El objetivo de la ciencia de datos es obtener conocimiento útil a partir de cantidades masivas de información estructurada y no estructurada. El enfoque principal del campo es encontrar explicaciones para los misterios que actualmente ignoramos. Los expertos en el campo de la ciencia de datos emplean una amplia variedad de métodos, a partir de campos tan diversos como la informática, el análisis predictivo, las estadísticas y el aprendizaje automático, para analizar grandes conjuntos de datos en busca de patrones e ideas previamente imprevistos. Siga leyendo para obtener más información sobre el proceso de ciencia de datos y de qué se trata un título en ciencia de datos. ¡Disfruta el viaje!
¿Qué es la ciencia de datos?
Las matemáticas, las estadísticas, el análisis avanzado, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático forman parte del conjunto de herramientas de ciencia de datos, que se utiliza junto con el conocimiento específico del dominio para extraer información de los datos de una organización. Las decisiones y los planes pueden estar mejor informados por estos hallazgos.
Debido al creciente número de fuentes de datos disponibles, la ciencia de datos es un campo en rápida expansión en todos los sectores. Se están volviendo cada vez más importantes a medida que las empresas confían en ellos para analizar datos y hacer recomendaciones concretas para mejorar el rendimiento. Los analistas pueden obtener información útil gracias a los numerosos roles, herramientas y procesos del ciclo de vida de la ciencia de datos.
Etapas del proyecto de ciencia de datos
Las siguientes son las etapas de un proyecto de ciencia de datos:
#1. Ingestión de datos
La fase de recopilación de datos del ciclo de vida comienza con la recopilación de datos estructurados y no estructurados sin procesar de todas las fuentes aplicables. La entrada manual de datos, el web scraping y la transmisión continua de datos desde sistemas y dispositivos son ejemplos de tales técnicas. Los datos estructurados, como la información del cliente, se pueden recopilar de una variedad de fuentes, mientras que los datos no estructurados pueden provenir de archivos de registro, archivos multimedia, imágenes, Internet de las cosas (IoT) y redes sociales.
#2. Almacenamiento y procesamiento de datos
Dado que los datos vienen en una amplia variedad de formas y estructuras, las empresas deben evaluar varias opciones para almacenarlos. Los flujos de trabajo para análisis, aprendizaje automático y modelos de aprendizaje profundo se facilitan con el uso de estándares establecidos por los equipos de gestión de datos. Los trabajos ETL (extracción, transformación y carga) u otras tecnologías de integración de datos se utilizan para limpiar, deduplicar, transformar y combinar los datos en este paso. Antes de cargarlos en un almacén de datos, un lago de datos u otro repositorio, esta preparación de datos es crucial para mejorar la calidad de los datos.
# 3. Análisis de los datos
Para investigar sesgos, tendencias, rangos y distribuciones de valores dentro de los datos, los científicos de datos realizan análisis de datos exploratorios. La generación de hipótesis para las pruebas a/b está impulsada por esta exploración de análisis de datos. También permite a los analistas determinar si los datos son útiles o no para sus esfuerzos de análisis predictivo, aprendizaje automático o creación de modelos de aprendizaje profundo. Las organizaciones pueden volverse más escalables si comienzan a confiar en los conocimientos proporcionados por los modelos, que dependen de la corrección del modelo.
#4. Comunicar
Luego, los informes y otras visualizaciones de datos se utilizan para ayudar a los analistas comerciales y otros tomadores de decisiones a comprender los hallazgos y sus implicaciones para la empresa. Los científicos de datos también pueden emplear componentes integrados en lenguajes de programación como R y Python, o pueden recurrir a herramientas de visualización especializadas.
Herramientas de ciencia de datos
Los lenguajes de programación más comunes son los que utilizan los científicos de datos para realizar regresiones estadísticas y análisis exploratorios de datos. Estos programas gratuitos de código abierto tienen características integradas para la representación gráfica, el aprendizaje automático y el análisis estadístico. Los siguientes son ejemplos de tales lenguajes:
Estudio R: Lenguaje de software libre y entorno de desarrollo para análisis y visualización estadística.
Pitón: Es un lenguaje de programación altamente adaptable y dinámico. Python viene con una gran cantidad de módulos de análisis de datos, incluidos NumPy, Pandas y Matplotlib. Los científicos de datos pueden utilizar servicios como GitHub y Jupyter Notebooks para colaborar en proyectos y compartir código y datos.
