No se incluyen en el
estudio documentos indexados, pero no son cartas, artículos o reseñas sino
presentaciones con diapositivas, producto de discusiones o conferencias
(webinars). La minería de datos (data mining – DM) se puede definir como el proceso de extracción de conocimiento a partir de cúmulos de datos. Se suele utilizar el término minería de datos como sinónimo de descubrimiento de conocimiento, pero realmente no son sinónimos, la minería de datos es solo un paso en el proceso de descubrimiento de conocimiento [35]. En las ciencias y la ingeniería existe un amplio rango de problemas y dominios de aplicación para la minería de datos [36].
Analizar conjuntos de big data de uno o más terabytes, o incluso petabytes, de tamaño requiere de nuevas estrategias y tecnologías. El desarrollo de marcos de código abierto tales como Hadoop (y, más recientemente, Spark) sería esencial para Por qué deberías aprender ciencia de datos con cursos online el crecimiento del big data, pues estos hacían que el big data resultase más fácil de usar y más barato de almacenar. Los usuarios continúan generando enormes cantidades de datos, pero ahora los humanos no son los únicos que lo hacen.
¿Hace falta el big data para aplicar data science?
A continuación, se describirán algunas ex periencias de aplicación en pediatría de datos masivos y las estrategias de procesamiento y análisis descritas anteriormente en el acápite anterior. En resumidas cuentas, data science se desenvuelve dentro del ámbito del big data para obtener información útil a través del análisis predictivo, donde los resultados se utilizan para tomar decisiones inteligentes. Se espera que para 2020 la generación de datos aumente casi un 5%, el crecimiento se determinará por el cambio en la tecnología y la cantidad de información que se genere. El Big Data será una gran herramienta para propiciar el desarrollo de múltiples áreas del conocimiento e impulsar significativamente el progreso científico y tecnológico. Este concepto hace referencia a la capacidad de procesamiento de una cantidad alta de datos masivos, al grado de que no son capaces de ser procesados ni analizados por la tecnología convencional.
- Mediante el uso de modelos analíticos, puede relacionar distintos tipos y fuentes de datos para realizar asociaciones y hallazgos significativos.
- Sólo por mencionar una definición de información a partir de la CI, Faibisoff y Ely (1976) señalan que, además de contener
datos, la información se encuentra constituida por ideas, símbolos o un conjunto
de símbolos con un significado potencial. - Las investigaciones en curso basan su desarrollo en la ciencia de datos, debido a que esta proporciona herramientas de análisis que permiten plantear soluciones plausibles bien para lidiar con futuras pandemias como con tratamientos actuales de frente al COVID-19.
Este software emplea cámaras de video estándar o aquellas dispuestas en una ciudad para videovigilancia, permitiendo monitorear el flujo peatonal en zonas críticas, realizando un reconocimiento sobre la distancia mínima, indicando una alerta a las autoridades si alguien no cumple con la norma. En algunos casos este sistema se combina con cámaras de medición térmica con el fin de establecer si alguna persona tiene fiebre y emitir una alerta para que sea aislada de inmediato por personal sanitario. El aprendizaje automático abre un sinnúmero de posibilidades de investigación en diversos campos clínicos, donde la COVID-19 ha sido el impulsor de ello. Esto involucra desde los escáneres faciales para identificación de síntomas como la fiebre, wearables para medición y detección de anomalías cardiacas o respiratorias, hasta chatbots que evalúan a un paciente cuando este menciona sus síntomas y, basado en las respuestas dadas, el sistema le indica si debe permanecer en casa, llamar al médico o ir al hospital. La investigación se circunscribe a los parámetros de la ciencia de la información (CI), área del conocimiento que se dedica al estudio
del fenómeno de la información, es decir, la forma cómo ésta se produce,
manifiesta, distribuye y utiliza. Sólo por mencionar una definición de información a partir de la CI, Faibisoff y Ely (1976) señalan que, además de contener
datos, la información se encuentra constituida por ideas, símbolos o un conjunto
de símbolos con un significado potencial.
Las “tres V” de big data
Por ejemplo, en todo el mundo han surgido comunidades que han creado plataformas que trabajan bajo el modelo de inteligencia colectiva, donde desarrolladores, científicos de datos, investigadores, médicos, entre otros voluntarios, formulan proyectos relacionados con la COVID-19. Una plataforma que centraliza esta información es Helpwithcovid, que cuenta con bibliotecas como el Covid Healthcare Coalition, que permite a cientos de miles de investigadores tener acceso a información clave para trabajar con aprendizaje profundo. SCOPUS es una de las más grandes bases de datos de resúmenes y citas de literatura revisadas por pares, contienen https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ artículos de revistas científicas, libros y artículos de congresos, posibilitando tener una visión global de la producción académica e investigativa en campos de la ciencia, tecnología, medicina, artes y humanidades [6]. Además, esta herramienta permite clasificar, refinar y analizar de forma ágil los resultados obtenidos a partir de una ecuación de búsqueda, con ello se puede extraer información relevante de la temática de interés que se esté abordando. Para este acercamiento se utilizó como ecuación de búsqueda “big data” y a continuación se presentan algunos aspectos relevantes que se extrajeron de los resultados en SCOPUS.
La ciencia de datos es un concepto que, al igual que el de Big Data, aún no está enteramente definido. Sin embargo, se acepta que se trata del “estudio científico de la creación, validación y transformación de datos para crear significado”, es decir, la ciencia que permite extraer valor y conocimiento de los datos. Por tanto, los Big Data están intrínsicamente relacionados con la “ciencia de datos” debido a que son su materia prima17,18. La mínima cantidad de información que puede ser procesada por un aparato tecnológico es el bit, el cual sólo puede ser expresado en ceros o unos, mientras que un byte es un conjunto de 8 bits.