Ciencia de datos: Medición de incertidumbres

Título original:

Data Science: Measuring Uncertainties

Contenido del libro:

Con el aumento de la capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos, se dispone de una gran cantidad de datos. Los datos sin análisis no tienen mucho valor.

Así, la demanda de análisis de datos aumenta día a día, y la consecuencia es la aparición de un gran número de trabajos y artículos publicados. La ciencia de datos ha surgido como un campo multidisciplinar para apoyar las actividades basadas en datos, integrando y desarrollando ideas, métodos y procesos para extraer información de los datos. Esto incluye métodos construidos a partir de diferentes áreas de conocimiento: Estadística, Informática, Matemáticas, Física, Ciencias de la Información e Ingeniería.

Esta mezcla de áreas ha dado lugar a lo que llamamos Ciencia de Datos. Las nuevas soluciones a los nuevos problemas se reproducen rápidamente para generar grandes volúmenes de datos.

Los retos actuales y futuros requieren un mayor cuidado en la creación de nuevas soluciones que satisfagan la racionalidad para cada tipo de problema. Etiquetas como Big Data, Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático, Aprendizaje Estadístico e Inteligencia Artificial están exigiendo una mayor sofisticación en los fundamentos y en cómo se están aplicando.

Este punto resalta la importancia de construir los fundamentos de la Ciencia de Datos. Este libro está dedicado a soluciones y discusiones sobre la medición de incertidumbres en problemas de análisis de datos.