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CIENCIA DE DATOS en 7 Minutos ⚡️💻 ¿Qué es Data Science Español?

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Se orienta a analizar los datos recopilados de la web, teléfonos inteligentes, clientes, sensores y otras fuentes para obtener información útil.

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La Ciencia de datos combina múltiples campos, como las estadísticas, los métodos científicos, la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos para extraer el valor de los datos.

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La definición más sencilla de la Data Science es que se trata de la extracción de información explotable a partir de datos brutos. Este campo multidisciplinar tiene por objetivo principal identificar tendencias, motivos, conexiones y correlaciones en las grandes series de datos. La ciencia de datos engloba una gran variedad de herramientas y de técnicas como la programación informática, el análisis predictivo, las matemáticas, la estadística o la inteligencia artificial.

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https://tic.crue.org/wp-content/uploads/2019/11/1-Ciencia-de-Datos-Educativo-Sebasti%C3%A1n-Ventura.pdf

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Who oversees the data science process?

At most organizations, data science projects are typically overseen by three types of managers:

Business managers: These managers work with the data science team to define the problem and develop a strategy for analysis. They may be the head of a line of business, such as marketing, finance, or sales, and have a data science team reporting to them. They work closely with the data science and IT managers to ensure that projects are delivered.

IT managers: Senior IT managers are responsible for the infrastructure and architecture that will support data science operations. They are continually monitoring operations and resource usage to ensure that data science teams operate efficiently and securely. They may also be responsible for building and updating IT environments for data science teams.

Data science managers: These managers oversee the data science team and their day-to-day work. They are team builders who can balance team development with project planning and monitoring.

But the most important player in this process is the data scientist.

What is a data scientist?

As a specialty, data science is young. It grew out of the fields of statistical analysis and data mining. The Data Science Journal debuted in 2002, published by the International Council for Science: Committee on Data for Science and Technology. By 2008 the title of data scientist had emerged, and the field quickly took off. There has been a shortage of data scientists ever since, even though more and more colleges and universities have started offering data science degrees.

A data scientist's duties can include developing strategies for analyzing data, preparing data for analysis, exploring, analyzing, and visualizing data, building models with data using programming languages, such as Python and R, and deploying models into applications.

The data scientist doesn't work solo. In fact, the most effective data science is done in teams. In addition to a data scientist, this team might include a business analyst who defines the problem, a data engineer who prepares the data and how it is accessed, an IT architect who oversees the underlying processes and infrastructure, and an application developer who deploys the models or outputs of the analysis into applications and products.

Challenges of implementing data science projects

Despite the promise of data science and huge investments in data science teams, many companies are not realizing the full value of their data. In their race to hire talent and create data science programs, some companies have experienced inefficient team workflows, with different people using different tools and processes that don't work well together. Without more disciplined, centralized management, executives might not see a full return on their investments.

This chaotic environment presents many challenges.

Data scientists can't work efficiently. Because access to data must be granted by an IT administrator, data scientists often have long waits for data and the resources they need to analyze it. Once they have access, the data science team might analyze the data using different-and possibly incompatible-tools. For example, a scientist might develop a model using the R language, but the application it will be used in is written in a different language. Which is why it can take weeks-or even months-to deploy the models into useful applications.

Application developers can't access usable machine learning. Sometimes the machine learning models that developers receive are not ready to be deployed in applications. And because access points can be inflexible, models can't be deployed in all scenarios and scalability is left to the application developer.

IT administrators spend too much time on support. Because of the proliferation of open source tools, IT can have an ever-growing list of tools to support. A data scientist in marketing, for example, might be using different tools than a data scientist in finance. Teams might also have different workflows, which means that IT must continually rebuild and update environments.

Business managers are too removed from data science. Data science workflows are not always integrated into business decision-making processes and systems, making it difficult for business managers to collaborate knowledgeably with data scientists. Without better integration, business managers find it difficult to understand why it takes so long to go from prototype to production-and they are less likely to back the investment in projects they perceive as too slow.

The data science platform delivers new capabilities

Many companies realized that without an integrated platform, data science work was inefficient, unsecure, and difficult to scale. This realization led to the development of data science platforms. These platforms are software hubs around which all data science work takes place. A good platform alleviates many of the challenges of implementing data science, and helps businesses turn their data into insights faster and more efficiently.

