De vuelta al ejemplo de la reserva de vuelos, el análisis prescriptivo podría examinar las campañas de marketing históricas para maximizar la ventaja del próximo pico de reservas. Un científico de datos podría proyectar los resultados de las reservas de diferentes niveles de gasto en varios canales de marketing. Estas previsiones de datos dan a la empresa de reserva de vuelos una mayor confianza en sus decisiones de marketing. Entre los casos de uso más habituales, se incluye la optimización de procesos mediante automatización inteligente, focalización mejorada y personalización para mejorar la experiencia del cliente (CX).

En cada una de estas técnicas, se entrena a las computadoras para aplicar ingeniería inversa a las conexiones de causalidad en los datos. Por ejemplo, el equipo de servicios de vuelo podría utilizar la ciencia de datos para predecir los patrones de reserva de vuelos del año siguiente al inicio de cada año. El programa o algoritmo de la computadora pueden examinar datos anteriores y predecir picos de reservas de determinados destinos en mayo. Al anticiparse a las futuras necesidades de viaje de los clientes, la empresa podría empezar desde febrero a hacer publicidad específica para esas ciudades. Para realizar estas tareas, los científicos de datos deben tener más conocimientos de ciencia informática y ciencias puras que un analista de negocio o analista de datos típico.

¿Qué conocimientos tiene un científico de datos?

El uso de la Ciencia de Datos con el análisis predictivo sirve para predecir resultados específicos. Por ejemplo, conocer qué es lo que harán mis clientes en esta semana o qué ventas se alcanzarán para las dos primeras semanas. El objetivo de contar con esta gran cantidad de data es porque se desea utilizar para responder diversas preguntas que pueden ayudar al negocio.

Sin embargo, aunque la investigación es rigurosa, sus autores advierten de que “se trata de un estudio observacional y, como tal, no puede establecer factores causales”. Además, añaden, “los factores genéticos tienen un papel importante tanto en la aptitud cardiorrespiratoria como en el riesgo de cáncer”. Otra propuesta consiste en exigir a las plataformas de redes sociales que verifiquen la edad de los titulares de las cuentas y prohíban por completo el acceso a menores de 13 años.

Machine learning

Finalmente, la interpretación de los resultados es el proceso donde el investigador hace sentido de los datos analizados. Se debe dar un examen crítico a los datos para entender las tendencias, relaciones y patrones encontrados. Aquí se evalúan los indicadores de bondad de ajuste y significación estadística para llegar a conclusiones que sean sólidas y puedan aportar conocimiento al área de estudio en cuestión.

Los científicos de datos no son necesariamente responsables directos de todos los procesos involucrados en el ciclo de vida de la ciencia de datos. Por ejemplo, las segmentaciones de datos suelen ser manejadas por ingenieros de datos, pero el científico de datos puede hacer recomendaciones sobre qué tipo de datos son útiles o necesarios. Si bien los científicos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar estos https://bitcu.co/carrera-en-ti-bootcamp-de-programacion/ esfuerzos a un nivel mayor requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa para que se ejecute más rápidamente. Como resultado, es común que un científico de datos se asocie con ingenieros de machine learning para escalar modelos de machine learning. El machine learning es la ciencia de entrenamiento de máquinas para que puedan analizar y aprender mediante datos, como lo hacen los humanos.

Errores comunes en la investigación cuantitativa

Además, cuenta con otras herramientas que se complementan ya que cuenta con opciones para el aprendizaje automático y profundo, minería de datos y análisis predictivo. El objetivo de la inteligencia artificial es que las máquinas imiten las funciones cerebrales. Actualmente la inteligencia artificial puede aprender por sí misma, razonar Lanza tu carrera en TI con un bootcamp de programación y auto corregirse sin intervención externa. Aplicar técnicas inteligentes en el análisis de datos promueve el desarrollo de tecnologías de extracción del conocimiento. El proceso de la ciencia de datos se refiere a las acciones y técnicas de los científicos para analizar y comprender datos, extraer conclusiones y resolver problemas.

• En contraste, la investigación cualitativa aspira a comprender el contexto en profundidad, explorando los significados y motivaciones detrás de las acciones de los individuos.
• Cloud computing escala la ciencia de datos proporcionando acceso a más potencia de proceso, almacenamiento y otras herramientas necesarias para proyectos de ciencia de datos.
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• Al igual que los humanos utilizamos una amplia variedad de lenguajes, lo mismo ocurre con los científicos de datos.

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