{"id":174491,"date":"2024-09-04T13:58:35","date_gmt":"2024-09-04T12:58:35","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=174491"},"modified":"2024-08-30T14:00:04","modified_gmt":"2024-08-30T13:00:04","slug":"todo-sobre-aritmetica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica","title":{"rendered":"Aritm\u00e9tica: todo sobre el invisible fundamento de la Ciencia de Datos"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"174491\" class=\"elementor elementor-174491\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-33b040d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"33b040d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-320fb63 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"320fb63\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><p class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La aritm\u00e9tica es una rama fundamental de las matem\u00e1ticas, que trata de las propiedades elementales de los n\u00fameros y de las operaciones b\u00e1sicas. A menudo percibida como una simple herramienta de c\u00e1lculo, en realidad juega un papel esencial en Data Science y en la IA. \u00a1Descubre todo lo que necesitas saber!<\/p>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-51e991a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"51e991a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con ra\u00edces en civilizaciones antiguas que se remontan a m\u00e1s de 20 000 a\u00f1os, la aritm\u00e9tica es a menudo considerada como <\/span><b>la rama m\u00e1s elemental de las matem\u00e1ticas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">No obstante, tambi\u00e9n es un pilar fundamental de muchas disciplinas <\/span><b>cient\u00edficas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b>t\u00e9cnicas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Este es el caso de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/reclutamiento-en-data-science\">Data Science<\/a>, donde juega un papel mayor y, a menudo, subestimado&#8230;<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Entonces, \u00bfcu\u00e1l es su utilidad para la ciencia de los datos y c\u00f3mo los <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/convertirse-en-cientifico-de-datos\"><span style=\"font-weight: 400;\">Data Scientists<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> la explotan en el d\u00eda a d\u00eda? \u00a1Eso es lo que descubrir\u00e1s en el resto de este art\u00edculo!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4b777b0 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4b777b0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Aprende todo sobre aritm\u00e9tica<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ab3af2c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ab3af2c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c7fda7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3c7fda7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfQu\u00e9 es la aritm\u00e9tica?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b48946b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b48946b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las primeras huellas de c\u00e1lculos aritm\u00e9ticos se han descubierto en huesos tallados que datan del Paleol\u00edtico Superior.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">A lo largo de los siglos, los sistemas de <\/span><b>numeraci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y los m\u00e9todos de <\/span><b>c\u00e1lculo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> se han desarrollado en diversas culturas, desde el antiguo Egipto hasta Mesopotamia, pasando por la antigua Grecia e India.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El t\u00e9rmino \u00abaritm\u00e9tica\u00bb proviene del griego \u00abarithmos\u00bb que significa \u00abn\u00famero\u00bb. Los antiguos griegos, como <\/span><b>Pit\u00e1goras<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y sus disc\u00edpulos, contribuyeron enormemente al avance de esta disciplina.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Se basa en cuatro operaciones fundamentales: <\/span><b>la suma, la resta, la multiplicaci\u00f3n y la divisi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Estas operaciones forman la base de todos los c\u00e1lculos matem\u00e1ticos m\u00e1s avanzados.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Asimismo, la aritm\u00e9tica tambi\u00e9n se interesa por las propiedades intr\u00ednsecas de los n\u00fameros. Por ejemplo, se distingue entre <\/span><b>n\u00fameros pares e impares<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>n\u00fameros primos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (divisibles solo por 1 y por s\u00ed mismos), <\/span><b>n\u00fameros compuestos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (con m\u00e1s de dos divisores) y <\/span><b>n\u00fameros racionales e irracionales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Otro concepto es el de las <\/span><b>representaciones fraccionarias y decimales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de los n\u00fameros, que permite expresar cantidades no enteras y realizar c\u00e1lculos m\u00e1s precisos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, \u00a1no creas que la aritm\u00e9tica se limita a las matem\u00e1ticas b\u00e1sicas! Aunque a menudo est\u00e1 asociada a ellas, se extiende a campos m\u00e1s avanzados como la <\/span><b>teor\u00eda de n\u00fameros<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta rama explora las propiedades profundas de los n\u00fameros enteros y sus relaciones, abordando problemas complejos como la conjetura de <\/span><b>Goldbach<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o el \u00faltimo <\/span><b>teorema de Fermat<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3763ab9 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3763ab9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"514\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/aritmetica-data-science-1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174494\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/aritmetica-data-science-1.