With a centralized, machine learning platform, data scientists can work in a collaborative environment using their favorite open source tools, with all their work synced by a version control system.

The benefits of a data science platform

A data science platform reduces redundancy and drives innovation by enabling teams to share code, results, and reports. It removes bottlenecks in the flow of work by simplifying management and incorporating best practices.

In general, the best data science platforms aim to:

Make data scientists more productive by helping them accelerate and deliver models faster, and with less error

Make it easier for data scientists to work with large volumes and varieties of data

Deliver trusted, enterprise-grade artificial intelligence that's bias-free, auditable, and reproducible

Data science platforms are built for collaboration by a range of users including expert data scientists, citizen data scientists, data engineers, and machine learning engineers or specialists. For example, a data science platform might allow data scientists to deploy models as APIs, making it easy to integrate them into different applications. Data scientists can access tools, data, and infrastructure without having to wait for IT.

The demand for data science platforms has exploded in the market. In fact, the platform market is expected to grow at a compounded annual rate of more than 39 percent over the next few years and is projected to reach US$385 billion by 2025.

What a data scientist needs in a platform

If you're ready to explore the capabilities of data science platforms, there are some key capabilities to consider:

Choose a project-based UI that encourages collaboration. The platform should empower people to work together on a model, from conception to final development. It should give each team member self-service access to data and resources.

Prioritize integration and flexibility. Make sure the platform includes support for the latest open source tools, common version-control providers, such as GitHub, GitLab, and Bitbucket, and tight integration with other resources.

Include enterprise-grade capabilities. Ensure the platform can scale with your business as your team grows. The platform should be highly available, have robust access controls, and support a large number of concurrent users.

Make data science more self-service. Look for a platform that takes the burden off of IT and engineering, and makes it easy for data scientists to spin up environments instantly, track all of their work, and easily deploy models into production.

Ensure easier model deployment. Model deployment and operationalization is one of the most important steps of the machine learning lifecycle, but it's often disregarded. Make sure that the service you choose makes it easier to operationalize models, whether it's providing APIs or ensuring that users build models in a way that allows for easy integration.

When a data science platform is the right move

Your organization could be ready for a data science platform, if you've noticed that:

Productivity and collaboration are showing signs of strain

Machine learning models can't be audited or reproduced

Models never make it into production

A data science platform can deliver real value to your business. Oracle's data science platform includes a wide range of services that provide a comprehensive, end-to-end experience designed to accelerate model deployment and improve data science results.

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Learn why data science has become a necessary leading technology for includes analyzing data collected from the web, smartphones, customers, sensors, and other sources.

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¿Qué es exactamente la Ciencia de Datos?

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¿Qué es exactamente la Ciencia de Datos?

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El objetivo central de los científicos de datos radica en cerrar la brecha entre números y acciones mediante el uso de la información 

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VISUALIZACIÓN DE DATOS
Hacer que los datos sean lo más presentables posible para que los usuarios obtengan una mejor comprensión de los datos sin procesar y obtengan la información deseada de ellos. Las visualizaciones guían el proceso de pensamiento de las personas que las ven para un análisis más detallado.

LIMPIEZA DE DATOS
Los datos deben estar libres de imperfecciones, como formato inconsistente, valores perdidos, etc. La manipulación de datos le permite llevarlos  a un nivel uniforme que se puede procesar más fácilmente.

LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN Y SOFTWARE
Los  datos que se manejan están procesar que provienen de una variedad de fuentes y en diferentes formatos están llenos de errores ortográficos, duplicaciones, información errónea y formatos incorrectos que pueden confundir sus resultados. Para presentar correctamente los datos, es importante extraer los datos, limpiarlos, analizarlos y visualizarlos.

ESTADÍSTICA
Un científico de datos debe poseer una sensibilidad estadística racional para aplicar la prueba más relevante para realizar interpretaciones orientadas a resultados. El conocimiento sólido del álgebra lineal y el cálculo multivariable ayuda a crear rutinas de análisis.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MACHINE LEARNING
Potencia las máquinas al proporcionar inteligencia en el sentido real para minimizar la intervención manual a niveles extremos. El aprendizaje automático funciona con algoritmos automatizados para obtener reglas y analizar datos.

MICROSOFT EXCEL
Incluso antes de que existiera cualquiera de las herramientas modernas de análisis de datos, MS-Excel había estado ahí. Probablemente sea la herramienta de datos más antigua y popular.

