Científico de datos: codificando el valor oculto e intangible de los datos

• Moreno Salinas, José Gerardo ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional Autónoma de México

     Universidad Nacional Autónoma de México

     México

     
• Localización: Revista Digital Universitaria, ISSN-e 1607-6079, Vol. 18, Nº. 7, 2017 (Ejemplar dedicado a: México 19S: ¿Punto de quiebre o de partida?)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Data scientist: encoding the hidden and intangible value of the data
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• Resumen
  • español

    La ciencia de datos es una disciplina emergente y de gran pertinencia para todas las organizaciones que deseen codificar el valor oculto e intangible de sus datos. Hoy más que nunca estamos más conectados con personas y dispositivos, tenemos acceso a más redes y servicios, y sin duda consumimos y producimos mayores cantidades de datos e información. Por lo que requerimos contar con las habilidades, conocimientos, experiencias y técnicas de los científicos de datos para procesar, analizar y visualizar de formas más inteligentes los datos en información, promoviendo así, más y mejores conocimientos de nuestra realidad en sus contextos. En este artículo se explican las principales áreas en las que desarrolla un científico de datos (Big Data, minería y visualización de datos) y las intersecciones entre éstas; se incluyen ejemplos de proyectos desarrollados por científicos de datos y del gran valor que han sabido codificar. Además, se presenta una interpretación de los elementos que constituyen al científico de datos.  >> Leer más

  • English

    Data science is an emerging discipline of great relevance to all companies that wishing to encode the hidden and intangible value of data. Today more than ever we are connected to more people and devices, we have access to more networks and services, and not there are doubt that we consume and produce greater amounts of data and information. So we require the skills, knowledge, experiences and techniques of data scientists to process, analyze and visualize the data toward information in smarter ways, promoting more and better knowledge of their reality in their contexts. This article explains the main areas in which a data scientist develops (Big data, data mining and data visualization) and the intersections between these, including examples of projects developed by data scientists and the great value that they have known how to code it. In addition, to present an interpretation of the elements that constitute the scientific data.  >> Read more