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/aritmetica-data-science-1-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/aritmetica-data-science-1-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d29ce3a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d29ce3a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por su parte, la aritm\u00e9tica modular, o aritm\u00e9tica de las <\/span><b>congruencias<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, es un sistema donde los n\u00fameros \u00abcierran\u00bb despu\u00e9s de alcanzar un cierto valor (el m\u00f3dulo). Esta rama es particularmente importante en criptograf\u00eda y en inform\u00e1tica.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">As\u00ed, lejos de limitarse a los simples c\u00e1lculos ense\u00f1ados en la escuela primaria, la aritm\u00e9tica constituye un campo rico y complejo y forma la base de muchas ramas de las matem\u00e1ticas y sus aplicaciones pr\u00e1cticas&#8230; \u00a1especialmente en Data Science!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f2db0e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5f2db0e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8826b86 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8826b86\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">El papel de la aritm\u00e9tica en Data Science<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d48375d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d48375d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En cada etapa del <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\"><span style=\"font-weight: 400;\">proceso de Data Science<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, la aritm\u00e9tica resulta indispensable. Desde el inicio, durante el tratamiento inicial de los datos, reviste una importancia capital.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fe14e11 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fe14e11\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">1. Limpieza y tratamiento de datos<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c3aa589 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c3aa589\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La limpieza de datos, o Data Cleaning, a menudo implica operaciones b\u00e1sicas. Por ejemplo, es posible identificar y reemplazar los <\/span><b>valores at\u00edpicos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> utilizando umbrales calculados aritm\u00e9ticamente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tambi\u00e9n se puede normalizar los datos restando la <\/span><b>media<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y dividiendo por la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar, o imputar los <\/span><b>valores faltantes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> calculando medias o medianas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De igual manera, las estad\u00edsticas descriptivas se basan en gran medida en la aritm\u00e9tica. El c\u00e1lculo de la media es la <\/span><b>suma<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de los valores dividida por su n\u00famero, el c\u00e1lculo de la <\/span><b>mediana<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es la identificaci\u00f3n del <\/span><b>valor central<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> despu\u00e9s de la ordenaci\u00f3n, y el c\u00e1lculo de la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar es la <\/span><b>ra\u00edz cuadrada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de la media de los cuadrados de las diferencias con la media.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4cf8270 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4cf8270\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Formaci\u00f3n en ciencia de datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04ebf57 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"04ebf57\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">2. An\u00e1lisis de datos<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2df41fd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2df41fd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Posteriormente, durante el an\u00e1lisis de datos, <strong>los indicadores de rendimiento (KPI en business intelligence)<\/strong> tambi\u00e9n se basan en c\u00e1lculos aritm\u00e9ticos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un ejemplo es la <\/span><b>tasa de conversi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que es la divisi\u00f3n del n\u00famero de conversiones por el n\u00famero total de visitantes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El crecimiento en porcentaje, por su parte, se mide restando el valor antiguo del nuevo, luego dividiendo por el antiguo seguido de una multiplicaci\u00f3n por 100.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Otras t\u00e9cnicas utilizan la aritm\u00e9tica para hacer que los datos sean comparables. Es el caso de la normalizaci\u00f3n <\/span><b>Min-Max (x-min) \/ (max \u2013 min)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y la <\/span><b>estandarizaci\u00f3n Z-score (x-media) \/ desviaci\u00f3n est\u00e1ndar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1b235f2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1b235f2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">3. Modelado<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e5eee22 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e5eee22\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La siguiente etapa es el <\/span><b>modelado<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, y nuevamente, muchos algoritmos de Machine Learning en realidad se basan en operaciones aritm\u00e9ticas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La regresi\u00f3n lineal es el c\u00e1lculo de los coeficientes mediante el m\u00e9todo de m\u00ednimos cuadrados, mientras que <\/span><b>la agrupaci\u00f3n de k-medias<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es el c\u00e1lculo iterativo de los centroides como la media aritm\u00e9tica de los puntos asignados.