CIENCIA DE DATOS
La ciencia de datos es el estudio de datos con el fin de extraer información significativa para empresas. Es un enfoque multidisciplinario que combina principios y prácticas del campo de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y la ingeniería de computación para analizar grandes cantidades de datos.
La ciencia de datos se utiliza para estudiar los datos de cuatro maneras principales:
1. Análisis descriptivo
El análisis descriptivo examina los datos para obtener información sobre lo que ha ocurrido u ocurre en el entorno de datos. Se caracteriza por las visualizaciones de datos, como los gráficos circulares, de barras o líneas, las tablas o las narraciones generadas. Por ejemplo, un servicio de reserva de vuelos registra datos como el número de billetes reservados cada día. El análisis descriptivo revelará los picos y las caídas de las reservas, así como los meses de alto rendimiento del servicio.
2. Análisis de diagnóstico
El análisis de diagnóstico es un examen profundo o detallado de datos para entender por qué ha ocurrido algo. Se caracteriza por técnicas como el análisis detallado, el descubrimiento y la minería de datos o las correlaciones. Se pueden llevar a cabo varias operaciones y transformaciones de datos en un conjunto determinado con el fin de descubrir patrones únicos en cada una de estas técnicas. Por ejemplo, el servicio de vuelos podría hacer el análisis detallado de un mes con un rendimiento particularmente alto para entender mejor el pico de reservas. Esto puede revelar que muchos clientes visitan una determinada ciudad para asistir a un evento deportivo mensual.
3. Análisis predictivo
El análisis predictivo utiliza los datos históricos para hacer previsiones precisas sobre los patrones de datos que pueden producirse en el FFfuturo. Se caracteriza por técnicas como el machine learning, la previsión, la coincidencia de patrones y el modelado predictivo. En cada una de estas técnicas, se entrena a las computadoras para aplicar ingeniería inversa a las conexiones de causalidad en los datos. Por ejemplo, el equipo de servicios de vuelo podría utilizar la ciencia de datos para predecir los patrones de reserva de vuelos del año siguiente al inicio de cada año. El programa o algoritmo de la computadora pueden examinar datos anteriores y predecir picos de reservas de determinados destinos en mayo. Al anticiparse a las futuras necesidades de viaje de los clientes, la empresa podría empezar desde febrero a hacer publicidad específica para esas ciudades.
4. Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo lleva los datos predictivos al siguiente nivel. No solo predice lo que es probable que ocurra, sino que sugiere una respuesta óptima para ese resultado. Puede analizar las posibles implicaciones de las diferentes alternativas y recomendar el mejor curso de acción. Utiliza el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales y los motores de recomendación del aprendizaje automático.
De vuelta al ejemplo de la reserva de vuelos, el análisis prescriptivo podría examinar las campañas de marketing históricas para maximizar la ventaja del próximo pico de reservas. Un científico de datos podría proyectar los resultados de las reservas de diferentes niveles de gasto en varios canales de marketing. Estas previsiones de datos dan a la empresa de reserva de vuelos una mayor confianza en sus decisiones de marketing.
¿Qué es la Ciencia de Datos?
La ciencia de datos combina las matemáticas y la estadística, la programación especializada, los avanzados , la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático con conocimientos específicos en la materia para descubrir insights procesables ocultos en los datos de una organización. Estos conocimientos pueden utilizarse para orientar la toma de decisiones y la planificación estratégica.
La aceleración del volumen de fuentes de datos, y por consiguiente de los datos, ha hecho que la ciencia de datos sea uno de los campos de más rápido crecimiento en cada industria. Como resultado, no es de extrañar que el papel del científico de datos haya sido apodado el "trabajo más sexy del siglo XXI" por Harvard Business Review (enlace externo a ibm.com). Las organizaciones dependen cada vez de más de ellas para interpretar los datos y ofrecer recomendaciones prácticas que mejoren los resultados empresariales.
El ciclo de vida de la ciencia de datos implica varios roles, herramientas y procesos, que permiten a los analistas obtener insights procesables. Normalmente, un proyecto de ciencia de datos pasa por las siguientes etapas:
- Ingesta de datos : el ciclo de vida comienza con la recopilación de datos, tanto estructurados en bruto como no estructurados, de todas las fuentes pertinentes utilizando diversos métodos. Estos métodos pueden incluir la introducción manual de datos, la extracción de datos de la web y la transmisión de datos en tiempo real desde sistemas y dispositivos. Las fuentes de datos pueden incluir datos estructurados, como datos de clientes, junto con datos no estructurados como archivos de registro, video, audio, imágenes, internet de las cosas(IoT) , redes sociales, etc.
