Gracias a los constantes avances de la tecnología, los grandes datos permiten a varios campos derivar información y tendencias consecutivas para predecir el comportamiento. A medida que reunimos más y más datos para desarrollar el nuevo campo, requerimos el almacenamiento para guardar nuevos datos y desarrollar nuevos datos con registros anteriores. Sin embargo, para almacenar los datos, los expertos en TI han trabajado en el desarrollo de varias soluciones y marcos. Esto planteó otras preguntas, como por ejemplo, cómo podemos procesar los datos de manera efectiva. Ahí es donde entra el término ciencia de los datos. Por ejemplo, en las películas de ciencia ficción de Hollywood, vemos cómo los personajes confían en la ciencia de los datos para llevar a cabo misiones difíciles. De manera similar, el mundo de hoy necesita usar la ciencia de los datos para varias tareas de datos.

¿Qué es la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos ayuda a analizar una gran cantidad de datos y a encontrar soluciones. Usando estas soluciones, las organizaciones toman decisiones informadas y maximizan su tasa de éxito. El objetivo principal de la ciencia de los datos es procesar los datos y generar una representación visual que apoye la precisión en la toma de decisiones. Estas son algunas de las funciones de la ciencia de los datos:

  • Predicción
  • Clasificación
  • Recomendaciones
  • Reconocimiento
  • Detección de fraude
  • Ideas prácticas
  • Optimización
  • Pronóstico


Ciclo de vida de la ciencia de los datos

Comprensión

En esta fase de la ciencia de los datos, es necesario hacer preguntas. Estas preguntas se relacionan con el campo en el que opera la organización. Por ejemplo, si eres un científico de datos de negocios, te enfocarás en los datos que apoyan cada decisión en el negocio para lograr los máximos resultados. Cuando se intenta comprender un problema, es necesario hacer algunas preguntas:

  • ¿Cuántos?
  • ¿Cuál es la categoría?
  • ¿Cuál es el grupo?
  • ¿Está bien o es extraño?
  • ¿Cuál es la opción que debemos tomar?

En resumen, es necesario definir el objetivo del proyecto que se le asigna. Esto te ayudará a encontrar la mejor solución y tu organización tomará una decisión adecuada.

Minería de datos

Después de los datos, los científicos encuentran el objetivo del problema o del proyecto, y comienzan a recopilar datos relacionados con las preguntas. Encontrarán la solución a nuevas preguntas como:

  • ¿Dónde podemos encontrar los datos?
  • ¿Qué tipo de datos apoyarán mejor la solución?
  • ¿Qué métodos podemos utilizar para encontrar los datos?
  • ¿Cómo podemos almacenar los datos para futuras referencias?

Este es el paso más largo del ciclo. Sin embargo, se están desarrollando varios métodos, técnicas y herramientas nuevas para facilitar esta fase. Se pueden utilizar estas herramientas para reunir los datos en menos tiempo con precisión. Por ejemplo, si se reúnen los datos para desarrollar una aplicación móvil, es necesario revisar la experiencia del usuario con la competencia, qué problemas enfrentan los usuarios que esta aplicación puede resolver, etc.

Limpieza de datos

Los datos que recoges están en enormes trozos. Algunos pueden relacionarse con el tema más que otros. Necesitas analizar los datos y eliminar todos los datos adicionales. Cuando reúnes grandes datos, obtendrás toda la información relacionada con el tema. Esto no significa que la usarás toda para resolver el problema. Por lo tanto, es hora de extraer todos los datos útiles.

Al eliminar los datos menos importantes, puede que descubras que faltan algunos datos. Si no resuelves este problema mientras limpias los datos, puedes enfrentarte a un problema más adelante.

Exploración de datos

El análisis de los datos es también un paso esencial para los científicos de los datos. Necesitas explorar los datos y hacer una lluvia de ideas. Conectar los patrones, estadísticas, cifras y hechos en los datos que se recogen. La creación de gráficos, histogramas y presentaciones gráficas ayudará a explorar la historia detrás de los datos.

Usarás toda la información para encontrar cualquier patrón o conexión entre los datos. Por ejemplo, si tus datos son sobre las condiciones de los bienes raíces en una ciudad, puedes diseñar un mapa de calor y tratar de encontrar tendencias. Estás haciendo representaciones gráficas, por lo que la información debe ser lo más precisa posible para obtener mejores resultados.

Ingeniería de características

En el aprendizaje por máquina, las características son las propiedades mensurables y las que se atribuyen al ser observadas. Del mismo modo, en este paso, se reducen las características que implican demasiado ruido. Usará los datos y aplicará métodos de filtrado y creará una característica. Por ejemplo, si la característica que requiere es la edad y el umbral que puede seleccionar es el adulto y el niño. Así que elegirá una edad umbral de 18 años y marcará la categoría por encima o por debajo del umbral.

Modelado predictivo

Ahora, comenzarás a obtener el modelo del proyecto según la ciencia de los datos. Un buen modelo incluye una prueba estadística para medir si los datos son exactos y tienen sentido o no. Necesitas entrenar tu modelo y establecer el algoritmo correcto, para que el sistema funcione automáticamente. Una vez que el modelo está listo, necesitas evaluar cuán precisos son los resultados.

Visualización de datos

Este es el paso más difícil del ciclo de vida. Este paso incluye la presentación de los datos que combinan arte, estadística, psicología y habilidades de comunicación. Necesitas diseñar el resultado para que las personas que reciben la información puedan entenderlo. Lo esencial a considerar en este método es la comunicación.

Comprensión

Después de pasar por todos los procesos, se llega a un círculo completo, y se sacan las conclusiones del modelo. Necesitas evaluar el éxito del modelo para entender los problemas reales. Si descubres que te falta algo de información y perspicacia, puedes repetir el proceso para encontrar aún más datos y perspicacia para mejorar los resultados del proyecto.

Conclusión

Para alcanzar metas, construir estrategias, diseñar modelos, resolver problemas, la ciencia de los datos es un campo esencial y progresivo. Las empresas pueden reunir muchos datos y utilizarlos para hacer un proceso que les ayude a tomar mejores decisiones. Para el éxito de un proyecto o el crecimiento de la empresa, los científicos de datos tienen un efecto importante en el éxito y el impacto positivo. Esperemos que este artículo le haya dado una respuesta a la pregunta, “¿qué es la ciencia de los datos?”