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para la evaluaci\u00f3n del rendimiento de los modelos, las m\u00e9tricas tambi\u00e9n utilizan la aritm\u00e9tica. La precisi\u00f3n se mide mediante la f\u00f3rmula <\/span><b>\u00ab verdaderos positivos \/ (verdaderos positivos + falsos positivos) \u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El recall se basa en la f\u00f3rmula \u00ab verdaderos positivos \/ (verdaderos positivos + falsos negativos) \u00bb y el <\/span><b>F1-score<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> se obtiene a trav\u00e9s de la media aritm\u00e9tica de la precisi\u00f3n y el recall.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d76abde elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"d76abde\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"514\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/aritmetica-data-science-2.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174498\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/aritmetica-data-science-2.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/aritmetica-data-science-2-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/aritmetica-data-science-2-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-436b6e7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"436b6e7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">4. Visualizaci\u00f3n de datos o DataViz<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9e5c3b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c9e5c3b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Como tal vez sepas, despu\u00e9s del an\u00e1lisis de los datos, es fundamental <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-en-visualizacion-de-datos\">presentar los resultados en forma de visualizaciones claras e intuitivas<\/a> para que puedan ser comprendidos por las partes interesadas no t\u00e9cnicas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora bien, <\/span><b>la creaci\u00f3n de visualizaciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> requiere c\u00e1lculos aritm\u00e9ticos. Los histogramas implican el c\u00e1lculo de intervalos y el conteo de ocurrencias, mientras que los <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/como-crear-un-diagrama-en-excel\">diagramas circulares<\/a> se basan en el c\u00e1lculo de \u00e1ngulos proporcionales a las frecuencias.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tambi\u00e9n se utiliza la aritm\u00e9tica para la escala de los ejes, con el fin de determinar las escalas adecuadas. El <\/span><b>c\u00e1lculo de los valores m\u00ednimos y m\u00e1ximos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> permite definir los l\u00edmites de los ejes. Tambi\u00e9n se trata de determinar los intervalos regulares para las graduaciones.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-306a01c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"306a01c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-926e1cd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"926e1cd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Un recurso invaluable para los Data Scientists<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5700641 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5700641\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una s\u00f3lida comprensi\u00f3n de la aritm\u00e9tica permite a los Data Scientists desarrollar nuevos enfoques basados en sus principios, <\/span><b>comprender intuitivamente el funcionamiento de los algoritmos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> e interpretar correctamente los resultados estad\u00edsticos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esto tambi\u00e9n resulta muy \u00fatil para el <\/span><b>debugging<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y la verificaci\u00f3n de resultados. La aritm\u00e9tica permite verificar manualmente los c\u00e1lculos de un algoritmo, <\/span><b>identificar errores<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en el c\u00f3digo mediante la comparaci\u00f3n de los resultados esperados y obtenidos, y realizar pruebas de coherencia en los datos y resultados.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, ayuda en la <\/span><b>optimizaci\u00f3n del rendimiento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> simplificando los c\u00e1lculos complejos para mejorar la eficiencia del c\u00f3digo y eligiendo las estructuras de datos adecuadas basadas en la complejidad aritm\u00e9tica.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tambi\u00e9n es una manera de implementar aproximaciones num\u00e9ricas eficientes cuando los c\u00e1lculos exactos son demasiado costosos. Por todas estas razones, \u00a1la aritm\u00e9tica es un aliado valioso del Data Scientist!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-94831d0 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"94831d0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Convi\u00e9rtase en cient\u00edfico de datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2db049f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2db049f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5644514 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5644514\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Una experiencia requerida para enfrentar los desaf\u00edos<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cd83f24 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cd83f24\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La aplicaci\u00f3n de la aritm\u00e9tica en Data Science puede ser m\u00e1s compleja de lo que parece. Primero, recordemos que las computadoras utilizan una <\/span><b>representaci\u00f3n binaria de los n\u00fameros<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que puede provocar problemas de precisi\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ejemplo, los n\u00fameros de coma flotante no pueden representar exactamente todos los valores decimales. Esto puede producir errores de redondeo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los n\u00fameros muy grandes o muy peque\u00f1os tambi\u00e9n pueden sobrepasar los <\/span><b>l\u00edmites de representaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, provocando errores de c\u00e1lculo. Y la resta de dos n\u00fameros muy cercanos puede resultar en una p\u00e9rdida significativa de precisi\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La soluci\u00f3n consiste en utilizar bibliotecas de c\u00e1lculo con precisi\u00f3n arbitraria o t\u00e9cnicas avanzadas de c\u00e1lculo num\u00e9rico.