Introducción a Data Science.

¿Qué tecnologías o lenguajes de programación se utilizan en el mundo de las ciencias de datos?

^{Se debe leer la pregunta, analizar y seleccionar las respuestas dentro de las opciones.}

Introducción a Data Science.

Aplicaciones de Ciencia de Datos en la actualidad en el área de Análisis de datos (Data Anaylisis).

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Introducción a Data Science.

Aplicaciones de Ciencia de Datos en la actualidad en el área de IoT (Internet de las Cosas - Internet of Things).

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Introducción a Data Science.

Aplicaciones de Ciencia de Datos en la actualidad en el área de Machine Learning (Aprendizaje de máquina).

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Introducción a Data Science.

Aplicaciones de Ciencia de Datos en la actualidad en el área de Deep Learning (Aprendizaje profundo).

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Introducción a Data Science.

Esta fase de la Ciencia de Datos incluye tomar información de diversas fuentes como Bases de Datos, API's, sensores IoT, archivos CSV, etc.

Se utilizan tecnologías como SQL, NoSQL, Apache Kafka y Data Lakes..

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Introducción a Data Science.

En esta fase de la Ciencia de Datos se transforma y estructura la información previa al análisis. Incluye tareas como valores faltantes, datos duplicados, normalización, conversión de formatos, etc.
Se utilizan herramientas como Pandas (Python), DPLYR (R) y Spark.

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Introducción a Data Science.

En esta fase de la Ciencia de Datos se analizan los datos para detectar patrones, correlaciones y tendencias. Se utilizan estadísticas descriptivas y visualización con herramientas como Matplotlib, Seaborn, Tableu y Power BI para representar los datos de manera comprensible.

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Introducción a Data Science.

En esta fase de la Ciencia de Datos se aplican modelos de Machine Learning o Deep Learning para hacer predicciones, clasificaciones o agrupamientos de datos. Se utilizan herramientas como Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch y AutoML.

^{Se debe leer la pregunta, analizar y seleccionar la respuesta dentro de las opciones.}