Es posible que algunos científicos de datos prefieran trabajar con una interfaz gráfica de usuario, y dos herramientas comerciales generalizadas para el análisis estadístico son:
SAS: Paquete de software todo en uno para análisis de datos, generación de informes, extracción de datos y modelado predictivo; presenta visualizaciones y tableros interactivos.
SPSS para IBM: Incluyó herramientas sofisticadas de análisis estadístico, una gran cantidad de algoritmos de aprendizaje automático, capacidades de análisis de texto, escalabilidad de código abierto, integración de big data y un marco de implementación sencillo.
Científicos de datos y sus herramientas
Los científicos de datos también aprenden a usar bases de datos NoSQL, el marco de código abierto Apache Spark y la popular plataforma de procesamiento de datos Apache Hadoop. También están bien versados en una amplia variedad de herramientas de visualización de datos, desde las herramientas gráficas integradas que se encuentran en aplicaciones de hojas de cálculo y presentaciones comerciales (como Microsoft Excel) hasta software de visualización comercial especializado (como Tableau e IBM Cognos) y software de código abierto. herramientas (como D3.js (una biblioteca de JavaScript para crear visualizaciones de datos interactivas) y gráficos RAW). PyTorch, TensorFlow, MXNet y Spark MLib son solo algunos de los marcos populares que utilizan los científicos de datos al desarrollar modelos de aprendizaje automático.
A pesar de la creciente demanda de científicos de datos, puede ser difícil para las empresas encontrar y retener el talento que necesitan para maximizar el retorno de la inversión de sus iniciativas de ciencia de datos. Para llenar este vacío, varias organizaciones están utilizando plataformas DSML (ciencia de datos, aprendizaje automático) multiusuario, creando así el puesto de "científico de datos ciudadano".
¿Qué es el título de ciencia de datos?
Muchas habilidades transferibles se enseñan a los estudiantes en los programas de licenciatura en ciencia de datos. Estos incluyen análisis de datos, programación de computadoras, modelos predictivos, estadísticas, cálculo y economía. Además, los estudiantes que estudian ciencia de datos con frecuencia aprenden cómo transmitir sus hallazgos y sugerencias basadas en datos de maneras que son fáciles de entender para sus compañeros. Los fundamentos de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo también se incluyen con frecuencia en un plan de estudios de ciencia de datos.
Los estudiantes curiosos sobre el alcance de un título en ciencia de datos deben saber que sus titulares encuentran trabajo en una amplia gama de industrias. A algunos graduados, por ejemplo, se les pone a trabajar en el desarrollo de soluciones de minería de datos, mientras que a otros se les pone a trabajar aplicando análisis predictivos al negocio. Los científicos de datos son expertos en pronosticar el futuro al combinar sus conocimientos de aprendizaje automático, estadísticas y algoritmos.
El análisis predictivo tiene muchas aplicaciones en el mundo real, como predecir el comportamiento del consumidor y las tendencias de compra, optimizar los procesos, aumentar los ingresos, detectar el fraude y minimizar el riesgo. Los servicios financieros, la fabricación, la atención médica, la tecnología de la información, el comercio minorista, la educación, el gobierno, la energía y los seguros son solo algunas de las industrias que actualmente utilizan el análisis predictivo.
Los metadatos, que son el conocimiento sobre los datos, también son una parte crucial de los datos. Quién lo hizo, cuándo, dónde y por quién, así como cuántos datos hay y dónde se guardan. Los metadatos son valiosos porque brindan a los usuarios más información con la que trabajar, mantienen la precisión de los datos y aclaran los términos. Las tareas importantes en la gestión de metadatos incluyen la creación de repositorios seguros, la reparación de metadatos y asegurarse de que la tecnología pueda acceder a los metadatos cuando sea necesario, todo lo cual es realizado por científicos de datos y sus colegas.
¿Qué es la ciencia de datos vs análisis?
Mucha gente usa los términos indistintamente, sin embargo, la amplitud es la principal distinción entre la ciencia de datos y el análisis de big data. La ciencia de datos es un término general para una variedad de disciplinas utilizadas para analizar volúmenes masivos de datos. El software de análisis de datos es una forma especializada de esto y puede verse como una parte integral del proceso en su conjunto. El objetivo de la analítica es obtener información que se pueda usar de inmediato al construir sobre las preguntas que ya se han hecho.
