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Ciencia de datos, Rojas Cardenas Johan Rafael, 19031078 - Coggle Diagram
Ciencia de datos
Estadistica
Las estadísticas son fundamentales en la ciencia de datos, ya que proporcionan las herramientas para el análisis de datos, la inferencia y la toma de decisiones basadas en datos.
Visualizacion
La visualización de datos se utiliza para representar gráficamente la información de manera clara y comprensible, lo que facilita la comunicación de los resultados.
Mineria de Datos
La minería de datos es el proceso de descubrir patrones ocultos y conocimiento útil en grandes conjuntos de datos.
Analisis
El análisis de datos implica la exploración y la interpretación de datos para descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas.
Programacion
La programación es esencial para trabajar con datos a gran escala. Los lenguajes de programación comunes en la ciencia de datos incluyen Python, R y Java.
Python, R y JAVA
Estos son lenguajes de programación populares en la ciencia de datos. Python y R son especialmente conocidos por sus bibliotecas y herramientas específicas para el análisis de datos.
Dominio del sujeto
El conocimiento del dominio se refiere a la comprensión profunda de un campo específico, como la medicina, las finanzas o las ciencias sociales. Esto es crucial para aplicar la ciencia de datos de manera efectiva en contextos específicos.
Negocio
El conocimiento de negocios se refiere a la comprensión de cómo la ciencia de datos puede aplicarse para tomar decisiones empresariales informadas y estratégicas.
Ciencias Sociales
Este es un ejemplo de un campo de dominio específico. La ciencia de datos se puede aplicar en áreas como las ciencias sociales para analizar datos relacionados con la conducta humana y las interacciones sociales.
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