La ciencia de datos es una disciplina que se ocupa de la recolección, análisis, representación y visualización de grandes cantidades de información para sacar conclusiones y tomar decisiones.
Esta disciplina se encarga de aprovechar los datos existentes para generar información útil sobre patrones, tendencias y correlaciones. Esta información puede utilizarse para mejorar la estrategia de negocios, el marketing y la prestación de servicios.
La ciencia de datos también se utiliza para descubrir patrones interesantes en grandes cantidades de datos.
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La Ciencia de Datos es el campo que abarca las diversas técnicas y métodos usados para obtener insights y conocimientos a partir de los datos.
El Aprendizaje Automático (Machine Learning o ML) y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning o DL) son ambos subconjuntos de la Ciencia de Datos, y a menudo son usados juntos para analizar y entender los datos.
Los algoritmos de ML se usan a menudo para construir modelos predictivos que pueden hacer predicciones basadas en los datos históricos. Estos modelos pueden ser usados para tareas como clasificación, regresión, y clustering. Los algoritmos de ML incluyen regresión lineal, árboles de decisión, y k-means.
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