Libro Gratis – Introducción a la Ciencia de Datos

Este libro gratuito está dirigido para todas aquellas personas interesadas en aprender sobre la Ciencia de Datos.

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que implica procedimientos científicos, procesos y sistemas para sustraer entendimiento o un mejor conocimiento de datos en sus diferentes maneras, así sea estructurados o no estructurados,​ lo que es una continuación de ciertos campos de estudio de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático, y la analítica predictiva.

Además se define La ciencia de datos como «un criterio para unir estadísticas, estudio de datos, aprendizaje automático, y sus procedimientos involucrados, a efectos de entender y examinar los fenómenos reales»,​ usando técnicas y teorías extraídas de varios campos dentro del entorno de las matemáticas, la estadística, la ciencia de la información, y la informática.

El ganador del premio Turing, Jim Gray, imaginó la ciencia de datos como un «cuarto paradigma» de la ciencia (empírico, teórico, computacional, y ahora basado en datos), y afirmó que «todo lo relacionado con la ciencia está cambiando debido al impacto de la tecnología de la información y el diluvio de datos».

En este nuevo paradigma, los investigadores se apoyan de sistemas y procesos que son muy diferentes a los utilizados en el pasado, como son modelos, ecuaciones, algoritmos, así como evaluación e interpretación de resultados.


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Sobre el Libro (Por el Autor)

La ciencia de datos se refiere a un área de trabajo emergente relacionada con la recopilación, preparación, análisis, visualización, gestión y preservación de grandes colecciones de información.

Aunque el nombre Ciencia de datos parece conectarse más fuertemente con áreas como bases de datos e informática, se necesitan muchos tipos diferentes de habilidades, incluidas las no matemáticas.

Para algunos, el término «ciencia de datos» evoca imágenes de estadísticos con batas blancas de laboratorio que miran fijamente las pantallas de computadora parpadeantes llenas de números que se desplazan. Nada más lejos de la verdad.

En primer lugar, los estadísticos no usan batas de laboratorio: esta declaración de moda está reservada para biólogos, médicos y otras personas que deben mantener su ropa limpia en entornos llenos de fluidos inusuales.

Además gran parte de los datos del mundo no son numéricos ni están estructurados. En este contexto, no estructurado significa que los datos no están ordenados en filas y columnas ordenadas.

Piense en una página web llena de fotografías y mensajes cortos entre amigos: muy pocos números con los que trabajar allí.

Si bien es cierto que las empresas, las escuelas y los gobiernos utilizan mucha información numérica (las ventas de productos, los promedios de calificaciones y las evaluaciones de impuestos son algunos ejemplos), hay mucha otra información en el mundo que los matemáticos y estadísticos observan y analizan. morir de vergüenza.

Por lo tanto, si bien siempre es útil tener grandes habilidades matemáticas, hay mucho por lograr en el mundo de la ciencia de datos para aquellos de nosotros que actualmente nos sentimos más cómodos trabajando con palabras, listas, fotografías, sonidos y otros tipos de información.

Además, la ciencia de datos es mucho más que simplemente analizar datos. Hay muchas personas que disfrutan analizando datos y que podrían pasar todo el día mirando histogramas y promedios, pero para aquellos que prefieren otras actividades, la ciencia de datos ofrece una variedad de roles y requiere una variedad de habilidades.

Consideremos esta idea pensando en algunos de los datos relacionados con la compra de una caja de cereal.



Contenido (Temas)

  • Acerca de los datos
  • Identificación de problemas de datos
  • Introducción a R
  • Siga los datos
  • Filas y columnas
  • Cerveza, granjas y guisantes
  • Muestra en un frasco
  • Y más..

Ficha Técnica

Año: 2013

Editor: Syracuse University

Idioma: Inglés

Tamaño: 23.13 MB

Licencia: Pendiente de Revisión (Posible Creative Commons)



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Fuente de Información: Wikipedia


Jesús Amaro

No importa lo que fuiste ni lo que hiciste, lo que importa es quien eres y en lo que te convertirás.

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