Introducción a la ciencia de datos y el big data

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Salario de la ciencia de los datos frente al big data

Introducing Data Science le enseña a realizar las tareas fundamentales que ocupan a los científicos de datos. Utilizando el lenguaje Python y las bibliotecas comunes de Python, experimentará de primera mano los retos de tratar con datos a escala y obtendrá una base sólida en la ciencia de los datos.

Muchas empresas necesitan desarrolladores con conocimientos de ciencia de datos para trabajar en proyectos que van desde el marketing en redes sociales hasta el aprendizaje automático. Descubrir lo que necesitas aprender para comenzar una carrera como científico de datos puede parecer desconcertante. Este libro está diseñado para ayudarle a empezar.

Introducing Data ScienceIntroducing Data Science explica conceptos vitales de la ciencia de datos y le enseña a realizar las tareas fundamentales que ocupan a los científicos de datos. Explorará la visualización de datos, las bases de datos gráficas, el uso de NoSQL y el proceso de la ciencia de datos. Utilizará el lenguaje Python y las bibliotecas comunes de Python mientras experimenta de primera mano los retos de tratar con datos a escala. Descubra cómo Python le permite obtener información de conjuntos de datos tan grandes que necesitan ser almacenados en múltiples máquinas, o de datos que se mueven tan rápidamente que ninguna máquina puede manejarlos. Este libro le ofrece experiencia práctica con las bibliotecas de ciencia de datos más populares de Python, Scikit-learn y StatsModels. Después de leer este libro, tendrá la base sólida que necesita para comenzar una carrera en la ciencia de datos.

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Cómo se obtiene la información científica a partir de grandes conjuntos de datos

La ciencia de los datos y el análisis de big data son áreas nuevas y apasionantes que combinan la investigación científica, los conocimientos estadísticos, la experiencia sustantiva y la programación informática. Uno de los principales retos para las empresas y los responsables políticos a la hora de utilizar los grandes datos es encontrar personas con los conocimientos adecuados. Una buena ciencia de los datos requiere expertos que combinen conocimientos sustantivos con habilidades de análisis de datos, lo que la convierte en un área primordial para los científicos sociales con interés en los métodos cuantitativos.

Este curso integra la formación previa en métodos cuantitativos (estadística) y codificación con los conocimientos sustantivos e introduce los conceptos y técnicas fundamentales de la Ciencia de Datos y la Analítica de Big Data.

Los estudiantes deben estar ya familiarizados con los métodos cuantitativos a un nivel introductorio, hasta el análisis de regresión lineal. La familiaridad con la programación informática o las estructuras de bases de datos es una ventaja, pero no es formalmente necesaria.

Este curso tiene como objetivo proporcionar una introducción al enfoque de la ciencia de datos para el análisis cuantitativo de los datos utilizando los métodos de aprendizaje estadístico, un enfoque que combina los métodos estadísticos clásicos con los recientes avances en el aprendizaje computacional y de la máquina. Cubriremos los principales métodos analíticos de este campo con aplicaciones prácticas utilizando conjuntos de datos de ejemplo, para que los estudiantes adquieran experiencia y confianza en el uso de los métodos que cubrimos. También cubrimos la preparación y el procesamiento de datos, los datos con formato de valor clave (JSON) y los datos textuales no estructurados. Al final de este curso, los estudiantes tendrán una sólida comprensión del campo de la ciencia de los datos, la capacidad de analizar los datos utilizando algunos de sus principales métodos, y una base sólida para un estudio más avanzado o más especializado.

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Similitudes y diferencias entre big data y data science

La ciencia de los datos y el análisis de big data son áreas nuevas y apasionantes que combinan la investigación científica, los conocimientos estadísticos, la experiencia sustantiva y la programación informática. Uno de los principales retos para las empresas y los responsables políticos a la hora de utilizar los big data es encontrar personas con los conocimientos adecuados. Una buena ciencia de los datos requiere expertos que combinen conocimientos sustantivos con habilidades de análisis de datos, lo que la convierte en un área primordial para los científicos sociales con interés en los métodos cuantitativos.

Este curso integra la formación previa en métodos cuantitativos (estadística) y codificación con los conocimientos sustantivos e introduce los conceptos y técnicas fundamentales de la Ciencia de Datos y la Analítica de Big Data.

Los estudiantes deben estar ya familiarizados con los métodos cuantitativos a un nivel introductorio, hasta el análisis de regresión lineal. La familiaridad con la programación informática o las estructuras de bases de datos es una ventaja, pero no es formalmente necesaria.

Este curso tiene como objetivo proporcionar una introducción al enfoque de la ciencia de datos para el análisis cuantitativo de los datos utilizando los métodos de aprendizaje estadístico, un enfoque que combina los métodos estadísticos clásicos con los recientes avances en el aprendizaje computacional y de la máquina. Cubriremos los principales métodos analíticos de este campo con aplicaciones prácticas utilizando conjuntos de datos de ejemplo, para que los estudiantes adquieran experiencia y confianza en el uso de los métodos que cubrimos. También cubrimos la preparación y el procesamiento de datos, los datos con formato de valor clave (JSON) y los datos textuales no estructurados. Al final de este curso, los estudiantes tendrán una sólida comprensión del campo de la ciencia de los datos, la capacidad de analizar los datos utilizando algunos de sus principales métodos, y una base sólida para un estudio más avanzado o más especializado.

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Qué es la ciencia de los grandes datos

La ciencia de los datos permite a las empresas procesar enormes cantidades de big data estructurado y no estructurado para detectar patrones. Esto, a su vez, permite a las empresas aumentar la eficiencia, gestionar los costes, identificar nuevas oportunidades de mercado e impulsar su ventaja en el mercado.

Pedir una recomendación a un asistente personal como Alexa o Siri exige ciencia de datos. Lo mismo ocurre con el manejo de un coche autoconducido, el uso de un motor de búsqueda que ofrezca resultados útiles o la conversación con un chatbot para la atención al cliente. Todas estas son aplicaciones de la vida real para la ciencia de datos.

La ciencia de los datos es la práctica de la minería de grandes conjuntos de datos sin procesar, tanto estructurados como no estructurados, para identificar patrones y extraer de ellos información procesable. Se trata de un campo interdisciplinar, y los fundamentos de la ciencia de datos incluyen la estadística, la inferencia, la informática, el análisis predictivo, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático y las nuevas tecnologías para obtener información de los grandes datos.

Para definir la ciencia de los datos y mejorar la gestión de los proyectos de ciencia de los datos, hay que empezar por su ciclo de vida. La primera etapa del flujo de trabajo de la ciencia de datos implica la captura: la adquisición de datos, a veces su extracción, y su introducción en el sistema. La siguiente etapa es el mantenimiento, que incluye el almacenamiento de datos, la limpieza de datos, el procesamiento de datos, la puesta en escena de datos y la arquitectura de datos.

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