Múltiples facetas de la ciencia de datos

¿Qué es la ciencia de datos?

Los datos están a nuestro alrededor y se ejecutan en un camino cada vez mayor a medida que el mundo interactúa cada vez más con Internet. Las industrias ahora se han dado cuenta del tremendo poder detrás de los datos y están descubriendo cómo pueden cambiar no solo la forma de hacer negocios sino también la forma en que entendemos y experimentamos las cosas. Data Science se refiere a la ciencia de decodificar la información de un conjunto particular de datos. En general, los científicos de datos recopilan datos sin procesar, los procesan en conjuntos de datos y luego los usan para construir modelos estadísticos y modelos de aprendizaje automático. Para ello, necesitan lo siguiente:

  1. Marco de recopilación de datos como Hadoop y lenguajes de programación como SAS para escribir las secuelas y consultas.

  2. Herramientas para el modelado de datos como python, R, Excel, Minitab, etc.

  3. Algoritmos de aprendizaje automático como regresión, agrupamiento, árbol de decisiones, mecánica de vectores de soporte, etc.

Componentes de un proyecto de ciencia de datos

  • Conceptos de estudio: El primer paso implica reunirse con las partes interesadas y hacer muchas preguntas para descubrir los problemas, los recursos disponibles, las condiciones involucradas, el presupuesto, los plazos, etc.
  • Exploración de datos: Muchas veces los datos pueden ser ambiguos, incompletos, redundantes, erróneos o ilegibles. Para lidiar con estas situaciones, los científicos de datos exploran los datos observando muestras y probando formas de llenar los espacios en blanco o eliminar las redundancias. Este paso puede involucrar técnicas como transformación de datos, integración de datos, limpieza de datos, reducción de datos, etc.
  • Modelo de Planificación: El modelo puede ser cualquier tipo de modelo, como un modelo estadístico o de aprendizaje automático. La selección varía de un científico de datos a otro, y también según el problema en cuestión. Si se trata de un modelo de regresión, entonces se pueden elegir algoritmos de regresión, o si se trata de clasificar, entonces los algoritmos de clasificación como el Árbol de decisión pueden producir el resultado deseado.

Model Building se refiere a entrenar el modelo para que pueda implementarse donde sea necesario. Este paso lo realizan principalmente paquetes de Python como Numpy, pandas, etc. Este es un paso iterativo, es decir, un científico de datos tiene que entrenar el modelo varias veces.

  • Comunicación: El siguiente paso es comunicar los resultados a las partes interesadas apropiadas. Se realiza mediante la preparación de cuadros y gráficos sencillos que muestren el descubrimiento y las soluciones propuestas al problema. Herramientas como Tableau y Power BI son extremadamente útiles para este paso.
  • Prueba y funcionamiento: Si se acepta el modelo propuesto, se pasa por algunas pruebas de preproducción, como las pruebas A/B, que se trata de usar, digamos, el 80 % del modelo para entrenamiento y el resto para verificar las estadísticas de qué tan bien funciona. Una vez que el modelo ha superado las pruebas, se despliega en el entorno de producción.

¿Qué debe hacer para convertirse en un científico de datos?

Data Science es la carrera de más rápido crecimiento del siglo XXI. El trabajo es desafiante y permite a los usuarios usar su creatividad al máximo. Las industrias tienen una gran necesidad de profesionales calificados para trabajar en los datos que están generando. Y es por eso que este curso ha sido diseñado para preparar a los estudiantes para liderar el mundo en Data Science. Capacitación detallada por facultades de renombre, evaluaciones múltiples, proyectos en vivo, seminarios web y muchas otras instalaciones están disponibles para formar a los estudiantes de acuerdo con las necesidades industriales.

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