- Almacenamiento de datos y procesamiento de datos : dado que los datos pueden tener formatos y estructuras diferentes, las empresas deben considerar distintos sistemas de almacenamiento en función del tipo de datos que sea necesario capturar. Los equipos de administración de datos ayudan a establecer normas en torno al almacenamiento y la estructura de los datos, lo que facilita los flujos de trabajo en torno a los modelos de análisis, aprendizaje automático . Esta etapa incluye la limpieza de datos, la deduplicación, la transformación y la combinación de los datos mediante trabajos ETL (extracción, transformación, carga) u otras tecnologías de integración de datos. Esta preparación de datos es esencial para promover la calidad de los datos antes de cargarlos en un almacén de datos u otro repositorio.
- Análisis de datos : en este caso, los científicos de datos realizan un análisis exploratorio de los datos para examinar sesgos, patrones, rangos y distribuciones de valores dentro de los datos. Esta exploración de análisis de datos impulsa la generación de hipótesis para las pruebas a/b. También permite a los analistas determinar la relevancia de los datos para su uso dentro de los esfuerzos de modelado para los análisis predictivos, el aprendizaje automático y/o el aprendizaje profundo. Dependiendo de la precisión de un modelo, las organizaciones pueden llegar a depender de estos insights para la toma de decisiones empresariales, lo que les permite impulsar una mayor escalabilidad.
- Comunicar : por último, los insights se presentan como informes y otras visualizaciones de datos que facilitan su comprensión por parte de los analistas empresariales y otros responsables de la toma de decisiones. Un lenguaje de programación de ciencia de datos como R o Python incluye componentes para generar visualizaciones; alternativamente, los científicosCiencia de frente datos a científico de datos
- Conocer la empresa lo suficiente como para hacer las preguntas pertinentes e identificar los puntos débiles.
- Aplicar la estadística y la informática, junto con la perspicacia empresarial, al análisis de datos.
- Utilizar una amplia gama de herramientas y técnicas para preparar y extraer datos: desde bases de datos y SQL hasta minería de datos y métodos de integración de datos.
- Escribir programas que automaticen el procesamiento de datos y los cálculos.
- Contar e ilustrar historias que transmiten claramente el significado de los resultados a los responsables de la toma de decisiones y a los stakeholders en todos los niveles de comprensión técnica.
- Explique cómo pueden utilizarse los resultados para resolver problemas empresariales.
- Colaborar con otros miembros del equipo de ciencia de datos, como analistas de datos y de negocio, arquitectos de TI, ingenieros de datos y desarrolladores de aplicaciones.
La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los profesionales dentro de ese campo. Los científicos de datos no son necesariamente responsables directores de todos los procesos implicados en el ciclo de vida de la ciencia de datos. Por ejemplo, los ingenieros de datos suelen encargarse de las canalizaciones de datos, pero el científico de datos puede hacer recomendaciones sobre qué tipo de datos son útiles o necesarios. Aunque los científicos de datos pueden crear modelos de aprendizaje automático, la ampliación de estos esfuerzos a un nivel mayor requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa de modo que se ejecute más rápidamente. Como resultado, es habitual que un científico de datos se asocie con ingenieros de aprendizaje automático para escalar los modelos de aprendizaje automático.
En resumen, un científico de datos debe ser capaz de:
Estas habilidades tienen una gran demanda y, como resultado, muchas personas que se inician en una carrera de ciencia de datos exploran una variedad de programas de ciencia de datos, como programas de certificación, cursos de ciencia de datos y programas de grado ofrecidos por instituciones. educativos.
referencias
Amazon.com. Recuperado el 12 de noviembre de 2024, de https://aws.amazon.com/es/what-is/data-science/
¿Qué es la ciencia de datos? (2024, 15 de julio). IBM.com . https://www.ibm.com/mx-es/topics/data-science
Leiva, J. (2022, 11 de junio). Ciencia de datos: qué es y por qué es tan importante . Ebac. https://ebac.mx/blog/que-es-la-ciencia-de-datos
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