CIENCIA DE LOS DATOS. UNIDAD 1. INFOGRAFÍA

CIENCIA DE LOS DATOS UNIDAD 1. INFOGRAFÍA.

IINFOGRAFÍA DE CONCEPTOS DE LA UNIDAD 1

CIENCIA DE LOS DATOS

La ciencia de datos es un campo que utiliza métodos estadísticos, matemáticos y de computación para analizar datos y extraer información valiosa que pueda utilizarse para tomar decisiones informadas y resolver problemas en diversos campos.

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TAREAS QUE

TAREAS

QUE REALIZA UN ANALISTA DE DATOS

REALIZA UN ING. DE DATOS

Diseñar, construir y mantener infraestructuras de datos, desarrollar pipelines de datos para la ingestión y procesamiento de datos,

recopilar, limpiar, analizar y visualizar datos para identificar patrones, tendencias y relaciones significativas.

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TAREAS QUE REALIZA UN CIENTIFICO DE DATOS

Un científico de datos se dedica a analizar datos utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático y estadística para descubrir patrones, construir modelos predictivos, evaluar su rendimiento y proporcionar insights que puedan ser utilizados para tomar decisiones informadas y resolver problemas complejos.

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CONCEPTOS

DEL ANÁLISIS DE

D A T O S

Data wrangling: Proceso de limpieza, transformación y preparación de datos desorganizados o crudos en un formato adecuado para el análisis y la visualización. Incluye la corrección de errores, la eliminación de valores atípicos, entre otros.

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Data Mining y Data Driven

Data Analytics y Data Engineer

Data Analytics: Proceso de análisis sistemático de datos para obtener información significativa y apoyar la toma de decisiones. Data Engineer: Profesional que se especializa en diseñar, construir y mantener infraestructuras de datos y sistemas para gestionar grandes volúmenes de datos.

Data Mining: Proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos. Data Driven: Enfoque en la toma de decisiones basada en datos objetivos y evidencia empírica en lugar de en la intuición o la experiencia subjetiva.

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DATA SCIENCE Y BUSINESS INTELLIGENCE

Data Science: Campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimientos y comprender datos estructurados y no estructurados. Involucra habilidades en matemáticas, estadísticas, programación y dominio del tema para resolver problemas complejos utilizando datos. Business Intelligence: Proceso de análisis de datos empresariales para comprender y optimizar procesos comerciales, identificar oportunidades de crecimiento y mejorar la toma de decisiones. Incluye la recopilación, el análisis y la presentación de datos para ayudar a las organizaciones a alcanzar sus objetivos comerciales. .

Machine Learning: Subcampo de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y mejorar automáticamente a partir de datos sin ser programadas explícitamente. Se utiliza para realizar predicciones, clasificaciones y análisis de datos

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CONCEPTOS

DEL ANÁLISIS DE

D A T O S

Data Science: Campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimientos y comprender datos estructurados y no estructurados.

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Business Intelligence y Machine Learning

Deep Learning

Business Intelligence: Proceso de análisis de datos empresariales para comprender y optimizar procesos comerciales, identificar oportunidades de crecimiento y mejorar la toma de decisiones. Machine Learning: Subcampo de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y mejorar automáticamente a partir de datos sin ser programadas explícitamente.

Deep Learning: Subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para aprender representaciones complejas de datos. Se utiliza para resolver problemas complejos de reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora.

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APRENDIZAJE POR REFUERZO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Reinforcement Learning: Tipo de aprendizaje automático donde un agente aprende a tomar decisiones secuenciales mediante la interacción con un entorno. El agente recibe retroalimentación positiva o negativa por sus acciones, lo que le permite aprender a maximizar una recompensa a lo largo del tiempo. .

Inteligencia Artificial: Campo de la informática que se centra en la creación de sistemas inteligentes que pueden simular procesos de pensamiento humano, como el aprendizaje, la percepción, el razonamiento y la resolución de problemas. Incluye subcampos como el aprendizaje automático, la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural.

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ANALISTA

DE

D A T O S

Función: El analista de datos se centra en analizar conjuntos de datos para extraer información valiosa que pueda ayudar en la toma de decisiones empresariales. Responsabilidades: Limpia y prepara los datos, realiza análisis estadísticos y visuales, identifica patrones y tendencias, y elabora informes y recomendaciones basados en los datos.

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CIENTÍFICO de DATOS

INGENIERO de DATOS

Función: El científico de datos utiliza técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático para descubrir patrones, hacer predicciones y generar insights a partir de los datos. Responsabilidades: Desarrolla y evalúa modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático, identifica oportunidades de mejora en productos o procesos, y trabaja en colaboración con otros equipos para aplicar los resultados del análisis de datos.

Función: El ingeniero de datos se encarga de diseñar, construir y mantener la infraestructura de datos necesaria para gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y segura. Responsabilidades: Desarrolla pipelines de datos para la ingestión, transformación y carga de datos, asegura la integridad y disponibilidad de los datos, y colabora con otros equipos para satisfacer las necesidades de datos de la organización.

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D I F E R E N C I A S ENTRE E L L O S

Mientras que el analista de datos se centra en el análisis y la interpretación de datos para obtener información valiosa, el ingeniero de datos se encarga de diseñar y mantener la infraestructura necesaria para gestionar esos datos, y el científico de datos utiliza técnicas avanzadas para descubrir insights y construir modelos predictivos a partir de los datos. .

MÁS INFORMACIÓN: El analista de datos se enfoca en interpretar y extraer información valiosa de los datos existentes, el ingeniero de datos se encarga de construir y mantener la infraestructura necesaria para gestionar eficientemente los datos, mientras que el científico de datos se dedica a desarrollar modelos predictivos y algoritmos avanzados para obtener conocimientos significativos a partir de los datos.