Diplomado data science

Diplomado en Data Science

¿Qué es Data Science?

Con este concepto hacemos referencia a una disciplina científica orientada al análisis de grandes cantidades de datos, a partir de los cuales se pretende extraer la información que nos resulte de utilidad para nuestros propósitos, así como sacar los patrones que nos ayuden en nuestra toma de decisiones. Para ello, se emplearán diversas técnicas y herramientas del área de la informática, la estadística y las matemáticas, que nos ayudarán a cumplir todos estos objetivos.

Este tipo disciplinas son de vital importancia, sobre todo en la actualidad, teniendo en cuenta el estallido de la tecnología y la gran cantidad de información que esta genera cada día. En sus inicios, la Data Science solía estar unida al Big Data, pero en 2001 ambas disciplinas se separaron, y la ciencia de datos ha continuado evolucionando desde entonces.

Diferencias entre Data Science y Big Data

Si bien en un principio ambas formaban parte del mismo concepto, como aprenderás en nuestro CEU - Diplomado Data Science, hay una serie de características que las separan. Algunas de las diferencias que podemos encontrar son:

• Mientras que la Big Data se caracteriza por sus conocidas 7V, la Data Science cuenta con sus propios métodos para analizar grandes volúmenes de datos.
• La Data Sciencia, además, utiliza una serie de métodos inteligentes que son capaces de aprender de sus propios errores. Por otra parte, también cuenta con métodos estadísticos que resultan muy útiles a la hora de entrenar a los ordenadores. El Big Data, por su parte, solo se ocupa de la extracción de la información útil.
• La Data Science proporciona no solo todas estas técnicas, sino una parte teórica y experimental al proceso.

Conceptos claves de Data Science

• Text Mining. Este tipo de herramientas se utilizan a la hora de analizar información textual.
• Data Mining. Con estas herramientas podemos analizar cantidades muy grandes de datos de forma autorizada.
• Inteligencia Artificial. Crea una serie de mecanismos que aprenden y responden de forma automática a ciertos estímulos o comportamientos.
• Deep Learning. Se encarga de crear una red neuronal artificial que se estructura siguiendo una serie de niveles jerárquicos. Conforme se aumenta de nivel, aumentará también el nivel de dificultad.

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