La ciencia de datos es una disciplina interdisciplinaria que usa métodos, procesos y sistemas para extraer conocimiento y valor a partir de datos.

Combina estadística, ingeniería de datos, aprendizaje automático y comunicación de resultados para tomar decisiones informadas.

Elementos clave:

- Recolección y limpieza de datos: obtener datos de diversas fuentes y prepararlos para el análisis.

- Análisis y modelado: aplicar técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para identificar patrones, predecir escenarios o clasificar información.

- Visualización y comunicación: presentar hallazgos de forma clara para que otros los entiendan y usen.

- Conocimiento del dominio: entender el contexto del negocio o área de aplicación para plantear preguntas relevantes.

- Gobernanza y ética: gestionar calidad de datos, privacidad, sesgos y uso responsable.

Pipeline típico:

1) Definir el problema y las métricas de éxito.

2) Obtener y limpiar datos.

3) Analizar y modelar.

4) Validar y evaluar.

5) Implementar soluciones y monitorizar desempeño.

6) Compartir resultados y recomendaciones.

Ámbitos de aplicación: negocios, salud, finanzas, manufactura, turismo, deportes, entre otros.