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Otro problema es que la <\/span><b>aritm\u00e9tica tradicional puede poner en apuros frente al<\/b> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/saber-todo-sobre-big-data\"><span style=\"font-weight: 400;\">Big Data<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Incluso las operaciones m\u00e1s simples pueden volverse costosas en tiempo cuando se repiten miles de millones de veces.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><b>almacenamiento de resultados intermedios<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> tambi\u00e9n puede sobrecargar la memoria disponible. Adem\u00e1s, ciertas operaciones son dif\u00edciles de paralelizar de manera efectiva.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La mejor forma de superar este obst\u00e1culo es utilizar <\/span><b>t\u00e9cnicas de muestreo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>algoritmos aproximados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><b>c\u00e1lculo distribuido<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e77703 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1e77703\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"514\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/aritmetica-data-science-3.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174505\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/aritmetica-data-science-3.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/aritmetica-data-science-3-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/aritmetica-data-science-3-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e3f19b9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e3f19b9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Algunos algoritmos de Machine Learning y IA tambi\u00e9n van m\u00e1s all\u00e1 de la aritm\u00e9tica simple. Este es el caso de las redes neuronales profundas que utilizan operaciones en tensores multidimensionales.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Muchos algoritmos de aprendizaje tambi\u00e9n utilizan <\/span><b>t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n complejas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que no se basan \u00fanicamente en la aritm\u00e9tica elemental. Lo mismo ocurre con algunos modelos bayesianos o probabil\u00edsticos que requieren c\u00e1lculos mucho m\u00e1s complejos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ello, una <\/span><b>formaci\u00f3n profunda en matem\u00e1ticas avanzadas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y en c\u00e1lculo cient\u00edfico puede resultar indispensable para los Data Scientists.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58ee05d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"58ee05d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-15d5874 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"15d5874\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conclusi\u00f3n: la aritm\u00e9tica, una base matem\u00e1tica esencial en la ciencia de los datos<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cb62206 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cb62206\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Como has podido descubrir en este art\u00edculo, la aritm\u00e9tica forma la <\/span><b>base de las operaciones de tratamiento y an\u00e1lisis de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y permite la evaluaci\u00f3n y la interpretaci\u00f3n de los resultados.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tambi\u00e9n se encuentra en el coraz\u00f3n de muchos algoritmos de Machine Learning y de estad\u00edsticas, lo que hace que su dominio sea<\/span><b> indispensable para cualquier Data Scientist<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para adquirir todas las habilidades y conocimientos requeridos para ejercer esta profesi\u00f3n, puedes recurrir a <\/span><b>DataScientest<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nuestras formaciones te permitir\u00e1n aprender <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/blog-es\/programmation-python\">programaci\u00f3n en Python<\/a>, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-en-visualizacion-de-datos\"><span style=\"font-weight: 400;\">DataViz<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-y-viaje-una-ganga-para-el-sector\">Machine Learning<\/a> y <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/deep-learning-definicion\">Deep Learning<\/a>, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-gratuita-de-data-analyst-en-datascientest-todo-lo-que-necesitas-saber\"><span style=\"font-weight: 400;\">an\u00e1lisis de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o incluso <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/el-sueldo-de-un-data-engineer-cuanto-gana-un-data-engineer\">Data Engineering<\/a> y MLOps.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Al final del recorrido, tendr\u00e1s todas las herramientas para <\/span><b>trabajar como profesional de Data Science<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y recibir\u00e1s un diploma y una certificaci\u00f3n altamente reconocidos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Todas nuestras formaciones se realizan en l\u00ednea, en <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/bootcamp-definicion-interes-para-la-formacion\"><span style=\"font-weight: 400;\">bootcamp<\/span><\/a>\u00a0<span style=\"font-weight: 400;\">o tiempo parcial. <\/span><b>\u00a1Descubre DataScientest!