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Las ciencias de datos comprende las habilidades de un estadístico que sabe cómo modelar y resumir conjuntos de datos (los cuales cada vez tienen mayor tamaño); las habilidades de un informático que pueda diseñar y utilizar algoritmos para almacenar, procesar y visualizar eficientemente estos datos; Y la experiencia sobre el campo o dominio, lo que podríamos pensar como una formación clásica en un tema; la cual es necesaria tanto para formular las preguntas correctas como para poner sus respuestas en contexto

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Consultores en sistemas de información en salud .

Consultores para el diseño de modelos de Business Intelligence y Ciencia de Datos en salud.

Expertos en modelos de BIG DATA donde intervienen algoritmosde aprendizaje automático, incluyendo los sistemas de visión por computador basados en Redes Neuronales.

Autores de contenidos sobre Sistemas de Información en salud, BIG DATA, e-salud y
sistemas de gestión de Registros médicos electrónicos.

CONSULTORIAS

Mi experiencia profesional a lo largo de muchos años con diversas responsabilidades me permite entender las Organizaciones desde el punto de vista tecnológico pero principalmente desde el punto de vista de los datos. Somos un equipo multidisciplinario que sin duda podremos ayudar a que su Organización avance hacia un proceso ordenado, pero vigoroso de transformación digital, logrando una sinergia entre talento humano y uso apropiado de la tecnología.

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Informática Médica

Buscamos integrar las tecnologías de información al campo de la medicina en aplicaciones tales como Telemedicina, Expediente Médico electrónico, Bioinformática, Interoperabilidad semántica, Procesamiento del Lenguaje Natural y los Sistemas de Información en Salud.

Ciencia de Datos

En la ciencia de datos buscamos la unión entre la Inteligencia Artificial y los Sistemas de información , ( En especial el Machine Learning ) ", para "entender, analizar y poder predecir" las circunstancias y fenómenos muy variados. Esto incluye análisis estadístico predictivo, el Machine Learning, la mineria de datos y los procesos que involucren Medicina Basada en la Evidencia combinada con el BIG DATA

e-Learning

Con el e-learning buscamos compartir el conocimiento adquirido a través de plataformas digitales , pero logrando que el mismo resulte más eficaz gracias a la incorporación de la construcción colectiva del conocimiento y el aprendizaje significativo. Esto incluye herramientas de Gamificación transmedia, Realidad Virtual y Realidad Aumentada, Tailored learning (e-learning a la medida) y procesos de E-training.

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Juan Barrios utiliza técnicas avanzadass de análisis de datos como el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial con el fin de mejorar la Industria y los servicios de salud a traves de procesos de transformación digital y de la ciencia de datos.

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El origen y la evolución de la Ciencia de Datos

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El origen y la evolución de la Ciencia de Datos

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Historia

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¿Qué es la Ciencia de Datos (Data Science)? ¿Cuál fue su origen? ¿Cómo ha sido su evolución?

¡Saludos, investigadores e investigadoras sociales! Comenzamos una nueva serie de artículos en el Blog de la Fundación iS+D dedicada a la Ciencia de Datos (o Data Science).

Para ello, contaremos con la colaboración de dos investigadoras que actualmente se dedican y se forman, respectivamente, en esta pionera ciencia: María García-Maroto García, técnica de investigación social de la Fundación iS+D; y Rosalía Santamaría Muñoz, experta en análisis de datos ( Business Intelligence Analyst) e investigadora asociada de la Fundación iS+D.

En esta ocasión hablarán sobre el origen o surgimiento de la historia de la Ciencia de Datos, así como su definición y actuales etapas. Ambas profesionales se dedican y se forman respectivamente en esta pionera ciencia.

El origen y evolución de la Ciencia de Datos (Data Science)

La Ciencia de Datos tiene su origen en el año 1962, cuando el estadístico estadounidense John W. Tukey, conocido por el desarrollo de complejos algoritmos y el famoso diagrama de caja y bigotes (), escribe y se cuestiona el futuro de la estadística como ciencia empírica. Escribiría así en "El futuro del análisis de datos" (1962):

"Durante mucho tiempo pensé que era un estadístico interesado en inferencias de lo particular a lo general. Pero a medida que observé la evolución de las estadísticas matemáticas, tuve motivos para preguntarme y dudar [...] Llegué a sentir que mi interés central está en el análisis de datos... El análisis de datos, y las partes de las estadísticas que se adhieren a él, deben [...] asumir las características de la ciencia en lugar de las matemáticas [...] el análisis de datos es intrínsecamente una ciencia empírica".