Las dos disciplinas también difieren mucho en cuánto espacio hay para el descubrimiento. En lugar de centrarse en la optimización de consultas, los científicos de datos exploran grandes conjuntos de datos, a menudo no estructurados, en busca de patrones. El análisis de datos enfocado, con preguntas específicas en mente que pueden responderse con los datos disponibles, produce resultados superiores. Mientras que el análisis de big data se enfoca en encontrar respuestas a las preguntas, la ciencia de datos genera conocimientos más amplios que se enfocan en qué preguntas deben abordarse.
Los científicos de datos están menos preocupados por proporcionar respuestas definitivas y más interesados en explorar nuevas vías de investigación. Las tendencias potenciales se establecen en base a los datos existentes y se realizan métodos mejorados de análisis y modelado.
Sin embargo, las dos disciplinas son complementarias; sus respectivos deberes están íntimamente entrelazados. La ciencia de datos sienta las bases cruciales y analiza grandes conjuntos de datos para generar primeras impresiones útiles, posibles tendencias futuras y conocimientos potenciales. Estos datos por sí solos pueden ayudar a mejorar la clasificación y la comprensión de la información, lo que los hace beneficiosos en áreas como el modelado, la mejora del aprendizaje automático y la mejora de los sistemas de inteligencia artificial. Sin embargo, la ciencia de datos plantea problemas vitales que nunca antes habíamos considerado y ofrece pocas soluciones concretas. Además, el uso de análisis de datos nos permite transformar las brechas en nuestro conocimiento en información útil.
Proceso de ciencia de datos
Los científicos de datos emplean un procedimiento metódico para analizar, visualizar y modelar conjuntos de datos masivos, y a esto se refiere el término "ciencia de datos". Pueden utilizar mejor los recursos a su disposición y proporcionar un valor significativo al negocio siguiendo un proceso de ciencia de datos. Esto ayuda a las organizaciones a ahorrar dinero manteniendo más de sus clientes actuales y atrayendo nuevos. Los datos sin procesar estructurados y no estructurados pueden beneficiarse de un método de ciencia de datos, que ayuda a descubrir patrones ocultos. El procedimiento también ayuda a encontrar un remedio al abordar el problema comercial como un proyecto. Entonces, averigüemos exactamente qué es un proceso de ciencia de datos y cómo funciona de principio a fin.
Pasos en el proceso de ciencia de datos
Los siguientes son los pasos en el proceso de ciencia de datos:
#1. Enmarcando el problema
Es práctico identificar primero la naturaleza del problema en cuestión. Las preguntas sobre datos deben transformarse en preguntas sobre la empresa que puedan ser respondidas. En la mayoría de los casos, las respuestas de las personas a las preguntas sobre sus problemas serían vagas. El primer paso es aprender a tomar esas entradas y proporcionar resultados útiles.
#2. Recopilación de datos sin procesar para el problema
La recopilación de los datos necesarios es el siguiente paso después de la definición del problema al intentar encontrar una solución a un problema comercial. Los métodos de recolección y adquisición de datos deben ser considerados como parte de este proceso. Las bases de datos se pueden escanear internamente o comprar a proveedores externos.
#3. Procesamiento de los datos para analizar
Una vez que haya completado las dos primeras fases y haya recopilado todos los datos necesarios, deberá procesarlos antes de pasar a la fase de análisis. Si los datos no se han conservado correctamente, pueden mezclarse y ser propensos a imprecisiones que pueden sesgar los resultados. Entre estos problemas se encuentran los valores faltantes, los valores duplicados, los valores establecidos en nulo cuando deberían ser cero y muchos otros. Para lograr resultados más confiables, deberá examinar los datos y solucionar cualquier problema que encuentre.
#4. Explorando los datos
En este caso, deberá pensar en soluciones que ayuden a descubrir conexiones e ideas latentes. Deberá profundizar en los números para descubrir información, incluido lo que está impulsando un aumento o una disminución en las ventas de productos. Debe prestar más atención o evaluar este tipo de información. Esta es una parte extremadamente importante de cualquier procedimiento de ciencia de datos.
