Fundamentación teórica para la creación de un programa académico de ingeniería y ciencia de datos: una aplicación bibliométrica

F. Mendoza-Lozano, Jose Wilmar Quintero-Peña, O. L. Acevedo-Pabón, J. F. García-Rodríguez
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Abstract

El objetico es definir un enfoque teórico entorno a la ciencia de datos, que incluya objeto de estudio y métodos, como paso previo para el diseño curricular de un programa académico. El texto inicia con una revisión de la literatura entorno a la evolución del concepto de dato y los fundamentos epistemológicos de la estadística y el análisis de datos, mediante el uso de algoritmos. Se continúa con la bibliometría de la producción científica de mayor relevancia, 2000 artículos, haciendo uso del enfoque de caracterización temática, mediante palabras clave tomadas de trabajos indexados en SCOPUS. Se encontró que la mayoría de las palabras clave y temáticas relevantes se refieren a los métodos de la modelación de datos con algoritmos y a la gestión de tecnología para la administración de grandes bases de datos. Se caracterizó la productividad del análisis de datos derivados de información textual, multimedia y la web. También se revelaron las temáticas referidas a las aplicaciones empresariales dirigidas a la gestión del conocimiento y la inteligencia de negocios. Se concluye que el concepto de dato, como objeto de estudio, se amplía gracias a los alcances del análisis de datos con algoritmos; este método se combina con el enfoque estadístico clásico, que provee modelos formales de mejor interpretación. Se concluyó que el campo de aplicación de la nueva ciencia de datos es bastante amplio, en particular cuando esta ciencia se utiliza en contextos interdisciplinarios. Lo anterior justifica el diseño curricular de un programa académico centrado en esta temática.
创建工程和数据科学学术项目的理论基础:文献计量应用
目的是定义一种围绕数据科学的理论方法,包括研究对象和方法,作为学术项目课程设计的初步步骤。本文首先回顾了关于数据概念演变的文献,以及统计学和数据分析的认识论基础,通过算法的使用。在此基础上,我们对科学文献进行了文献计量学研究,并对2000篇论文进行了文献计量学研究,使用了主题特征方法,使用了SCOPUS索引的论文的关键词。关键词和相关主题最多的是大型数据库管理的算法数据建模方法和管理技术。本研究的目的是分析来自文本、多媒体和网络信息的数据分析的生产力。此外,还揭示了与知识管理和商业智能的商业应用相关的主题。结果表明,数据作为研究对象的概念在算法数据分析的范围内得到了扩展;这种方法与经典的统计方法相结合,后者提供了更好的解释的正式模型。我们的结论是,新数据科学的应用领域是相当广泛的,特别是当它在跨学科的背景下使用时。这证明了以这一主题为中心的学术项目的课程设计是合理的。
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