LÍNEA DEL TIEMPO de la ciencia de Datos
XVII- XVIII
INICIOS
1970s
XIX
1960s
1980s-1990s
FUTURO- 2030S
2000s
2010s
2020s
LÍNEA DEL TIEMPO DE LA CIENCIA DE DATOS
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Lo que lees: la interactividad y la animación pueden hacer que el contenido más aburrido se convierta en algo divertido. En Genially utilizamos AI (Awesome Interactivity) en todos nuestros diseños, para que subas de nivel con interactividad y conviertas tu contenido en algo que aporta valor y engancha.¡Recuerda añadirle animación! Capta la atención de tu público con tus contenidos y elige el efecto ideal seleccionando el elemento y haciendo clic en el icono de Animación, que aparece justo encima.
Con las plantillas de Genially podrás incluir recursos visuales para dejar a tu audiencia con la boca abierta. También destacar alguna frase o dato concreto que se quede grabado a fuego en la memoria de tu público e incluso embeber contenido externo que sorprenda: vídeos, fotos, audios... ¡Lo que tú quieras!¿Necesitas más motivos para crear contenidos dinámicos? Bien: el 90% de la información que asimilamos nos llega a través de la vista y, además, retenemos un 42% más de información cuando el contenido se mueve.
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2000
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2010
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1920
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1940
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1930
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inicios
Antigüedad – Primeros registros de datos
Civilizaciones como Egipto y Roma desarrollaron sistemas de registro para censos, impuestos, producción agrícola y comercio. Aunque no existía la ciencia de datos como disciplina, estas prácticas representan los primeros intentos de recolectar información para tomar decisiones administrativas y económicas. Esto demuestra que la necesidad de analizar datos acompaña a la humanidad desde sus inicios..
XIX
Consolidación de métodos estadísticos
Carl Friedrich Gauss desarrolló la distribución normal, utilizada para modelar fenómenos naturales y errores de medición. Francis Galton y Karl Pearson introdujeron conceptos como correlación, regresión y desviación estándar. Estos métodos permitieron encontrar relaciones entre variables y construir modelos predictivos, base actual del análisis de datos.
2010s
Consolidación de la Ciencia de Datos como profesión
La ciencia de datos se reconoce como disciplina interdisciplinaria que integra estadística, matemáticas, informática y conocimiento del negocio.En 2012, Harvard Business Review calificó al científico de datos como “the sexiest job of the 21st century”. Lenguajes como Python y R, junto con herramientas como Tableau y Power BI, impulsan su expansión. Universidades comienzan a ofrecer programas especializados en Data Science.
1980s- 1990s
Inteligencia artificial inicial y expansión digital
Se revitaliza la inteligencia artificial con redes neuronales y el algoritmo de retropropagación. Simultáneamente, la expansión de computadoras personales e Internet multiplica la creación de datos digitales. Las organizaciones comienzan a utilizar minería de datos y sistemas expertos para detectar patrones.
1950
Computación moderna y primeros conceptos de Data Science
El uso de mainframes permitió procesar datos de forma electrónica en gobiernos, bancos y universidades. John Tukey propuso que el análisis de datos debía ir más allá de confirmar hipótesis, incorporando exploración de patrones. En esta época aparece informalmente el término Data Science, asociado a una combinación entre estadística y computación.
2000s
Revolución del Big Data
El crecimiento de redes sociales, comercio electrónico y dispositivos móviles genera volúmenes masivos de información.Aparecen tecnologías como Hadoop y posteriormente Apache Spark, capaces de procesar datos distribuidos en múltiples servidores. El concepto de las “3V del Big Data” (volumen, velocidad y variedad) se vuelve central. Las empresas descubren el valor estratégico de los datos para competir.
2000
IA avanzada, nube y ética algorítmica
El aprendizaje profundo alcanza gran impacto en visión artificial, procesamiento de lenguaje natural y sistemas generativos. Plataformas como AWS, Azure y Google Cloud democratizan el acceso a infraestructura escalable.Se intensifica el debate sobre sesgo algorítmico, privacidad, transparencia y regulación de la IA. La ciencia de datos pasa de ser técnica a convertirse también en un tema social y político.
2030
Futuro (2030 en adelante)
AutoML reducirá barreras técnicas al automatizar creación de modelos predictivos.La computación cuántica podría resolver problemas actualmente imposibles para computadoras clásicas. La ciencia de datos tendrá papel decisivo en salud personalizada, sostenibilidad, ciudades inteligentes y gobernanza pública.
1970
Bases de datos relacionales y SQL
Edgar F. Codd (1970) presentó el modelo relacional, organizando la información en tablas conectadas mediante claves. Se desarrollaron los RDBMS (Relational Database Management Systems), esenciales para empresas e instituciones. Surge SQL, lenguaje estándar para consultar y administrar bases de datos.Este avance hizo posible almacenar datos de manera estructurada y accesible.
XVII – XVIII
Nacimiento de la estadística y probabilidad
Durante esta etapa se formalizan las bases matemáticas necesarias para analizar datos. John Graunt (1662) estudió tablas de mortalidad en Londres, considerado uno de los primeros análisis demográficos modernos. Posteriormente, la teoría de la probabilidad desarrollada por Pascal, Bernoulli y Laplace permitió medir incertidumbre y riesgo. Estas herramientas son fundamentales porque la ciencia de datos moderna depende de la inferencia estadística..
