Ciencia de Datos
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que combina técnicas de estadística, matemáticas y ciencias de la computación para analizar, interpretar y extraer conocimiento significativo a partir de grandes conjuntos de datos. Utiliza diversas herramientas y métodos, como el aprendizaje automático, la minería de datos y la visualización, para obtener información y tomar decisiones basadas en evidencia en diversos ámbitos, desde negocios y investigación hasta ciencias sociales y naturales. El objetivo principal de la ciencia de datos es descubrir patrones, tendencias y correlaciones en los datos para generar valor y comprender mejor fenómenos complejos.
Análisis Exploratorio
Su objetivo es descubrir patrones, tendencias, relaciones y posibles anomalías en los datos mediante el uso de técnicas estadísticas y herramientas visuales.
Clustering
La clusterización en ciencia de datos es un proceso que consiste en agrupar datos similares entre sí en conjuntos llamados "clusters," con el objetivo de identificar patrones y estructuras ocultas en el conjunto de datos.
Análisis predictivo
El análisis predictivo en ciencia de datos se refiere al uso de técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para predecir eventos futuros o tendencias basadas en datos históricos y patrones identificados en conjuntos de datos.
Análisis de priorización
El análisis de priorización en ciencia de datos es el proceso de asignar niveles de importancia o relevancia a elementos específicos en un conjunto de datos para tomar decisiones informadas y enfocar los esfuerzos en áreas más significativas.