¿Qué es la ciencia de datos? Introducción, conceptos básicos y proceso

¿Qué es la ciencia de datos?

Data science es el área de estudio que implica extraer conocimientos de grandes cantidades de datos utilizando diversos métodos, algoritmos y procesos científicos. Le ayuda a descubrir patrones ocultos a partir de los datos sin procesar. 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 permite extraer conocimiento de datos estructurados o no estructurados. La ciencia de datos le permite traducir un problema empresarial en un proyecto de investigación y luego traducirlo nuevamente 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 empresarial.
  • La ciencia de datos puede ayudarle a detectar fraude utilizando algoritmos avanzados de aprendizaje automático
  • Le ayuda a prevenir pérdidas monetarias significativas.
  • Permite desarrollar la capacidad de inteligencia en 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.
Evolución de las ciencias de datos
Evolución de las ciencias de datos

Componentes de ciencia de datos

Componentes de ciencia de datos

Estadística

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 (Machine learning & LLM)

Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) explora la construcción y el estudio de algoritmos que aprenden a hacer predicciones sobre datos imprevistos/futuros.

Aprendizaje profundo

Aprendizaje profundo El método es una nueva investigación de aprendizaje automático donde el algoritmo selecciona el modelo de análisis a seguir.

Proceso de ciencia de datos

Ahora en esto Tutorial de ciencia de datos, aprenderemos el Proceso de Ciencia de Datos:

Proceso de ciencia de datos

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 tener muchas inconsistencias, como valores faltantes, columnas en blanco, un formato de datos incorrecto, que debe limpiarse. Debe procesar, explorar y acondicionar los datos antes de modelarlos. Cuanto más limpios sean tus datos, mejores serán tus 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 visualización. 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 real. Aquí, el científico de datos distribuye conjuntos de datos para capacitación y prueba. Se aplican técnicas como asociación, clasificación y agrupación al conjunto de datos de entrenamiento. El modelo, una vez preparado, se prueba con el conjunto de datos de "prueba".

5. Operacionalizar

En esta etapa, usted entrega el modelo base final con informes, código y documentos técnicos. El modelo se implementa en un entorno de producción en tiempo real después de pruebas exhaustivas.

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

Aprendamos en qué consiste cada roltails en detalle:

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, Python, SQL, colmena, Matlab, cerdo, Spark

Data Engineer

Función: El papel de un ingeniero de datos es trabajar con grandes cantidades de datos. Desarrolla, construye, prueba y mantiene architecturas como sistemas de procesamiento a gran escala y bases de datos.

Idiomas: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++ y Perl

Analista de Datos

Función: Un analista de datos es responsable de extraer grandes cantidades de datos. Buscarán relaciones, patrones y tendencias en los datos. Later él o ella entregará informes y visualizaciones convincentes para analizar los datos y tomar las decisiones comerciales más viables.

Idiomas: R, Python, HTML, JS, C, C++, SQL

Estadístico

Función: El estadístico recopila, analiza y comprende datos cualitativos y cuantitativos utilizando teorías y métodos estadísticos.

Idiomas: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Sparky colmena

Administrador de datos

Función: El administrador de datos debe asegurarse de que base de datos es accesible para todos los usuarios relevantes. También se asegura de que funcione correctamente y lo mantiene a salvo de la piratería.

Idiomas: Ruby on Rails, SQL, Java, C# y Python

Business Analyst

Función: 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

Lea también las preguntas y respuestas de la entrevista sobre ciencia de datos: Haga clic aquí

Herramientas para la ciencia de datos

Herramientas para la ciencia de datos

Análisis de Datos Almacenamiento de datos Visualización de datos Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)
R, Spark, Python y SAS Hadoop,SQL, Colmena R, Cuadro, Crudo Spark, Estudio Azure ML, Mahout

Diferencia entre ciencia de datos con BI (Business Intelligence)

parámetros Inteligencia empresarial Data science
Percepción Mirando hacia atrás Mirando hacia el futuro
Fuentes de datos Datos estructurados. Principalmente SQL, pero en algún momento Data Warehouse) Datos estructurados y no estructurados.
Como registros, SQL, NoSQL o texto
Enfoque Estadísticas y visualización Estadísticas, aprendizaje automático y gráficos
énfasis Pasado presente Análisis y Programación Neurolingüística
Herramientas Pentaho. Microsoft Bl, QlikView, R, TensorFlow

Lea también la diferencia entre ciencia de datos y máquina: Haga clic aquí

Aplicaciones de la ciencia de datos

Algunas aplicaciones de la Ciencia de Datos son:

Búsqueda en Internet

La búsqueda de Google utiliza tecnología de ciencia de datos para buscar un resultado específico en una fracción de segundo

Sistemas de recomendación

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

El habla reconoce sistemas como Siri, Google Assistant y Alexa que se ejecutan con la técnica de ciencia de datos. Además, Facebook reconoce a tu amigo cuando subes una foto con él, con la ayuda de Data Science.

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 hay un grupo adecuado de talentos en ciencia de datos disponible
  • La administración no proporciona apoyo financiero para un equipo de ciencia de datos.
  • Falta de disponibilidad o difícil acceso a los datos
  • Quienes toman decisiones empresariales no utilizan eficazmente los datos Resultados científicos
  • Explicar la ciencia de datos a otros es difícil
  • Problemas de privacidad
  • Falta de un experto en el dominio importante
  • Si una organización es muy pequeña no puede tener un equipo de Ciencia de Datos

Resumen

  • La ciencia de datos es el área de estudio que implica la extracción de conocimientos a partir de grandes cantidades de datos mediante el uso de diversos métodos, algoritmos y procesos científicos.
  • La estadística, la visualización, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático son conceptos importantes de la ciencia de datos.
  • El proceso de ciencia de datos pasa por el descubrimiento, la preparación de datos, la planificación de modelos, la construcción de modelos, la puesta en funcionamiento y la comunicación de resultados.
  • Los roles laborales importantes de los científicos de datos son: 1) Científico de datos 2) Ingeniero de datos 3) Analista de datos 4) Estadístico 5) Datos Architec 6) Administrador de datos 7) Analista de negocios 8) Gerente de datos/análisis.
  • R, SQL, Python, SaS son herramientas esenciales de ciencia de datos.
  • Las predicciones de Business Intelligence miran hacia atrás, mientras que las de Data Science miran hacia adelante.
  • Las aplicaciones importantes de la ciencia de datos son 1) Búsqueda en Internet 2) Sistemas de recomendación 3) Reconocimiento de imagen y voz 4) Mundo de los juegos 5) Comparación de precios en línea.
  • La gran variedad de información y datos es el mayor desafío de la tecnología de la ciencia de datos.