Con base en todo lo explicado hasta ahora, podemos decir que la importancia de la ciencia de datos para los abogados reside en la posibilidad de generar un conocimiento profundo de cualquier proyecto, e incluso del negocio jurídico en general y hasta de los competidores y clientes. En este sentido, al aplicar herramientas de ciencia de datos para  la toma de decisiones jurídicas, comerciales y gerenciales se logran prever, prevenir o reaccionar efectivamente a aquellas situaciones que puedan afectar la gestión de la firma o el resultado de un proceso legal. El término “científico de datos” fue creado a finales de 2008, cuando las organizaciones comprendieron la necesidad de contar con expertos en información con talento para clasificar y diseccionar enormes medidas de información.

Las organizaciones que invierten en él pueden incluir evidencia cuantificable basada en datos en sus decisiones comerciales. Idealmente, estas decisiones basadas en datos conducirán a un desempeño comercial más sólido, ahorros de costos y procesos y flujos de trabajo comerciales más fluidos. La visualización de datos  consiste en presentarlos en un formato pictórico o gráfico para que puedan analizarse fácilmente. Es un aspecto fundamental para que las organizaciones puedan tomar decisiones de negocios apoyándose en los resultados obtenidos a partir de la ciencia de datos.

Qué es la ciencia de datos, para qué es, importancia y ejemplos

Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico utiliza la ciencia de datos para descubrir que se generan demasiadas consultas de clientes fuera del horario comercial. Las investigaciones revelan que es más probable que los clientes compren si reciben una respuesta rápida en lugar de una respuesta al día siguiente. Al Domina el análisis de datos con este curso online implementar un servicio de atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, la empresa aumenta sus ingresos en un 30 %. Para realizar estas tareas, los científicos de datos deben tener más conocimientos de ciencia informática y ciencias puras que un analista de negocio o analista de datos típico.

El machine learning es la ciencia de entrenamiento de máquinas para que puedan analizar y aprender mediante datos, como lo hacen los humanos. Es uno de los métodos que se utilizan en los proyectos de ciencia de datos con el fin de obtener información automatizada de estos. Los ingenieros de machine learning se especializan en computación, algoritmos y habilidades de codificación específicas de los métodos de machine learning.

Objetivo de la ciencia de datos

Las organizaciones modernas están inundadas de datos; hay una proliferación de dispositivos que pueden recopilar y almacenar información de manera automática. Los sistemas en línea y los portales de pago capturan más datos en los campos del comercio electrónico, la medicina, las finanzas y cualquier otro aspecto de la vida humana. Predice resultados futuros utilizando datos pasados y diversos enfoques, como la minería de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático.

1 En un artículo de 2009 de McKinsey&Company, Hal Varian, el experto financiero central de Google y profesor de ciencias de los datos, negocios y asuntos financieros de la UC Berkeley, anticipó la importancia de ajustarse al impacto de la innovación y la reconfiguración de varias empresas. El primer uso de científico de datos como título de trabajo profesional se atribuye a DJ Patil y Jeff Hammerbacher, quienes decidieron conjuntamente adoptarlo en 2008 mientras trabajaban en LinkedIn y Facebook, respectivamente. En 2012, un artículo de Harvard Business Review coescrito por Patil y el académico estadounidense Thomas Davenport calificó al científico de datos como "el trabajo más sexy del siglo XXI". Desde entonces, la ciencia de datos ha seguido creciendo en importancia, impulsada en parte por un mayor uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las organizaciones. La ciencia de datos también es vital en áreas más allá de las operaciones comerciales habituales. En el sector sanitario, sus usos incluyen el diagnóstico de enfermedades, el análisis de imágenes, la planificación del tratamiento y la investigación médica.

Ciencia de datos y Big data[editar]

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• La ciencia de datos combina matemáticas y estadística, programación especializada, análisis avanzados, inteligencia artificial (IA) y machine learning con experiencia en distintas materias para descubrir información práctica oculta en los datos de una organización.
• En los equipos de ciencia de datos más grandes, un científico puede trabajar con otros analistas, ingenieros, expertos en machine learning y estadísticos para garantizar que el proceso de la ciencia de datos se siga de principio a fin y se alcancen los objetivos empresariales.
• En la actualidad, aún existen muchos abogados que se preguntan qué es data science o para qué sirve la ciencia de datos dentro del sector legal.
• Actualmente la inteligencia artificial puede aprender por sí misma, razonar y auto corregirse sin intervención externa.

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