En estas declaraciones se habla por primera vez de la evolución de la estadística matemática como Ciencia de Datos. Sin embargo, no sería hasta más adelante en 1974 cuando Peter Naur, científico danés conocido por sus trabajos en las ciencias computacionales y ganador del premio Turing en el año 2005, acuñara el término que actualmente conocemos.

Más tarde en 1977, la Asociación Internacional de Computación Estadística (IASC) se establece como una Sección del ISI ( Institute for Scientific Information). Tal y como describen fuentes secundarias: "La misión del IASC es vincular la metodología estadística tradicional, la tecnología informática moderna y el conocimiento de expertos en el dominio para convertir los datos en información y conocimiento". Es decir, la Ciencia de Datos empieza a relacionar la metodología estadística tradicional para convertir los datos en información y conocimiento, así como se describe.

La Ciencia de Datos podría ser entendida como una disciplina que combina campos como la estadística, los métodos científicos y el análisis de datos, para extraer el valor de estos últimos.

Por otro lado, la Federación Internacional de Sociedades de Clasificación (IFCS), organización no gubernamental sin ánimo de lucro con sede en Londres y perteneciente a la ONU, se reúne en Japón en 1996 y por primera vez se incluye el término Ciencia de Datos en el título de la conferencia. Esta asociación tiene como objetivo promover la seguridad de la vida humana en el mar y propiedades (buques y plataformas), así como la protección del entorno natural marino. Esto refleja la diversidad de aplicaciones que tiene la Ciencia de Datos y su no exclusiva aplicación en un solo área.

Por su parte, William S. Cleveland, informático y estadístico estadounidense, famoso por sus aplicaciones en la visualización de datos, introdujo en 2001 a la Ciencia de Datos como una disciplina unificada y con independencia de lo que hasta ese momento se había conocido como Estadística. Un año más tarde, en 2002, comienzan las publicaciones de la primera revista científica en lo referente a los datos, la conocida como . Esta revista fue fundada con el fin de promover a través de sus artículos la Ciencia de Datos y su correspondiente aplicación en áreas como las políticas públicas, las prácticas y la gestión de Datos Abiertos (datos accesibles en los que se garantiza su fiabilidad y su estructuración) para contribuir a la eficacia y eficiencia en el conocimiento y el aprendizaje.

Actualmente, es una herramienta estadística y de investigación que se utiliza como plataforma para ampliar, compartir y difundir el conocimiento.

Pero... ¿qué es la Ciencia de Datos?

La Ciencia de Datos o Data Science podría ser entendida como una disciplina que combina múltiples campos, tales como la estadística, los métodos científicos y el análisis de datos, para extraer el valor de estos últimos.

Los datos son información que se utiliza para encontrar patrones, extraer significado y descubrir conocimiento en base a ello. Esta ciencia, a través del análisis de los mismos, busca obtener respuestas óptimas en la toma de decisiones y para detectar nuevas tendencias.

Las etapas en la implementación de la metodología en la ingeniera de datos

Desde el surgimiento desde esta disciplina, surge una metodología fundamental basada en la necesidad que tienen los y las científicas de datos para formalizar el proceso y para el desarrollo de buenas prácticas. Esta metodología cuenta con las siguientes etapas:

Comprensión del marco de actuación del negocio, institución o programa

Esta fase se considera el comienzo del análisis. Sienta las bases para el proyecto a tratar. Es decir, se trata de entender el conjunto de negocio para resolver con éxito el problema que se plantea.

En el enfoque analítico entran las bases estadísticas para identificar cuál sería el procedimiento que nos puede ayudar para obtener nuestro resultado exitoso o esperado.

El enfoque analítico determina los requisitos de datos. Como requisitos de datos entendemos las características para registrar que tipos de datos se van a recoger, que respuestas se esperan obtener de ellos y los datos necesarios para el diseño.

Esta etapa recopila los recursos necesarios para la consecución del proyecto en bases de datos y otros archivos de similar índole.

Una vez creada la base de datos, se utiliza la estadística descriptiva y la visualización de datos, no solo para entenderlos si no también para ser consciente de las carencias existentes en esta primera recogida de datos.

