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Data Science ¿Cuáles son las áreas relacionadas?

Data Science es una disciplina en la cual convergen distintas áreas de conocimiento.

Data science ¿Cuáles son las áreas relacionadas? Data Science es una disciplina en la cual convergen distintas áreas de conocimiento. Las técnicas se basan en diferentes ramas del conocimiento. Entre ellas destacan la matemática, estadística o programación. Al igual que otras ciencias necesarias en el análisis, interpretación de resultados y gestión de diferentes procesos en las organizaciones.

Así como el data Science se compone de conocimientos interdisciplinarios, las áreas en las que puede aplicarse la ciencia de datos son muy diversas. No solo las empresas de toda clase se benefician del análisis preciso y las interpretaciones de este, también el área de la salud, las ciencias sociales, las comunicaciones, entre otras áreas. Encuentran una forma de convertir la información en un recurso trascendental.

Data Science, una ciencia multidisciplinaria

La ciencia de datos o data Science es una práctica que viene realizándose desde hace muchas décadas. La necesidad de una disciplina, que con el tiempo se ha convertido en ciencia. Surge de la enorme diferencia que hacen las decisiones tomadas con base en datos. En principio, para las empresas esto último se ha convertido en un factor importante en la lucha por distinguirse del resto y mantener la competitividad.

Con el tiempo y con el crecimiento de la cantidad de datos que generamos, esta ciencia se ha ido transformando sustancialmente. Cada vez es más y más necesario aplicar conocimientos de distintos campos de estudio con la finalidad de obtener mejores resultados en el procesamiento de datos en bruto y conseguirles aplicaciones realmente valiosas. 

A grandes rasgos se puede afirmar que data Science se ha nutrido de toda clase de conocimientos. Para así poder hacer predicciones precisas y anticipar las consecuencias de cualquier decisión en concreto. Esto no solo aplica para el entorno empresarial, el resto organizaciones dependientes de sistemas y estructuras también encuentran en la mejor forma de anticipar y, con base en esto, tomar decisiones más acertadas.

El data Science es útil en muchas maneras. Gracias a esta especialidad se puede optimizar la eficiencia en las empresas, en el estudio de otras ciencias, en la salud, en la política, etc. Ofrece un amplio abanico de posibilidades, tan amplio como la inmensa cantidad de datos que generamos con cada una de las interacciones que tenemos a diario con la tecnología. 

Las matemáticas en data science

Las matemáticas permiten llevar el análisis de datos a un nivel superior. Es muy común que el análisis de datos se vea influenciado por la experiencia particular del analista. Lo que hace la aplicación de las matemáticas en el análisis de datos es aportar rigurosidad científica, representando resultados de manera más enriquecidos a partir de fórmulas y modelos matemáticos. 

En Data Science las matemáticas juegan un papel fundamental. Especialmente en el aporte más significativo de esta en toda clase de organizaciones, es decir, los modelos predictivos. Sin las matemáticas es prácticamente imposible predecir patrones y tendencias. Debido a que con las matemáticas pueden ponerse en consideración distintos tipos de variables y abordarlas todas apoyándose en cálculos precisos.

La estadística en la ciencia de datos

La estadística es otra de las áreas de conocimiento que más han enriquecido y convertido la ciencia de datos en lo que es actualmente. A mayor cantidad de datos, mayores son los retos a la hora de analizarlos y extraer información valiosa. Por otra parte, la importancia del uso de modelos estadísticos en la Data Science tiene que ver con la naturaleza del Big data, el cual se caracteriza por su gran volumen, velocidad y variedad.

A medida que aumenta la complejidad del análisis debido a los retos del Big data, mayor valor se puede obtener de la información y mayor será la necesidad de emplear métodos y modelos estadísticos. La estadística en la Data Science ayuda a llevar a cabo análisis y técnicas de análisis más sofisticadas y específicas.

La ciencia de datos en la salud

La medicina es una de las disciplinas que más beneficios obtiene de la aplicación de técnicas de Data Science. Por ejemplo, con los muy famosos modelos predictivos es posible optimizar y hacer más precisos los diagnósticos médicos. 

Además, gracias a esta en medicina se pueden detectar con más exactitud y anticipación una gran variedad de enfermedades. Por otra parte, herramientas de Data Science como la minería de datos, el Machine Learning y la inteligencia artificial son aplicables en medicina telemedicina. 

Data Science y ciencias sociales

Las ciencias sociales se caracterizan por tener como objeto de estudio los muy complejos fenómenos sociales, a los cuales en la mayoría de casos no les es aplicable la experimentación. 

La data Science se presenta como un gran aliado en la detección de patrones específicos en dichos fenómenos complejos. Es posible para las ciencias sociales acceder de manera más efectiva a los datos públicos, lo cual favorece los análisis políticos, económicos y sociales. Por otra parte, es importante mencionar que las técnicas de Data Science influyen en el diseño de políticas sociales mucho más eficientes.

La ciencia de datos en las comunicaciones

Con los avances tecnológicos se ha modificado la forma en que la gente se comunica. La ciencia de datos también puede aplicarse en este campo para analizar modelos de conducta y patrones comportamiento. Este tipo de análisis es muy útil en el periodismo y en la labor de un community manager, por citar ejemplos.

Data Science es un área que se compone de muchas disciplinas, debido a esta cualidad la ciencia de datos tiene una infinidad de aplicaciones en el mundo moderno marcado por el desarrollo tecnológico. Incursionar en esta área requiere una preparación como la que puedes obtener iniciando nuestra Maestría en Data Science.

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