¿Dónde vamos con la computación estadística? Desde la estadística matemática hasta la ciencia de datos colaborativa
Autores: Makowski, Dominique; Waggoner, Philip D.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
¿Dónde vamos con la computación estadística? Desde la estadística matemática hasta la ciencia de datos colaborativa
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Computación estadística
Avances
Programación
Ciencia de datos
Aprendizaje automático
Estimación bayesiana
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 49
Citaciones: Sin citaciones
El campo de la computación estadística está desarrollándose y evolucionando rápidamente. Alejándose del panorama anteriormente aislado de las matemáticas, la estadística y la informática, los avances recientes en la computación estadística se caracterizan en gran medida por la fusión de estos mundos; es decir, la programación, el desarrollo de software y la estadística aplicada se están fusionando de nuevas y emocionantes maneras. Hay numerosos impulsores detrás de este avance, incluyendo el movimiento abierto (que abarca el desarrollo, la ciencia y el acceso), el surgimiento de la ciencia de datos como un campo, y la resolución colaborativa de problemas, así como avances que alteran la práctica en subcampos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la estimación bayesiana. En este documento, rastreamos este cambio en cómo se realiza la computación estadística moderna y lo que ha surgido recientemente de él. Esta discusión apunta a un futuro de un potencial ilimitado para el campo.
Descripción
El campo de la computación estadística está desarrollándose y evolucionando rápidamente. Alejándose del panorama anteriormente aislado de las matemáticas, la estadística y la informática, los avances recientes en la computación estadística se caracterizan en gran medida por la fusión de estos mundos; es decir, la programación, el desarrollo de software y la estadística aplicada se están fusionando de nuevas y emocionantes maneras. Hay numerosos impulsores detrás de este avance, incluyendo el movimiento abierto (que abarca el desarrollo, la ciencia y el acceso), el surgimiento de la ciencia de datos como un campo, y la resolución colaborativa de problemas, así como avances que alteran la práctica en subcampos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la estimación bayesiana. En este documento, rastreamos este cambio en cómo se realiza la computación estadística moderna y lo que ha surgido recientemente de él. Esta discusión apunta a un futuro de un potencial ilimitado para el campo.