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sáb 17, 2020 07:06:31 AM

El área de Data Science (ciencia de datos) se presenta como una de las más atractivas en la actualidad. Los datos abren muchísimas puertas luego de su correcto análisis para profesionales de todo tipo.
Hoy en día, no hay una industria que no utilice el poder de los datos para optimizar ventas o cumplir objetivos. Este increíble potencial hace que los Data Scientists sean muy requeridos en distintas organizaciones. 

La Ciencia de Datos se puede definir como una disciplina que usa técnicas avanzadas de análisis de datos para resolver problemas, aplicando la matemática, la estadística y la lógica.

Lo más destacable de esta práctica es la capacidad de encontrar información y puntos claves que se tornan relevantes para empresas, gobiernos y organizaciones de diferentes tipos a la hora de tomar decisiones. Además, puede aplicarse a incontables ramas o disciplinas, siempre y cuando sean susceptibles de ser analizadas, como es el caso de la Sociología, la Medicina, la Economía, el Deporte, y más. 

Imagen ilustrativa de Data science y la cantidad de datos en un mismo lugar

Data Science: Data Mining (Minería de Datos) vs Big Data (Grandes Datos)

Data Mining (exploración de datos o minería de datos) es definido como el análisis de datos que se establece para encontrar relaciones insospechadas, para descubrir patrones que sean capaces de resumir las grandes cantidades de información en nuevas formas que sean comprensibles y útiles para el titular de los datos. La entrada se da normalmente en una tabla y la salida puede tener reglas, estructuras de árbol, gráficos, etc.

En cambio, Big Data hace referencia a grandes cantidades de datos que superan la capacidad de procesamiento de software preexistente. Esta es la tecnología capaz de capturar, gestionar y procesar en un determinado tiempo de forma rápida y veraz dicha cantidad de información, utilizando herramientas que identifican patrones comunes. 

Debido al contexto digital actual, en el que la creación de data crece exponencialmente año a año, la popularidad de Data Mining y Big Data ha incrementado y este fenómeno no parece terminar pronto. A su vez, esto hizo que las herramientas y características de ambas disciplinas se hayan perfeccionado para disminuir el tiempo de producción y mejorar los análisis. 

¿Cuál es la diferencia entre Big Data y Data Mining?

Como se mencionó anteriormente, los grandes datos y la minería de datos son dos cosas diferentes. Los dos están relacionados con el uso de enormes cantidades de información para la recolección o presentación de la misma para un destinatario definido (empresa, organización, persona, gobierno, etc.). Sin embargo, cada uno es utilizado con fines distintos dentro de esta operación.

Por un lado, Big Data es un término que hace referencia exclusivamente a un grupo de datos de gran tamaño: aquellos que superan el tipo de arquitecturas de bases y manejos de datos de software simples. Es decir, que no pueden ser manejados en una hoja de cálculo en una PC, por ejemplo. Estos, luego son analizados por un enfoque conocido como Data Analytics. 

Por su parte, Data Mining refiere a la actividad de pasar por dicha información en busca de algo pertinente y oportuno. Las organizaciones recopilan estos grandes conjuntos de datos para que luego una persona aplique minería de datos para identificar aquellas piezas de información que les brinda alguna utilidad mayor. La minería de datos puede utilizar, o no, diferentes herramientas de software para el análisis. En general, el Data Mining se refiere a operaciones que implican búsquedas sofisticadas para la obtención de datos específicos y concretos. 

En otras palabras, Big Data es el “activo” y Data Mining es la “herramienta” que se utiliza para encontrar resultados beneficiosos para un tercero.

Joven estudiando programación en múltiples pantallas para aplicarlo en Data science

Estudiar Data Science en Acámica

Estudiando Data Science en Acámica aprenderás a transformar datos en información, a automatizar procesos y asesorar en la toma de decisiones. Serás capaz de tomar datos en estado “crudo” y aprender de ellos, de visualizarlos de manera correcta y eficiente, y de entrenar modelos que aprendan de ellos y te ayuden a predecir. 

¿Qué aprenderás puntualmente?

  • Programación: una habilidad fundamental para el análisis de datos. En esta carrera, aprenderás a utilizar Python, un lenguaje de programación moderno, accesible y eficiente.

  • Exploración de datos: serás capaz de encontrar la historia que los datos son capaces de contar, combinando estadísticas con herramientas de visualización. 

  • Machine Learning: que te permitirá aprender de los datos, encontrar patrones y predecir comportamientos.

Todo lo aprendido, lo utilizarás en aplicaciones modernas, tales como el Procesamiento de Lenguaje Natural y los Sistemas de Recomendación.

 

 


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