Escuchó este término la mayor parte del tiempo en Web, además, este es el tema más preocupante para los novatos que desean ingresar al mundo de los datos pero no conocen el significado actual.
Y para buscar el término, llegó a varios blogs, artículos y movies de YouTube, porque este es un tema muy amplio, o yo diría que una industria muy amplia.
No digo que sean incorrectos o incorrectos, aunque cada artículo tiene su mentalidad detrás del término ‘Ciencia de los datos‘.
Y en el artículo de hoy, comparto mi perspectiva sobre el término ‘Ciencia de los datos‘, y todo lo que he aprendido hasta ahora.
Comencemos con lo básico si hablo de la definición formal de Knowledge Science, así que es como “La ciencia de datos abarca la preparación de datos para el análisis, incluida la limpieza, agregación y manipulación de los datos para realizar análisis de datos avanzados”, ¿es la definición suficiente explicación de la ciencia de datos? Bueno, podemos decir que este es un tipo de explicación, pero la ciencia de datos es más que eso.
En mi opinión “Es una ciencia de obtener y extraer información de los datos y esa información ayudará a las empresas a crecer. Y no es una tecnología, es un proceso”.
Al igual que otros procesos también cuenta con algunas herramientas y tecnología para hacer fructífero todo el proceso, y “No es solo un modelo de construcción”
¿Por qué estoy diciendo esto? Entendamos con un ejemplo si consideramos el desarrollo net para que haya interfaz de usuario, experiencia de usuario, Base de datos, Redesy Servidores y para implementar todas estas cosas tenemos diferentes-diferentes herramientas–tecnologías y marcosy cuando hemos terminado con estas cosas, simplemente llamamos a este proceso desarrollo net.
Así en Knowledge Science tenemos Análisis de los datos, Inteligencia de Negocio, bases de datos, Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Visión por computador, Modelos de PNL, Arquitectura de datos, Nube & muchas cosas, y la combinación de estas tecnologías se llama Ciencia de los datos.
Después de comprender la ciencia de datos, analicemos la segunda preocupación “Ciencia de datos frente a IA”. Entonces, sabemos que la ciencia de datos es un proceso de obtener información de los datos y ayuda al negocio, pero donde esto Inteligencia synthetic(AI) mentiras?
Primero, comprenda ML y DL, por lo tanto, en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, realizamos algunas operaciones matemáticas en los datos y creamos los modelos, y estos modelos nos ayudan a predecir resultados futuros.
Entonces, parece magia pero no es magia. Hay matemáticas detrás de esos modelos y predicciones.
Si hablamos de IA. Asi que, un sistema que imitará a los humanos se conoce como sistema de IAy si observamos el ML y DL para que estas tecnologías también estén haciendo lo mismo, esos modelos ML o DL son capaces de predecir resultados futuros.
En palabras simples La IA no es una tecnología, es terminología. La IA es algo en lo que las diferentes pilas de tecnología se implementan y se integran en un sistema que podrá generar algo de inteligencia humana.
Por lo tanto, la IA no se encuentra en la ciencia de datos o fuera de la ciencia de datos; en cambio, el producto de la ciencia de datos se refiere a una solución de IA, pero tal vez en un futuro cercano, habrá alguna tecnología que funcionará directamente en IA, como humanoides y sistemas inteligentes sin supervisión humana.
En lugar de decir que la ciencia de datos está cambiando el mundo, podemos decir que la ciencia de datos está ayudando al mundo a crecer mediante el uso de datos.
La ciencia de datos ayudará a la empresa a identificar sus problemas y lagunas, así como a brindar la solución a esos problemas.
Por lo tanto, la ciencia de datos proporciona la solución a un negocio desde todas las direcciones y, en la actualidad, la mayoría de las empresas utilizan la ciencia de datos, independientemente de si se trata de una empresa a pequeña o gran escala.
Si una empresa produce los datos (y sabemos que todas las empresas producen datos), entonces la ciencia de datos es el proceso correcto para analizar esos datos y obtener información útil de ellos según el caso de uso comercial y la declaración del problema.
