¿Qué es la ciencia de datos espaciales? -

¿Qué es la ciencia de datos espaciales?

En un mundo donde la toma de decisiones está cada vez más influenciada por los datos, es importante comprender cómo puede ayudar la ciencia de datos espaciales.

La ciencia de datos espaciales es un subconjunto de la ciencia de datos. Es donde la ciencia de datos se cruza con GIS con un enfoque clave en datos geoespaciales y nuevas técnicas informáticas. La ubicación es importante en la ciencia de datos usando computación estadística para acceder, manipular, explorar y visualizar datos.

Tener coordenadas de latitud y longitud en los datos no significa su ciencia de datos espaciales. En cambio, la ciencia de datos espaciales aplica sus ubicaciones físicas y comprende sus relaciones espaciales.

Hoy, ¿vamos a explorar la ciencia de datos espaciales? ¿En qué se diferencia del análisis espacial? ¿Y cuáles son algunos ejemplos de ciencia de datos?

¿Qué es la ciencia de datos? (Sin espacial)

La ciencia de datos es el estudio de la información y su fuente, recopilación, organización, procesamiento y presentación. Es un área interdisciplinaria que incorpora elementos de estadística, informática, investigación de operaciones, matemáticas y programación.

Los científicos de datos usan herramientas como R y Python para limpiar, agregar y manipular datos para crear análisis y modelos predictivos. Una tarea principal de los científicos de datos es traducir los datos sin procesar mediante técnicas avanzadas en información útil.

Los conocimientos procesables pueden provenir de cualquier técnica, como el aprendizaje automático, el análisis de big data y la visualización de datos. Pero la diferencia entre la ciencia de datos espaciales es que agrega el elemento de análisis espacial y está en el punto focal de su análisis.

Análisis espacial frente a ciencia de datos espaciales

Antes de entrar en los detalles finos de la ciencia de datos espaciales, ¿en qué se diferencia del análisis espacial? Debido a que no siempre se puede trazar una línea clara entre los dos, exploremos qué es la ciencia de datos espaciales.

Recuerde que el enfoque de la ciencia de datos es extraer información significativa de los datos de computación y descubrimiento científico. Estas son algunas de las palabras de moda tanto del análisis espacial como de la ciencia de datos espaciales y en qué categoría se encuentran.

Análisis espacial

Búsqueda de patrones, clústeres y puntos calientes
Optimización de ubicaciones, como el uso de la selección de sitios
Estudiar la interacción entre características y por qué suceden.
Uso del análisis exploratorio para encontrar relaciones entre variables
Modelado de características basadas en la ubicación que involucran simulación y predicción
Aplicación de mapas y geovisualización

Análisis espacial

Búsqueda de patrones, clústeres y puntos calientes
Optimización de ubicaciones, como el uso de la selección de sitios
Estudiar la interacción entre características y por qué suceden.
Uso del análisis exploratorio para encontrar relaciones entre variables
Modelado de características basadas en la ubicación que involucran simulación y predicción
Aplicación de mapas y geovisualización

Tanto el análisis espacial como la ciencia de datos espaciales comienzan con datos de ubicación sin procesar, los analizan y los convierten en información. Pero la idea clave es que la ciencia de datos espaciales utiliza técnicas y automatización nuevas y especializadas. Si desea obtener más información sobre el análisis espacial, asegúrese de consultar nuestra tabla periódica para el análisis espacial.

Elementos de la ciencia de datos espaciales

Ingeniería de datos

La ingeniería de datos es una rama de la informática que se ocupa de gestionar la creación, el almacenamiento, el mantenimiento, el uso y la difusión de datos. Utiliza herramientas de programación como Python, SQL y R que ayudan en la manipulación de big data.

Es posiblemente el aspecto que más tiempo consume de la ciencia de datos. Pero la ingeniería de datos también es una parte crucial del análisis porque es tan buena como los datos que ponemos en ella.

Los científicos de datos preparan los datos para su análisis. Por ejemplo, completan los valores faltantes, agregan campos, geoenriquecen y limpian valores. Por lo general, el flujo de trabajo de la ciencia de datos comienza con la ingeniería de datos y el flujo de trabajo de ETL necesario.

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Exploración y visualización de datos

La exploración y visualización de datos es una de las facetas más importantes de la ciencia de datos. Significa primero explorar los datos sin procesar de manera sistemática para que los comprenda mejor y pueda tomar mejores decisiones.

La visualización es una parte esencial del proceso de comprensión de los datos. Nos ayuda a reconocer rápidamente patrones y relaciones, lo que puede ayudarnos a extraer información de big data. También puede usar técnicas de visualización para validarlo y asegurarse de que tenga sentido.