#5. Realización de un análisis en profundidad
En esta sección, se le harán preguntas que requieren conocimientos de aritmética, estadística y tecnología. Para analizar los datos de manera efectiva y encontrar todos los conocimientos que contienen, debe emplear todas las herramientas de ciencia de datos a su disposición. Es posible que necesite desarrollar un modelo predictivo que pueda diferenciar entre clientes típicos y de bajo rendimiento. En su investigación, puede encontrar varios criterios, como la edad o la actividad en las redes sociales, que juegan un papel importante para determinar quién compraría un servicio o producto en particular.
#6. Comunicación de los resultados de este análisis
Después de tomar estas medidas, debe comunicar de manera efectiva sus resultados y conocimientos al gerente de ventas a cargo. La comunicación adecuada ayudará a encontrar una solución a la tarea en cuestión. La acción puede resultar de una comunicación efectiva. Por otro lado, la comunicación ineficaz puede dar lugar a la inacción.
Importancia del proceso de ciencia de datos
Los siguientes son la importancia del proceso de ciencia de datos:
#1. Produce mejores resultados y aumenta la productividad
No hay duda de que existe una ventaja competitiva para cualquier organización que tenga datos o acceso a datos. La organización puede obtener los datos que necesita en una variedad de formatos y usar esos datos para tomar decisiones informadas. se hacen conclusiones y los ejecutivos de la empresa ganan confianza en esas conclusiones mediante el uso de un enfoque de ciencia de datos que está respaldado por datos y estadísticas. Esto mejora la posición competitiva y la producción de la empresa.
#2. Agiliza la elaboración de informes
Los datos se utilizan normalmente para recopilar valores y luego generar informes basados en esos números. Una vez que los datos se han limpiado e ingresado en el marco, se puede acceder a ellos con un solo clic, y la elaboración de informes lleva solo unos minutos.
#3. Rápido, preciso y más confiable
Es crucial garantizar un proceso de recopilación de información y estadísticas rápido y sin errores. Cuando se aplica a los datos, un enfoque de ciencia de datos casi no deja margen para el error. Esto asegura un mayor grado de precisión en el procedimiento posterior. El procedimiento también produce resultados superiores. Múltiples rivales a menudo comparten la misma información. La firma con la información más precisa y confiable saldrá victoriosa.
#4. Fácil almacenamiento y distribución
Grandes cantidades de datos requieren instalaciones de almacenamiento igualmente masivas. Esto aumenta la posibilidad de que alguna información o datos se pierdan o se malinterpreten. Los documentos y los archivos complicados se pueden categorizar y archivar de manera más ordenada gracias al uso de la infraestructura digital en un proceso de ciencia de datos. Esto simplifica el proceso de obtención y utilización de la información. Otro beneficio de la ciencia de datos es que los datos se mantienen digitalmente.
#5. Reducción de costo
El uso de un proceso de ciencia de datos para recopilar y almacenar datos elimina la necesidad de recopilar y analizar repetidamente los mismos datos. Es muy fácil duplicar archivos digitales con fines de respaldo. La transmisión y el almacenamiento de datos de investigación se simplifican. La corporación ahorra dinero como resultado de esto. También promueve el ahorro de costos al evitar la pérdida de información que, de otro modo, se escribiría. La adopción de un procedimiento de ciencia de datos también ayuda a mitigar las pérdidas causadas por información insuficiente. Los costos se pueden reducir aún más cuando los datos se utilizan para tomar decisiones bien pensadas y seguras.
#6. Seguro y a salvo
La seguridad de los datos mejora mucho cuando se almacenan digitalmente a través de un procedimiento de ciencia de datos. El aumento del valor de los datos a lo largo del tiempo ha llevado a un aumento en la frecuencia del robo de datos. Una vez que se han procesado los datos, se cifran y protegen contra el acceso ilegal utilizando una variedad de herramientas.
Carreras para científicos de datos mayores
Empresas como Apple, Amazon, Facebook y Google no son las únicas que necesitan científicos de datos. Los científicos de datos tienen demanda en muchos sectores, incluida la industria automotriz, la atención médica, el sector de las telecomunicaciones y el sector energético. Las especializaciones populares en el campo de la ciencia de datos incluyen:
#1. Ingeniero de software
Un arquitecto de aplicaciones es un profesional de software que ayuda en la planificación, el desarrollo y la evaluación de sistemas de software.
#2. Desarrollador de Inteligencia de Negocios
Los desarrolladores de BI crean recursos de BI como informes y software. También crean estrategias para la minería de datos.