O en otras palabras, podemos decir que Knowledge Science es el único proceso que utilizará correctamente los datos.
Y esa es la razón por la que existe una creciente demanda de trabajo en el dominio de la ciencia de datos.
Sabemos que la ciencia de datos ayuda a extraer información de los datos, entonces, ¿cómo esta información ayudará a la empresa a comprender esta pregunta? Entonces, primero debemos comprender un caso de uso empresarial. (Este es un caso de uso aleatorio, solo para entender la pregunta)
“ Supongamos que tiene un negocio basado en productos en el que fabrica y vende los productos y hay algunos productos que vende en todo el mundo, como el producto A, el producto B y el producto C.
Dado que tiene las unidades de fabricación y venta, estas unidades generan algunos datos sobre su trabajo.
Hay un equipo de ciencia de datos que está trabajando en los datos de ambas unidades, y obtienen información como su Producto A es muy demandado en Región de Asia en comparación con la región de EE. UU., mientras que su Producto B es muy demandado en el región de EE. UU. en comparación con la región de África y el Producto C es muy demandado en Región de África en comparación con EE. UU. y Asia.
Ahora tiene información sobre los productos y, para generar más ganancias, puede tomar una decisión como si aumentara la unidad de fabricación de Producto A en Asia o simplemente hacer advertising and marketing dirigido de este producto solo en el Región de Asia,
y, por otro lado, encontrará un problema como por qué el Producto B y el Producto C no obtienen ganancias de la región de Asia. y esto también lo encontrarás con la ayuda de la ciencia de datos.
Resto: este es solo un caso de uso aleatorio, así como información aleatoria.
Harás lo mismo con todos los productos, ahora puedes ver cómo la ciencia de datos es útil para hacer que el negocio sea más rentable.
O, en otras palabras, podemos decir que con la ayuda de la ciencia de datos puede identificar y abordar el problema”.
Hoy en día, la mayoría de las empresas utilizan la ciencia de datos, ya sea que una empresa se base en productos o servicios, utilizan la ciencia de datos para su crecimiento.
Existe un Paraguas de Large information y ¿qué es Large Knowledge? entonces, según su nombre, Large Knowledge consiste enorme cantidad de datos que estará definida por las 4’V Volumen, Velocidad, Veracidady Variedad.
Donde Volumen significa el la cantidad de datos, Velocidad significa ¿con qué frecuencia se generan los datos? o podemos decir el velocidad de generación de los datosy Veracidad significa cómo veraces son los datos. Variedad significa el formato de datos como texto, imagen, audio y video.
Nosotros producimos 2,5 quintillones de bytes de datos cada díapuede obtener una estimación aproximada de la cantidad de datos generados hasta ahora y la cantidad de datos que se generarán en el futuro.
Y para manejar esta gran cantidad de datos, utilizamos tecnologías como Large Knowledge y ciencia de datos.
Ahora, las tecnologías de Large Knowledge se centran principalmente en cosas como Procesamiento de datos, Almacenamiento de datos, Preprocesamiento de datosy Almacenamiento de los datosy las tecnologías de ciencia de datos están más hacia el parte analítica.
Large Knowledge tiene la ETL(canalización), ingeniería de datos, Hadoop, Almacenamiento de datosy Procesamiento de datos mientras que la ciencia de datos tiene Matemáticas, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión por computadora, NLP, RL, AIOps, informes de datos, tablerosy todo.
En palabras simples, Large Knowledge es para manejar y gestionar una enorme cantidad de datos y La ciencia de datos es para aplicar las matemáticas a los datos para que podamos obtener algunas concepts de ellos..
Ultimas palabras
Muchos de mis amigos me hacen la pregunta sobre “Ciencia de los datos”, así que pensé que a través de este artículo podré explicar ‘Knowledge Science’ a todas aquellas personas que no saben nada de Knowledge Science.
Entonces entendiste la ciencia de datos con la ayuda de este artículo y espero haber podido explicarte la definición correcta de ciencia de datos. Lo que he compartido en este artículo es mi experiencia hasta ahora, no soy un experto sino un estudiante de ciencia de datos, espero que hayas aprendido algo de este artículo.