El proceso de visualización de datos es uno que continúa de principio a fin. Al principio, puede comprender mejor sus datos. Luego, en el medio, puedes responder qué problemas puedes resolver. Finalmente, al final, puede contar una historia de sus datos para compartir con una audiencia.

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Análisis espacial

El análisis espacial es de lo que se trata GIS. Desde la selección del sitio hasta el espacio-tiempo o el modelado predictivo, el análisis espacial le dice dónde están las cosas, cómo se relacionan entre sí y cómo están conectadas.

El análisis espacial es una herramienta utilizada para analizar la distribución de personas o cualquier tipo de característica en un espacio geográfico. Puede resolver problemas basados en la ubicación midiendo, cuantificando y comprendiendo nuestro mundo.

No solo incluye ubicaciones de puntos. Pero también incluyen líneas, polígonos, rásteres e información no espacial como atributos. Ya sea que desee mostrar cómo se mueven las personas o encontrar patrones como puntos calientes, entonces el análisis espacial es la herramienta que debe usar.

Aprendizaje automático e IA

El aprendizaje automático es el proceso de enseñar a una computadora a aprender sin ser programada explícitamente. El concepto de inteligencia artificial y aprendizaje automático es solo otra herramienta en el análisis espacial.

La idea fundamental del aprendizaje automático es que ayuda a acelerar cualquier proceso mediante el análisis de grandes cantidades de datos sin intervención humana. Por ejemplo, puede crear una cobertura terrestre precisa utilizando un clasificador de aprendizaje automático con solo entrenarlo con muestras.

Desde el análisis de big data hasta la agrupación en clústeres, el aprendizaje automático es una forma de automatizar el proceso de obtener información de sus datos. Con la creciente cantidad de datos que las organizaciones recopilan, almacenan y analizan, el aprendizaje automático se está convirtiendo en una parte esencial de cualquier flujo de trabajo.

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Análisis de grandes datos

El análisis de datos es un proceso en el que se analizan los datos para obtener información y tomar decisiones sobre el estado futuro. Se puede utilizar en cualquier industria o campo de trabajo, como transporte, marketing y venta minorista. El análisis de big data ha revolucionado muchas industrias como ninguna otra.

El mundo de la tecnología ha estado utilizando análisis de big data durante años. Pero está comenzando a ser más importante a medida que el mundo se vuelve más digitalizado. El análisis de big data se refiere al análisis de grandes volúmenes de datos.

Aunque los grandes datos se encuentran dentro de la categoría de análisis espacial, la idea principal es que los analice a escala. No importa en qué consistan sus datos espaciales (puntos, líneas, polígonos o ráster), puede ser una herramienta muy útil en la ciencia de datos.

Modelado y secuencias de comandos

La automatización ha existido durante mucho tiempo como una forma de reducir el trabajo manual. Nos permite concentrarnos en tareas más importantes con menos esfuerzo, ahorrándonos tiempo y produciendo un flujo de trabajo repetible.

En un flujo de trabajo típico de ciencia de datos, se toma todo, desde la ingeniería de datos hasta el análisis, y se une de forma automatizada. Esto le permite reproducir y desarrollar un sistema autónomo.

Cuando pone en funcionamiento las capacidades de análisis, esta es una gran parte de ETL, que significa Extraer, Cargar y Transformar. Pero no significa necesariamente que lo ejecute a diario, ya que podría ser un proceso empresarial semanal, mensual o anual.

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Las piezas del rompecabezas de la ciencia de datos espaciales

La ciencia de datos espaciales ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones con los datos habilitados para la ubicación como punto central para impulsar las estrategias comerciales.

Además, también puede permitir predicciones más precisas en diferentes campos como la economía, las ciencias sociales, la ingeniería y el medio ambiente.

El poder de la ciencia de datos está comenzando a llegar a todos los aspectos de nuestra vida diaria.

La ciencia de datos espaciales puede revelar patrones a través de técnicas informáticas avanzadas como el aprendizaje automático y el análisis de big data que, de otro modo, podrían haberse ocultado.

¿Qué es la ciencia de datos espaciales?

La ciencia de datos espaciales (SDS) es un subconjunto de la ciencia de datos que se centra en las características únicas de los datos espaciales, yendo más allá de simplemente mirar dónde suceden las cosas para comprender por qué suceden allí.

¿Es la ciencia de datos espaciales una buena carrera?

Oportunidades de carrera en ciencia de datos espaciales

Los usuarios de Glassdoor calificaron a 'científico de datos' como el trabajo más satisfactorio en el campo de "Ciencia de datos y análisis empresarial"; con un salario base promedio de $121,000/año y más de 4,100 vacantes.

¿Qué es un ejemplo de datos espaciales?

Los datos espaciales pueden tener cualquier número de atributos sobre una ubicación. Por ejemplo, esto puede ser un mapa, fotografías, información histórica o cualquier otra cosa que se considere necesaria.