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Cómo y Por Qué Aprender Data Science e Inteligencia Artificial

1. ¿Inteligencia artificial y data science son lo mismo? No, se relacionan pero son diferentes.

2. ¿Cómo se relaciona data science con inteligencia artificial? En el proceso de data science utilizamos inteligencia artificial como una de sus múltiples herramientas.

3. ¿Cuándo se dice que tenemos Big Data? Al tener grandes volúmenes de datos muy variados y veloces que son complicados de procesar con métodos tradicionales.

4. ¿Cómo se relaciona Big Data con Data Science? Big Data es materia prima que podemos usar en data science para hacer análisis más exhaustivos.

5. Con tener solamente métricas sin hallazgos con información de valor es data science. Lo anterior es: Falso, necesitamos seguir el proceso de data science y llegar a información accionable para la organización.

6. Dentro de la jerarquía de necesidades de data science, ¿cuáles son las etapas sin las que no tendríamos datos para trabajar? Recolección y Movimiento/Almacenamiento.

7. ¿Esencialmente qué hace una Data Scientist? Toma datos y los utiliza para encontrar información de valor (insights) y crear servicios de machine learning)

8. ¿Esencialmente qué hace una Data Engineer? Toma datos que no han sido procesados, los limpia/transforma y almacena para que estén listos para análisis.

9. ¿Cuál es la finalidad de la ciencia de datos? Ambas son correctas

10. ¿Cuál es el paso más importante en el proceso de la ciencia de datos? Definir mi pregunta o caso de negocio

11. ¿Cómo se relaciona el machine learning con el deep learning? El deep learning es una rama del machine learning que a través de algoritmos permite imitar el aprendizaje humano.

12. ¿Esencialmente qué hace una Analyst? Toma datos y los utiliza para encontrar información de valor (insights)

13. ¿Esencialmente qué hace una Machine learning engineer? Despliega modelos de machine learning en sistemas de producción de software.