El análisis, la visualización y la minería de datos son importantísimos campos de la ciencia de datos para todo tipo de disciplinas e industrias.
«Análisis de datos» es el término que se le da al proceso de tratar de obtener información o ideas importantes de cada conjunto de datos. Esto puede necesitar de resumir los datos, modelarlos y probar a organizarlos. La minería de datos es una rama del análisis de datos cuyo proceso es buscar patrones y anomalías en conjuntos de datos, con el objetivo de predecir eventos futuros. La visualización de datos es una técnica que a menudo se usa en el análisis de datos para hacer este más comprensible. Conlleva construir representaciones visuales de conjuntos de datos, como gráficas y tablas.
Entonces, ¿dónde encaja el aprendizaje automático aquí?
El aprendizaje automático está fuertemente ligado a estos tres campos de la ciencia de datos, porque les proporciona a los científicos de datos una manera de trabajar con grandes conjuntos de datos que serían imposibles de procesar y de trabajar para un humano. «Alimentando» algoritmos de aprendizaje automático con datos, podemos darle sentido a cantidades mucho más grandes de información «en crudo», llevándonos a visualizaciones y predicciones mucho más precisas.
Como con todos los campos de ciencia de datos, estos tres también han experimentado grandes avances en las dos últimas décadas. Actualmente, siguen creciendo, siendo su número de aplicaciones y su precisión mucho mayores.
