Ciencia de Datos
da Ignacio Cabrera
1. "Es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer valor de los datos"
1.1. Las empresas utilizan está ciencia con el fin de generar un valor agregado y ser más competitivo en el mercado al poder perfeccionar los productos o servicios
2. Conocimientos y Habilidades de un Científico o Analista de Datos
2.1. Estadística, informática, conocimiento empresarial, trabajo en equipo, etc.
2.2. Dentro de las tareas de un científico se encuentra: Desarrollo de estrategias para el análisis, preparación de los datos, exploración, visualización, análisis, moderación, etc.
2.3. Referencia: ¿Tratando de entender PaaS?
3. Relación con Big Data y el Análisis Estadístico
3.1. La relación principal entre estos conceptos es la presencia de datos para la generación de valor, con la diferencia de qué, la Big Data gestiona y procesa un volumen de datos que superan la capacidad de los sistemas tradicionales. Por otro lado, el análisis estadístico conlleva la toma de desiciones con la información disponible.
3.1.1. Referencias: Ciencia de datos y big data
4. Diferencias
4.1. Ciencia: En esta se busca entre un gran conjunto de datos con el fin de encontrar una conexión entre estos y poder obtener información de valor.
4.1.1. Aplicación: Modelo matemáticos, aprendizaje automatizado, moderación para apps, etc.
4.2. Analítica: Es similar a la ciencia de datos pero en una forma más concentrada, es decir, un conjunto de datos pensados para ser analizados.
4.2.1. Aplicación: Estadística (Deportes, negocios, etc.)
4.3. Referencias: Ciencia de Datos vs Analítica de Datos -¿Por qué es importante ? — Nexolution - Hacemos que tus datos trabajen para ti
5. Ciencia de datos
5.1. Películas
5.1.1. Margin Call
5.1.1.1. Se logra proyectar una gran pérdida para la empresa por medio de la ciencia de datos, utilizando volatilidad
5.1.2. The Big Short
5.1.2.1. Por medio de datos, logra detectar créditos inmobiliarios destinados al fracaso. Esto le permite apostar en contra.