Esta etapa es crucial para el posterior análisis de los datos, ya que hay que proceder a una limpieza y transformación de los datos para convertirlos en información práctica para su utilización.

En esta etapa se utiliza la base de datos creada con anterioridad. El objetivo sería la creación de modelos predictivos, conjuntos de procesos, que utilizan los datos a partir del aprendizaje automático y llevan a cabo predicciones extrayendo patrones para identificar riesgos y oportunidades en el proyecto.

La evaluación se basa en la estimación de la validez del modelo creado y garantiza su correcta utilización de cara al problema planteado.

Una vez desarrollado el modelo, se implementa en el entorno a tratar el proyecto y sus objetivos.

Esta etapa final utiliza los resultados ya implementados y alimenta el modelo de nuevo para ajustarlo a la realidad, a las necesidades del negocio y mejorar tanto su precisión como su utilidad.

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Más información

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El origen y evolución de la Ciencia de Datos (Data Science)

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¿Qué es la Ciencia de Datos (Data Science)? ¿Cuál fue su origen? ¿Cómo ha sido su evolución? ¡Saludos, investigadores e investigadoras sociales! Comenzamos una nueva serie de artículos en el Blog de la Fundación iS+D dedicada a la Ciencia de Datos (o Data Science) .

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PROPUESTAS FORMATIVAS EN CIENCIAS DE DATOS EN EL SALVADOR

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PROPUESTAS FORMATIVAS EN CIENCIAS DE DATOS EN EL SALVADOR

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- Postgrado en Analítica para Ciencia de Datos (ESEN)

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Analítica para Ciencia de Datos
!----> Programa de estudios de postgrado en Analítica para Ciencia de Datos
El innovador postgrado en Analítica para Ciencia de Datos responde a la necesidad de formar especialistas en la obtención de conocimiento generalizable a partir de datos obtenidos de fuentes diversas y en formatos variados. Los científicos de datos poseen habilidades para encontrar e interpretar fuentes ricas en datos, combinarlos, asegurar su consistencia, crear visualizaciones que ayuden a entenderlos, y presentar y comunicar hallazgos a diversos tipos de audiencias.

El programa se imparte en idioma inglés bajo modalidad en línea, en convenio con el Instituto para la Educación Estadística de los Estados Unidos.
¿A quiénes se dirige este programa?
Este programa se dirige a gerentes, analistas de negocios o de datos, ingenieros de software y demás profesionales en computación que se desempeñan en posiciones relacionadas al uso de datos para apoyar la toma de decisiones en cualquier campo.
Inversión
$7,000 (10 cuotas de $700)
Requisitos

Ser graduado universitario a nivel de licenciatura o título equivalente en cualquier disciplina, o estar por recibir su título dentro de los seis meses siguientes a la fecha de presentación de la solicitud de admisión.

Poseer conocimientos sobre el lenguaje R o similares (en caso de no cumplir con este requisito se le sugiere atender al curso "Introducción a la Porgramación en R" que será impartido a partir del sábado 23 de marzo en nuestras instalaciones).

Haber completado un curso de inferencia estadística como parte de los estudios de pregrado.

Dominio del idioma inglés en un nivel intermedio o avanzado.

Documentación requerida para inscripción

Copia de título universitario y de certificación de notas, debidamente registrados por el Ministerio de Educación o institución equivalente fuera de El Salvador.

Copia de DUI y NIT. Para el caso de extranjeros, copia de pasaporte.

Solicitud de ingreso debidamente llena.

Aceptación de las normas contenidas en el Reglamento Académico de la Escuela Superior de Economía y Negocios, RAESEN, y de las normas establecidas específicamente para los cursos de postgrado del Centro de Políticas Públicas.

Pago de primera cuota.

Plan de estudios
El plan de estudios del postgrado en Analítica para Ciencia de Datos contiene las materias siguientes:

* Todos los cursos y seminarios se imparten en idioma inglés.

Más información sobre el curso e inscripciones: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo. / +503 2234-9221

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Programa de estudios de postgrado en Analítica para Ciencia de Datos El innovador postgrado en Analítica para Ciencia de Datos responde a la necesidad de formar especialistas en la obtención de conocimiento generalizable a partir de datos obtenidos de fuentes diversas y en formatos variados.