendría) el valor actual si no fuese gracias a los análisis y métodos usados por la ciencia de datos.
Los conceptos clave del Data Science
El aprendizaje automático de las máquinas es posible gracias a ciertos algoritmos que identifican y aprenden de patrones como:
- Machine Learning
- Deep learning
- Text mining
- Data mining
- IA/Inteligencia Artificial
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