Capítulo VIII. Más allá de IoT: La ciencia de datos y su poder predictivo aplicado a la educación Osval Antonio Montesinos-López Francisco Javier Luna-Vázquez Raymundo Buenrostro Mariscal Carlos Alberto Flores Cortés Josaphat Salinas-Ruiz Introducción
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ía con día, consciente o inconscientemente, generamos gran cantidad de información debido al desarrollo tecnológico de los últimos años, donde el costo de producción es cada vez más accesible, permitiendo incrementar las velocidades de cómputo y de transmisión de los datos, así como el desarrollo de aplicaciones de IoT; dichos datos se almacenan al momento y es aquí donde la ciencia de los datos toma relevancia para extraer conocimiento útil para ayudar en la toma de decisiones. La ciencia de los datos es una disciplina en auge, permite manejar la información para conocer más de un fenómeno en particular, facilitando la toma de decisiones. La ciencia de los datos integra los campos de la estadística, machine learning (aprendizaje automático) y minería de datos (Kozyrkov, 2018). El objetivo de este capítulo es dar a conocer las herramientas disponibles en el software estadístico R, que permiten realizar ciencia con los datos desde ambas perspectivas: asociativa y predictiva. Molina (2002) menciona que los datos tienen que verse como la materia prima bruta, y la ciencia de los datos como una herramienta para extraer de ellos la esencia de los patrones que dan significado, y usarlos para poder ver más de lo que asimple vis144
