Las data sciences

Las data sciences comportan muchos aspectos y concentran una amplia variedad de campos de estudio.

Existen técnicas para clasificar y ordenar objetos de nuestro mundo, predecir eventos, reconocer patrones o secuencias de información, identificar reglas inherentes a los datos, analizar series temporales, interpretar textos, detectar valores atípicos o señalar debilidades y analizar gráficos industriales o redes sociales.

El desarrollo de las data sciences ha encontrado un nuevo auge en las prácticas de Big Data, pero sería un error reducirlas a este contexto.

De hecho, el know-how utilizado proviene de disciplinas relativamente antiguas e interconectadas, como la inteligencia artificial, la investigación operativa, la estadística y la lingüística.

Obviamente, estas disciplinas se sirven de potentes algoritmos y procesos matemáticos.

En muchos libros de calidad, la data science parece que se reduce a las fascinantes técnicas de «data-mining» y «machine learning», es decir, la capacidad de una computadora para establecer una clasificación o predicción. Estos aspectos se tratarán ampliamente en los siguientes capítulos.

Pero también encontrarán su lugar en este libro, otros algoritmos y prácticas importantes, como, por ejemplo, los algoritmos de enjambre, que, por analogía con los procesos de la naturaleza, aportan brillantes resultados operativos (por ejemplo, encontrar un...

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