<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-754c373 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"754c373\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubra nuestros cursos de formaci\u00f3n<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8498414 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8498414\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora que sabes todo sobre la aritm\u00e9tica, descubre <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/que-es-un-algoritmo\"><span style=\"font-weight: 400;\">nuestro art\u00edculo sobre los algoritmos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\"><span style=\"font-weight: 400;\">nuestro art\u00edculo completamente dedicado al Machine Learning<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el mismo tema.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bff6670 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bff6670\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb9325e elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"fb9325e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfPor qu\u00e9 es fundamental la aritm\u00e9tica en Data Science?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"La aritm\u00e9tica es la base de muchos algoritmos y t\u00e9cnicas utilizadas en Data Science. Permite realizar c\u00e1lculos precisos y r\u00e1pidos, esenciales para analizar e interpretar grandes cantidades de datos.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 conceptos aritm\u00e9ticos son los m\u00e1s utilizados en Data Science?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Los conceptos m\u00e1s com\u00fanmente utilizados incluyen operaciones b\u00e1sicas (suma, resta, multiplicaci\u00f3n, divisi\u00f3n), fracciones, porcentajes y potencias. Estos elementos son esenciales para el procesamiento y la manipulaci\u00f3n de datos.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo se aplica la aritm\u00e9tica en los algoritmos de Data Science?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"La aritm\u00e9tica se utiliza para operaciones como la normalizaci\u00f3n de datos, los c\u00e1lculos de distancias en los algoritmos de clustering, los an\u00e1lisis estad\u00edsticos b\u00e1sicos y muchos otros procesos esenciales para el funcionamiento de los modelos de machine learning.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfEs posible practicar Data Science sin un buen dominio de la aritm\u00e9tica?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Aunque las herramientas y los programas pueden simplificar algunos c\u00e1lculos, una buena comprensi\u00f3n de la aritm\u00e9tica es indispensable para interpretar correctamente los resultados, optimizar los algoritmos y resolver problemas complejos en Data Science.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La aritm\u00e9tica es una rama fundamental de las matem\u00e1ticas, que trata de las propiedades elementales de los n\u00fameros y de las operaciones b\u00e1sicas. A menudo percibida como una simple herramienta de c\u00e1lculo, en realidad juega un papel esencial en Data Science y en la IA. \u00a1Descubre todo lo que necesitas saber! Con ra\u00edces en civilizaciones [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":45,"featured_media":174493,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2427],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Aritm\u00e9tica: todo sobre el invisible fundamento de la Ciencia de Datos<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Descubre los fundamentos de la aritm\u00e9tica, esta piedra angular discreta pero esencial en la Ciencia de Datos. Aprende c\u00f3mo los conceptos aritm\u00e9ticos impulsan los algoritmos y los an\u00e1lisis, haciendo posible la explotaci\u00f3n de datos a gran escala.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Aritm\u00e9tica: todo sobre el invisible fundamento de la Ciencia de Datos\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"La aritm\u00e9tica es una rama fundamental de las matem\u00e1ticas, que trata de las propiedades elementales de los n\u00fameros y de las operaciones b\u00e1sicas. A menudo\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Formaci\u00f3n en ciencia de datos | DataScientest.com\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-09-04T12:58:35+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-08-30T13:00:04+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/aritmetica-data-science.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"686\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Daniel\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Daniel\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"8 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica\"},\"author\":{\"name\":\"Daniel\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/person\/5a86e30c5090234fb43dd8baa83c44b0\"},\"headline\":\"Aritm\u00e9tica: todo sobre el invisible fundamento de la Ciencia de Datos\",\"datePublished\":\"2024-09-04T12:58:35+00:00\",\"dateModified\":\"2024-08-30T13:00:04+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica\"},\"wordCount\":1786,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#organization\"},\"articleSection\":[\"Data Science\"],\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2024\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica\",\"name\":\"Aritm\u00e9tica: todo sobre el invisible fundamento de la Ciencia de Datos\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#website\"},\"datePublished\":\"2024-09-04T12:58:35+00:00\",\"dateModified\":\"2024-08-30T13:00:04+00:00\",\"description\":\"Descubre los fundamentos de la aritm\u00e9tica, esta piedra angular discreta pero esencial en la Ciencia de Datos. Aprende c\u00f3mo los conceptos aritm\u00e9ticos impulsan los algoritmos y los an\u00e1lisis, haciendo posible la explotaci\u00f3n de datos a gran escala.