¿Qué es la ciencia de datos? Introducción, Concepts & Proceso
evelyn clarke
⚡ Resumen inteligente
Ciencia de datos extracts obtiene información valiosa a partir de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados mediante estadísticas, visualización y aprendizaje automático. Su proceso de seis etapas, las funciones principales, el conjunto de herramientas y las principales aplicaciones comerciales se detallan a continuación.
¿Qué es la ciencia de datos?
Data science es el área de estudio que involucra extracobtener información valiosa de grandes cantidades de datos utilizando diversos métodos científicos, algoritmos y procesos. Ayuda a descubrir patrones ocultos en los datos brutos. El término Ciencia de Datos ha surgido debido a la evolución de la estadística matemática, el análisis de datos y grandes volúmenes de datos.
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que te permite...tracConocimiento a partir de datos estructurados o no estructurados. La ciencia de datos permite transformar un problema empresarial en un proyecto de investigación y, posteriormente, convertirlo en una solución práctica.
¿Por qué ciencia de datos?
Estas son las ventajas significativas de utilizar la tecnología de análisis de datos:
- Los datos son el petróleo del mundo actual. Con las herramientas, tecnologías y algoritmos adecuados, podemos utilizar los datos y convertirlos en una clara ventaja competitiva.
- La ciencia de datos puede ayudarle a detectar fraudes mediante algoritmos avanzados de aprendizaje automático
- Le ayuda a prevenir pérdidas monetarias significativas.
- Te permite incorporar inteligencia a las máquinas.
- Puede realizar un análisis de sentimiento para medir la lealtad a la marca del cliente.
- Le permite tomar mejores y más rápidas decisiones
- Le ayuda a recomendar el producto adecuado al cliente adecuado para mejorar su negocio.
La siguiente cronología muestra cómo esta disciplina surgió de la estadística y el análisis de datos.
Componentes de ciencia de datos
El siguiente diagrama resume los cuatro componentes básicos.
Estadísticas
La estadística es la unidad más crítica de los conceptos básicos de la ciencia de datos y es el método o la ciencia de recopilar y analizar datos numéricos en grandes cantidades para obtener información útil.
Visualización
La técnica de visualización le ayuda a acceder a grandes cantidades de datos en imágenes fáciles de entender y digeribles.
Aprendizaje automático
Aprendizaje automático Explora la construcción y el estudio de algoritmos que aprenden a hacer predicciones sobre datos imprevistos o futuros. Se divide ampliamente en: supervisados y sin supervisión técnicas.
Aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo Es un enfoque de aprendizaje automático en el que las redes neuronales por capas aprenden las características por sí mismas, de modo que el algoritmo selecciona el modelo de análisis a seguir.
Proceso de ciencia de datos
Ahora en esto Tutorial de ciencia de datosAprenderemos el proceso de ciencia de datos. Las seis etapas que se muestran a continuación se ejecutan en el orden indicado:
1. Descubrimiento
El paso de descubrimiento implica adquirir datos de todas las fuentes internas y externas identificadas, lo que le ayuda a responder la pregunta empresarial.
Los datos pueden ser:
- Registros de servidores web
- Datos recopilados de las redes sociales.
- Conjuntos de datos del censo
- Datos transmitidos desde fuentes en línea mediante API
2. Preparación
Los datos pueden presentar muchas inconsistencias, como valores faltantes, columnas en blanco y un formato incorrecto, las cuales deben corregirse. Es necesario procesar, explorar y acondicionar los datos antes de modelar. Cuanto más limpios estén los datos, mejores serán las predicciones.
3. Planificación del modelo
En esta etapa, debe determinar el método y la técnica para establecer la relación entre las variables de entrada. La planificación de un modelo se realiza mediante el uso de diferentes fórmulas estadísticas y herramientas de visualizaciónLos servicios de análisis SQL, R y SAS/ACCESS son algunas de las herramientas utilizadas para este fin.
4. Construcción de modelos
En este paso, comienza el proceso de construcción del modelo. Aquí, el científico de datos divide el conjunto de datos en subconjuntos de entrenamiento y prueba. Se aplican técnicas como asociación, clasificación y agrupamiento al conjunto de datos de entrenamiento. Una vez preparado, el modelo se prueba con el conjunto de datos de prueba.
5. Operanacionalizar
En esta etapa, se entrega el modelo final con la base definida, junto con los informes, el código y la documentación técnica. Tras realizar pruebas exhaustivas, el modelo se implementa en un entorno de producción en tiempo real.
6. Comunicar resultados
En esta etapa, los hallazgos clave se comunican a todas las partes interesadas. Esto le ayuda a decidir si los resultados del proyecto son un éxito o un fracaso en función de las entradas del modelo.
Funciones de trabajos de ciencia de datos
Los títulos de trabajo de científico de datos más destacados son:
- Datos Científico
- Data Engineer
- Analista de Datos
- Estadístico
- Datos Architect
- Administrador de datos
- Business Analyst
- Gerente de datos/análisis
Conozcamos en detalle qué implica cada rol:
Datos Científico
Papel: Un científico de datos es un profesional que gestiona enormes cantidades de datos para generar visiones de negocio convincentes mediante el uso de diversas herramientas, técnicas, metodologías, algoritmos, etc.