#3. Ingeniero de datos
Los científicos de datos evalúan las cantidades masivas de datos recopilados y preparados por los ingenieros de datos.
#4. Arquitecto Empresarial
Quienes trabajan como arquitectos empresariales tienen la tarea de garantizar que sus empresas empleen las estrategias tecnológicas más efectivas.
#5. Ingeniero de aprendizaje automático
Los ingenieros que se especializan en el aprendizaje automático programan sistemas autónomos que se utilizan para desarrollar modelos de pronóstico. Cuanto más tiempo se utilice el software, más precisos crecerán sus modelos predictivos.
Salario promedio para la especialidad en ciencia de datos
PayScale informa que el ingreso anual de los científicos de datos en el 10 % inferior de la distribución salarial es de alrededor de $66,000 96,000, con una compensación media de alrededor de $10 134,000. Los salarios anuales para el XNUMX% de los que más ganan superan los $XNUMX.
El salario de un empleado puede oscilar entre $ 30,000 y $ 60,000 o más, según su grado de experiencia, educación y certificaciones, así como la industria en la que trabaja y la ubicación de su puesto. El certificado profesional de ciencia de datos de IBM, el científico de datos certificado de SAS y el MCSE de Microsoft: gestión y análisis de datos son solo algunos ejemplos más de certificados relevantes.
¿Qué es la ciencia de datos y la computación en la nube?
La computación en la nube permite escalar la ciencia de datos al ofrecer acceso a más recursos como poder de cómputo, espacio de almacenamiento y otras herramientas. Dado que los grandes conjuntos de datos se utilizan de forma rutinaria en la ciencia de datos, es crucial contar con herramientas que puedan escalar con los datos, especialmente para proyectos sensibles al tiempo. Los lagos de datos y otras soluciones de almacenamiento basadas en la nube también ofrecen un fácil acceso a la infraestructura de almacenamiento diseñada para manejar grandes cantidades de datos. Los usuarios finales se benefician de la adaptabilidad de estos sistemas de almacenamiento, ya que pueden implementar rápidamente clústeres enormes según sea necesario.
Pueden hacer algunos sacrificios temporales a cambio de un mayor resultado a largo plazo agregando nodos informáticos complementarios para acelerar las actividades de procesamiento de datos. Las estructuras de precios de las plataformas en la nube pueden variar de un usuario a otro, desde grandes corporaciones hasta empresas incipientes, y están diseñadas para satisfacer a todos los demás.
Los conjuntos de herramientas para la ciencia de datos suelen hacer un uso extensivo de tecnologías de código abierto. Cuando los recursos están alojados en la nube, los equipos no tienen que preocuparse por configurarlos o mantenerlos actualizados en sus máquinas locales. El acceso a los avances tecnológicos y la información de los datos se democratiza aún más por el hecho de que varios proveedores de la nube ofrecen kits de herramientas preempaquetados que permiten a los científicos de datos desarrollar modelos sin codificación.
¿Qué tan difícil es la ciencia de datos?
La ciencia de datos es un área de estudio desafiante. Esto se debe a una serie de factores, el más importante de los cuales es la amplitud de los conocimientos necesarios. La ciencia de datos se basa en una base de matemáticas, estadísticas y programación informática. En el lado matemático, tenemos álgebra lineal, teoría de probabilidad y estadística.
¿La ciencia de datos requiere codificación?
Sí, ya que los científicos de datos utilizan lenguajes de programación como Python y R para crear modelos de aprendizaje automático y administrar conjuntos de datos masivos.
¿Qué habilidades necesitan los científicos de datos?
Las siguientes son las habilidades que necesita un científico de datos:
- Programación.
- Estadística y probabilidad.
- Gestión de datos y gestión de bases de datos.
- Aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
- Visualización de datos.
- Computación en la nube.
- Habilidades interpersonales
Consideraciones Finales:
Los científicos de datos juegan un papel crucial en sus empresas y prosperan cuando su trabajo los desafía intelectualmente y les brinda oportunidades para aplicar su experiencia en resolución de problemas. Debido a la falta crítica de científicos de datos en todo el país, su experiencia también tiene una gran demanda. Aquellos que estudian ciencia de datos pueden encontrar varias posibilidades gratificantes debido a la alta demanda del campo y la adaptabilidad de los conjuntos de habilidades de sus graduados.
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Referencias