\",\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica\"]}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#website\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/\",\"name\":\"Formaci\u00f3n en ciencia de datos | DataScientest.com\",\"description\":\"L\u00edder en formaci\u00f3n en Ciencia de Datos\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#organization\",\"name\":\"DataScientest\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-content\/blogs.dir\/7\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-content\/blogs.dir\/7\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"width\":301,\"height\":301,\"caption\":\"DataScientest\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\",\"https:\/\/twitter.com\/DataScientest__\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-spain\/\",\"https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/person\/5a86e30c5090234fb43dd8baa83c44b0\",\"name\":\"Daniel\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/837acad4f2dc47e85d81cce837261670?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/837acad4f2dc47e85d81cce837261670?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Daniel\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.linkedin.com\/school\/datascientest\/\",\"user\"],\"jobTitle\":\"ing\u00e9nieur logiciel\",\"worksFor\":\"DataScientest\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/es\/author\/team-redac\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Aritm\u00e9tica: todo sobre el invisible fundamento de la Ciencia de Datos","description":"Descubre los fundamentos de la aritm\u00e9tica, esta piedra angular discreta pero esencial en la Ciencia de Datos. Aprende c\u00f3mo los conceptos aritm\u00e9ticos impulsan los algoritmos y los an\u00e1lisis, haciendo posible la explotaci\u00f3n de datos a gran escala.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica","og_locale":"es_ES","og_type":"article","og_title":"Aritm\u00e9tica: todo sobre el invisible fundamento de la Ciencia de Datos","og_description":"La aritm\u00e9tica es una rama fundamental de las matem\u00e1ticas, que trata de las propiedades elementales de los n\u00fameros y de las operaciones b\u00e1sicas. A menudo","og_url":"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica","og_site_name":"Formaci\u00f3n en ciencia de datos | DataScientest.com","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","article_published_time":"2024-09-04T12:58:35+00:00","article_modified_time":"2024-08-30T13:00:04+00:00","og_image":[{"width":1200,"height":686,"url":"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/aritmetica-data-science.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Daniel","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@DataScientest__","twitter_site":"@DataScientest__","twitter_misc":{"Escrito por":"Daniel","Tiempo de lectura":"8 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica"},"author":{"name":"Daniel","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/person\/5a86e30c5090234fb43dd8baa83c44b0"},"headline":"Aritm\u00e9tica: todo sobre el invisible fundamento de la Ciencia de Datos","datePublished":"2024-09-04T12:58:35+00:00","dateModified":"2024-08-30T13:00:04+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica"},"wordCount":1786,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#organization"},"articleSection":["Data Science"],"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica#respond"]}],"copyrightYear":"2024","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica","url":"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica","name":"Aritm\u00e9tica: todo sobre el invisible fundamento de la Ciencia de Datos","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#website"},"datePublished":"2024-09-04T12:58:35+00:00","dateModified":"2024-08-30T13:00:04+00:00","description":"Descubre los fundamentos de la aritm\u00e9tica, esta piedra angular discreta pero esencial en la Ciencia de Datos. Aprende c\u00f3mo los conceptos aritm\u00e9ticos impulsan los algoritmos y los an\u00e1lisis, haciendo posible la explotaci\u00f3n de datos a gran escala.","inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-aritmetica"]}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#website","url":"https:\/\/datascientest.com\/es\/","name":"Formaci\u00f3n en ciencia de datos | DataScientest.com","description":"L\u00edder en formaci\u00f3n en Ciencia de Datos","publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"es"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#organization","name":"DataScientest","url":"https:\/\/datascientest.com\/es\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-content\/blogs.dir\/7\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","contentUrl":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-content\/blogs.dir\/7\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","width":301,"height":301,"caption":"DataScientest"},"image":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","https:\/\/twitter.com\/DataScientest__","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-spain\/","https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/person\/5a86e30c5090234fb43dd8baa83c44b0","name":"Daniel","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/datascientest.com\/es\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/837acad4f2dc47e85d81cce837261670?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/837acad4f2dc47e85d81cce837261670?s=96&d=mm&r=g","caption":"Daniel"},"sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/school\/datascientest\/","user"],"jobTitle":"ing\u00e9nieur logiciel","worksFor":"DataScientest","url":"https:\/\/datascientest.com\/es\/author\/team-redac"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/174491"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/45"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=174491"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/174491\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/174493"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=174491"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=174491"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=174491"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}