Entre otras cosas, se utiliza una combinación de técnicas de ciencia de datos, como el aprendizaje automático, la estadística, la analítica avanzada, la minería de datos, la previsión, la optimización, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial. 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. Finalmente, vas a tener la oportunidad de ver cómo se aplican los distintos tópicos vistos en este módulo a un caso de uso enfocado en el sector retail mediante el uso de la herramienta Jupyter Notebook y pondrás en prácticas tus conocimientos aplicando todos los conceptos vistos en este módulo al caso de uso de Airbnb. Entiende el proceso para desarrollar proyectos basados en datos, principalmente de ciencia de datos, desde la formulación del problema hasta la evaluación e interpretación de los modelos, usando herramientas y lenguajes de un científico de datos.

La computación en la nube escala la ciencia de datos proporcionando acceso a más potencia de proceso, almacenamiento y otras herramientas necesarias para proyectos de ciencia de datos. El aumento del volumen de orígenes de datos y, por lo tanto, de datos, ha convertido a la ciencia de datos en uno de los campos de más rápido crecimiento de todas las industrias. Como resultado, no sorprende que el rol de científico de datos haya sido calificado como el “trabajo más sexy del siglo XXI” por Harvard Business Review (enlace externo a IBM). Las organizaciones dependen cada vez más de ellos para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio.

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Sin embargo, durante la última década, y especialmente a partir de 2016, este término ha sido sustituido por el de ciencia de datos[4]. Tal como acertadamente apuntan los autores, esta transmutación responde a un cambio en la manera en que se afrontan los proyectos que buscan extraer valor de los datos, algo que también requiere adaptar o modificar la metodología CRISP-DM. Incluye la formulación de una hipótesis, la recopilación de datos relevantes, el análisis de los datos mediante técnicas estadísticas y la interpretación de los resultados para obtener conclusiones. A partir de lo que resulta de una primera fase de análisis de requisitos, se pasa a la recogida de los datos necesarios para poder satisfacer las necesidades finales, los comportamientos a evaluar y los aspectos a medir.

Esta estrategia ortodoxa, común en el desarrollo de software, implica un proceso de cinco pasos (Requisitos, Diseño, Implementación, Pruebas, Despliegue) donde los pasos se toman de forma secuencial. Si bien esto puede resultar útil para algunos proyectos, a veces se considera difícil de gestionar cuando se trabaja con proyectos respaldados por datos. La implementación https://ssociologos.com/2024/04/09/diferencia-entre-las-bases-de-datos-nosql-y-las-bases-de-datos-relacionales/ y puesta en funcionamiento del modelo es uno de los pasos más importantes del ciclo de vida del machine learning, pero a menudo se ignora. Asegúrese de que el servicio que elija facilite la puesta en funcionamiento de modelos, ya sea proporcionando API o asegurando que los usuarios creen modelos de una manera que permita una fácil integración.

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El Informe sobre el futuro de los trabajos del Foro Económico Mundial 2020 enumeró a los analistas de datos y científicos como el principal trabajo emergente, seguido inmediatamente por los especialistas en inteligencia artificial y aprendizaje automático, y los especialistas en big data. Hoy en día, es difícil imaginar contextos en los que no se aplique el análisis de datos, aunque sea de forma no exhaustiva. Esta metodología se utiliza para analizar datos que están curso de ciencia de datos organizados en secuencias de tiempo. Se busca identificar patrones, tendencias y estacionalidad en los datos a lo largo del tiempo, lo que puede ayudar en la predicción de futuros eventos. Las personas que trabajan en Data Science y están ocupadas en encontrar las respuestas a diferentes preguntas todos los días se encuentran con la Metodología de Data Science. La Metodología de la Ciencia de Datos indica la rutina para encontrar soluciones a un problema específico.

Esto proporciona una forma estructurada y sistemática de analizar y sintetizar la información, lo que facilita la interpretación de datos y la extracción de conclusiones significativas a partir de los mismos. Los profesionales de la ciencia de datos utilizan sistemas de computación para seguir el proceso de la ciencia de datos. Los datos pueden ser preexistentes, recién adquiridos o un repositorio descargable de Internet. Los científicos de datos pueden extraerlos de las bases de datos internas o externas, del software CRM de la empresa, de los registros del servidor web, de las redes sociales o adquirirlos de terceros de confianza. “Para avanzar en la evaluación responsable de la investigación y la ciencia abierta, y promover la toma de decisiones imparcial y de alta calidad, es urgente que la información sobre investigación esté disponible de manera abierta a través de infraestructuras académicas también abiertas.