Línea de tiempo de la Ciencia de datos
TERESHKOVA HEYDI ZEVALLOS LAZARO
Created on April 13, 2026
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LÍNEA DEL TIEMPO de la ciencia de Datos
XVII- XVIII
INICIOS
1970s
XIX
1960s
1980s-1990s
FUTURO- 2030S
2000s
2010s
2020s
LÍNEA DEL TIEMPO DE LA CIENCIA DE DATOS
1960
1920
1930
1940
1950
1970
Un título genial
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LÍNEA DE TIEMPO FOTOGRAMAS
1920
1960
1930
1940
1950
1970
2010
1980
1990
2000
1950
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1920
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1970
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Lo que lees: la interactividad y la animación pueden hacer que el contenido más aburrido se convierta en algo divertido. En Genially utilizamos AI (Awesome Interactivity) en todos nuestros diseños, para que subas de nivel con interactividad y conviertas tu contenido en algo que aporta valor y engancha.¡Recuerda añadirle animación! Capta la atención de tu público con tus contenidos y elige el efecto ideal seleccionando el elemento y haciendo clic en el icono de Animación, que aparece justo encima.
Con las plantillas de Genially podrás incluir recursos visuales para dejar a tu audiencia con la boca abierta. También destacar alguna frase o dato concreto que se quede grabado a fuego en la memoria de tu público e incluso embeber contenido externo que sorprenda: vídeos, fotos, audios... ¡Lo que tú quieras!¿Necesitas más motivos para crear contenidos dinámicos? Bien: el 90% de la información que asimilamos nos llega a través de la vista y, además, retenemos un 42% más de información cuando el contenido se mueve.
1930
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2010
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inicios
Antigüedad – Primeros registros de datos
Civilizaciones como Egipto y Roma desarrollaron sistemas de registro para censos, impuestos, producción agrícola y comercio. Aunque no existía la ciencia de datos como disciplina, estas prácticas representan los primeros intentos de recolectar información para tomar decisiones administrativas y económicas. Esto demuestra que la necesidad de analizar datos acompaña a la humanidad desde sus inicios..
XIX
Consolidación de métodos estadísticos
Carl Friedrich Gauss desarrolló la distribución normal, utilizada para modelar fenómenos naturales y errores de medición. Francis Galton y Karl Pearson introdujeron conceptos como correlación, regresión y desviación estándar. Estos métodos permitieron encontrar relaciones entre variables y construir modelos predictivos, base actual del análisis de datos.
2010s
Consolidación de la Ciencia de Datos como profesión
La ciencia de datos se reconoce como disciplina interdisciplinaria que integra estadística, matemáticas, informática y conocimiento del negocio.En 2012, Harvard Business Review calificó al científico de datos como “the sexiest job of the 21st century”. Lenguajes como Python y R, junto con herramientas como Tableau y Power BI, impulsan su expansión. Universidades comienzan a ofrecer programas especializados en Data Science.
1980s- 1990s
Inteligencia artificial inicial y expansión digital
Se revitaliza la inteligencia artificial con redes neuronales y el algoritmo de retropropagación. Simultáneamente, la expansión de computadoras personales e Internet multiplica la creación de datos digitales. Las organizaciones comienzan a utilizar minería de datos y sistemas expertos para detectar patrones.
1950
Computación moderna y primeros conceptos de Data Science
El uso de mainframes permitió procesar datos de forma electrónica en gobiernos, bancos y universidades. John Tukey propuso que el análisis de datos debía ir más allá de confirmar hipótesis, incorporando exploración de patrones. En esta época aparece informalmente el término Data Science, asociado a una combinación entre estadística y computación.
2000s
Revolución del Big Data
El crecimiento de redes sociales, comercio electrónico y dispositivos móviles genera volúmenes masivos de información.Aparecen tecnologías como Hadoop y posteriormente Apache Spark, capaces de procesar datos distribuidos en múltiples servidores. El concepto de las “3V del Big Data” (volumen, velocidad y variedad) se vuelve central. Las empresas descubren el valor estratégico de los datos para competir.
2000
IA avanzada, nube y ética algorítmica
El aprendizaje profundo alcanza gran impacto en visión artificial, procesamiento de lenguaje natural y sistemas generativos. Plataformas como AWS, Azure y Google Cloud democratizan el acceso a infraestructura escalable.Se intensifica el debate sobre sesgo algorítmico, privacidad, transparencia y regulación de la IA. La ciencia de datos pasa de ser técnica a convertirse también en un tema social y político.
2030
Futuro (2030 en adelante)
AutoML reducirá barreras técnicas al automatizar creación de modelos predictivos.La computación cuántica podría resolver problemas actualmente imposibles para computadoras clásicas. La ciencia de datos tendrá papel decisivo en salud personalizada, sostenibilidad, ciudades inteligentes y gobernanza pública.
1970
Bases de datos relacionales y SQL
Edgar F. Codd (1970) presentó el modelo relacional, organizando la información en tablas conectadas mediante claves. Se desarrollaron los RDBMS (Relational Database Management Systems), esenciales para empresas e instituciones. Surge SQL, lenguaje estándar para consultar y administrar bases de datos.Este avance hizo posible almacenar datos de manera estructurada y accesible.
XVII – XVIII
Nacimiento de la estadística y probabilidad
Durante esta etapa se formalizan las bases matemáticas necesarias para analizar datos. John Graunt (1662) estudió tablas de mortalidad en Londres, considerado uno de los primeros análisis demográficos modernos. Posteriormente, la teoría de la probabilidad desarrollada por Pascal, Bernoulli y Laplace permitió medir incertidumbre y riesgo. Estas herramientas son fundamentales porque la ciencia de datos moderna depende de la inferencia estadística..