Ciencia y análisis de datos: Oportunidades y retos

Título original:

Data Science and Data Analytics: Opportunities and Challenges

Contenido del libro:

La ciencia de datos es un campo multidisciplinar que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimientos e ideas de datos estructurados (etiquetados) y no estructurados (no etiquetados). Es el futuro de la Inteligencia Artificial (IA) y una necesidad del futuro para hacer las cosas más fáciles y productivas. En términos sencillos, la ciencia de datos es el descubrimiento de datos o la revelación de patrones ocultos (como comportamientos complejos, tendencias e inferencias) a partir de datos. Por otra parte, la analítica de Big Data/analítica de datos son los mecanismos de análisis utilizados en la ciencia de datos por los científicos de datos. Varias herramientas, como Hadoop, R, etc., se utilizan para analizar esta gran cantidad de datos para predecir información valiosa y para la toma de decisiones. Hay que tener en cuenta que los datos estructurados se pueden analizar fácilmente con herramientas de inteligencia empresarial eficientes (disponibles), mientras que la mayoría de los datos (el 80% de los datos en 2020) están en una forma no estructurada que requiere herramientas de análisis avanzadas. Pero al analizar estos datos, nos enfrentamos a varias preocupaciones, como la complejidad, la escalabilidad, las fugas de privacidad y los problemas de confianza.

La ciencia de datos nos ayuda a extraer información o conocimientos significativos a partir de grandes cantidades de datos no estructurados o complejos (disponibles o almacenados virtualmente en la nube). Data Science and Data Analytics: Opportunities and Challenges cubre todas las posibles áreas, aplicaciones con serias preocupaciones emergentes y retos en este campo emergente en detalle con un análisis comparativo/taxonomía.

CARACTERÍSTICAS.

⬤ Da el concepto de ciencia de datos, herramientas y algoritmos que existen para muchas aplicaciones útiles.

⬤ Proporciona muchos retos y oportunidades en ciencia de datos y análisis de datos que ayudan a los investigadores a identificar lagunas o problemas de investigación.

⬤ Identifica muchas áreas y usos de la ciencia de datos en la era inteligente.

⬤ Aplica la ciencia de datos a la agricultura, la sanidad, la minería de gráficos, la educación, la seguridad, etc.

Académicos, científicos de datos y corredores de bolsa de la industria/empresa encontrarán este libro útil para diseñar estrategias óptimas que mejoren la productividad de su empresa.