Fuente
Data Science:
Para iniciar en estos términos novedosos para muchos, es necesario definir estos lo mas objetivamente posible, ya que que su actual definición varia de distintas fuentes (Cosa normal de las novedades).
Científico de los datos:
Un científico de los datos se podría definir como aquel que consiste en el estudio de la recolección, análisis, interpretación,presentación y organización de datos, el conocimiento de una o distintas disciplinas para resolver problemas relacionados con las mismas a través de el análisis estadístico e informático, Matemático probabilistico, e ingeniera de la información, programación, movilización de las masas con sus patrones y arrojando de su debida lectura o interpretación, conclusiones que ayuden a resolver dichos problemas en el entorno de una organización que demande estas soluciones, por el cual un científico de los datos requiere ser una persona con curiosidad y capacidad analítica, con criterio propio, que esté formado en todas estas habilidades necesarias para crear significado y valor sobre los datos que analiza.
Ciencia de los datos:
Ahora sabiendo lo anterior, definir que es la ciencia de los datos (Data Science,) es mucho mas sencillo, ya que al igual que lo hace una empresa de reciclaje de basura, se trata de recolectar información y conocimiento valioso entre una montaña de información o desechos sólidos u orgánicos. Colocando como ejemplo una analogía de la tecnología Blockchain, se podria agregar que se trata de la minería del conocimiento, cuya información valiosa nos ayuda a resolver un problema o varios problemas específicos debido a la necesidad de trabajar con ( Big data o montaña de datos), formados tanto por datos estructurados, como por datos semiestructurados, desestructurados. Estos proceden de los datos que se generan las personas, la inteligencia artificial, las empresas, instituciones educativas, y los generados en las las redes sociales (como por ejemplo Steemit) en el casi infinito mundo de la Internet.
Big Data:
"Big Data es el avance tecnológico enfocado en el entendimiento y toma de decisiones, además de ser una metodología para almacenar y procesar datos, estructurados o semiestructurados, los cuales serían muy difícil de almacenar en una base de datos y posteriormente analizarlos. Este término es empleado para referirse a toda aquella información que es excesivamente grande. Pongamos como punto de referencia todos los boletos y los premios entregados de la administración de lotería nacional a lo largo de toda su historia, que se puede almacenar fácilmente en una base de datos, pero no lo suficientemente grande como para ser considerada Big Data."
Fuente
"Se ha definido también como datos lo suficientemente masivos como para poner de relieve cuestiones y preocupaciones en torno a la efectividad del anonimato desde una perspectiva más práctica que teórica"
Fuente: https://es.wikipedia.org/wiki/Macrodatos
El futuro es ahora:
Con la Big Data, existe una disponibilidad enorme y cuantificable de datos tanto a nivel de Internet como en las organizaciones o empresas. También existe una importante inversión en la minería de conocimiento así como en los datos open Source y open data. Los países y sus empresas le han echado el ojo al valor de la cantidad de datos que pueden ser de valiosa importancia operativa y de esta forma extraer conocimiento de ellos relevante para su ayuda a una mejor toma de decisiones.
Fuente
Minería del conocimiento muy buena ¡
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Gracias amigo, hoy paso por tu blog.
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;)
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Muchas Gracias equipo @cervantes por tomarse el tiempo de apoyarme a mi y hacer crecer poco a poco a la comunidad de habla Hispana. Agradecido en nombre de la pequeña comunidad @steemitspanish https://t.me/steemitspanish
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Excelente post @intermentality. Me alegra que sea bien valorado y apreciado, pues es un contenido de calidad. En hora buena!
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jeje Gracias por la motivación y el impulso para seguir posteando.
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Hola @intermentality paso leyéndote con una cuenta amiga, para cumplir mi palabra de visitarte. Me agrado leerte. Felicitaciones.
Buena vibra @angelica7
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Muchas Gracias. saludos
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