Idiomas: R, SAS, PythonSQL, Hive, MATLAB, Pig, Spark
Data Engineer
Rol: El papel de un ingeniero de datos Trabajan con grandes cantidades de datos. Desarrollan, construyen, prueban y mantienen arquitecturas como sistemas de procesamiento a gran escala y bases de datos.
Idiomas: SQL, Hive, R, SAS, MATLAB, Python, Java, Rubí, C++y Perl
Analista de Datos
RolUn analista de datos es responsable de extraer información de grandes cantidades de datos. Buscará relaciones, patrones y tendencias en los datos. Later Proporcionarán informes y visualizaciones convincentes para analizar los datos y tomar las decisiones empresariales más viables.
Idiomas:R, Python, HTML, JS, C, C++, SQL
Estadístico
Rol: El estadístico recopila, analiza y comprende datos cualitativos y cuantitativos utilizando teorías y métodos estadísticos.
Idiomas: SQL, R, MATLAB, Tableau, Python, Perla, Sparky colmena
Administrador de datos
Rol: El administrador de datos debe asegurarse de que base de datos de CRISPR Medicine News es accesible para todos los usuarios relevantes. También se aseguran de que funcione correctamente y lo mantienen a salvo de la piratería.
Idiomas: Ruby sobre rieles, SQL, Java, C# y Python
Business Analyst
Rol: Este profesional necesita mejorar los procesos de negocio. Es un intermediario entre el equipo ejecutivo de negocios y el departamento de TI.
Idiomas: SQL, Tableau, Power BI y Python
Además, lea nuestro Preguntas y respuestas para entrevistas de trabajo en ciencia de datos para practicar antes de una entrevista.
Herramientas para la ciencia de datos
Las herramientas se dividen en cuatro grupos, que se muestran a continuación.
| Análisis de Datos | Almacenamiento de datos | Visualización de datos | Aprendizaje automático |
|---|---|---|---|
| R, Spark, Python y SAS | Hadoop,SQL, Colmena | R, Tableau, Crudo | Spark, Azure ML Studio, Mahout |
Diferencia entre ciencia de datos con BI (Business Intelligence)
La tabla que aparece a continuación muestra en qué se diferencian ambos.
| Parámetros | Business Intelligence | Data science |
|---|---|---|
| Percepción | Mirando hacia atrás | Mirando hacia el futuro |
| Fuentes de datos | Datos estructurados, principalmente SQL, y a veces un almacén de datos. | Datos estructurados y no estructurados. Como registros, SQL, NoSQL o texto |
| Nuevo enfoque | Estadísticas y visualización | Estadísticas, aprendizaje automático y gráficos |
| Énfasis | Pasado presente | Análisis y procesamiento del lenguaje natural |
| Accesorios | Pentaho, Microsoft BI, QlikView | R, TensorFlow |
Lea también la diferencia entre Ciencia de datos y aprendizaje automático.
Aplicaciones de la ciencia de datos
Algunas aplicaciones de la ciencia de datos son:
Búsqueda en Internet
Google La búsqueda utiliza tecnología de ciencia de datos para encontrar un resultado específico en una fracción de segundo.
Sistemas de recomendación
Para crear un sistema de recomendaciones. Por ejemplo, “amigos sugeridos” en Facebook o “videos sugeridos” en YouTube, todo se hace con la ayuda de la ciencia de datos.
Reconocimiento de imagen y voz
Sistemas de reconocimiento de voz como Siri, Google El Asistente de Google y Alexa funcionan con técnicas de ciencia de datos. Además, Facebook reconoce a tus amigos cuando subes una foto con ellos, gracias a la ciencia de datos.
Mundo del juego
EA Sports, Sony y Nintendo están utilizando tecnología de ciencia de datos. Esto mejora tu experiencia de juego. Los juegos ahora se desarrollan utilizando técnicas de aprendizaje automático y pueden actualizarse solos cuando pasas a niveles superiores.
Comparación de precios en línea
PriceRunner, Junglee y Shopzilla trabajan en el mecanismo de ciencia de datos. Aquí, los datos se obtienen de los sitios web relevantes mediante API.
Desafíos de la tecnología de ciencia de datos
- Se requiere una gran variedad de información y datos para un análisis preciso
- No se dispone de un grupo de talentos adecuados en ciencia de datos.
- La administración no proporciona apoyo financiero para un equipo de ciencia de datos.
- Falta de disponibilidad o dificultad de acceso a los datos.
- Los responsables de la toma de decisiones empresariales no utilizan eficazmente los resultados de la ciencia de datos.
- Explicar la ciencia de datos a otros es difícil
- Problemas de privacidad
- Falta de un experto en el dominio significativo
- Si una organización es muy pequeña, no puede tener un equipo de ciencia de datos.
