La guía completa sobre ciencia de datos

Hemos entrado en una era en la que existe la necesidad de un gran almacenamiento. De hecho, la necesidad de almacenamiento fue uno de los problemas más desafiantes de las empresas que tenían que mantener registros extensos de sus clientes y ventas. En 2010, las personas en el campo respectivo comenzaron a trabajar en un marco o más bien en una solución para almacenar grandes datos en un solo lugar. Después de desarrollar marcos que pudieran almacenar grandes cantidades de datos, el principal problema que surgió fue el procesamiento y el cambio de datos.

Debido a la evolución del Internet de las cosas(1), el 90 % del marco de la ciencia de datos se desarrolló en la era actual(2). Todos los días se generan, procesan y almacenan más de 2,5 quintillones de bytes de datos, todo gracias a la ciencia de datos. Estos datos pueden variar de una empresa a otra. Incluye almacenamiento de datos en centros comerciales para publicaciones en plataformas de redes sociales. En general. Estos datos se conocen como big data.

• Definición de ciencia de datos
• Historia
• Importancia
• Por qué elegir la ciencia de datos
• Cómo entrar en la ciencia de datos
• Ciclo vital
• Proceso
• Instrumentos
• Ciencia de datos para empresas
• Beneficios
• Desafíos
• Ciencia de datos vs análisis de datos
• Ciencia de datos vs aprendizaje automático
• Ciencia de datos vs ingeniería de software
• Big data vs ciencia de datos
• Futuro
• Tendencias
• Recursos

¿Qué es la ciencia de datos?

Para los informáticos o profesionales expertos, esto podría no ser más que una carrera profesional exigente. Sin embargo, es un campo interdisciplinario que se refiere al uso de algoritmos, sistemas y ecuaciones matemáticas para obtener datos, perspectivas y conocimientos a partir de datos estructurados y no estructurados. Para comprender el fenómeno natural, los profesionales combinan el aprendizaje automático, el análisis de datos y las estadísticas.

Historia de la ciencia de datos

La ciencia de datos ocupa un lugar valioso en la historia. Sin embargo, no era un término tan amplio como lo es ahora. Desde los antiguos griegos hasta los jeroglíficos egipcios, hubo muchos profesionales en la historia con tareas de recopilación de datos o registros escritos en un solo lugar. Sin embargo, cuando el mundo progresó, vimos estadísticos compilando datos. Caen justo en la categoría de ciencia de datos. Según Forbes, ha estado ayudando a empresas y negocios a registrar y almacenar datos desde principios de la década de 1940.

¿Por qué es importante la ciencia de datos?

En el pasado, los datos que tenían que utilizar las empresas eran de menor tamaño y mayoritariamente estructurados. Los datos tradicionales podrían analizarse fácilmente a través de herramientas de BI. Sin embargo, los datos de las empresas actuales no están estructurados y son de mayor tamaño. Las herramientas de BI carecen de la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos que normalmente se encuentran en sensores, registros financieros, foros, etc.

Por lo tanto, necesitamos herramientas, procesos y algoritmos analíticos complejos y avanzados para extraer información significativa de los datos no estructurados.

¿Por qué elegir la ciencia de datos?

Según la revisión comercial anual de la Universidad de Harvard, un científico de datos se considera la profesión más importante (4) en el mundo actual. De hecho, los científicos de datos se encuentran entre los profesionales mejor pagados del siglo. Entonces, ¿qué hace que la ciencia de datos sea tan importante como carrera profesional? ¿Por qué es importante aprender en este siglo? No es un hecho oculto que un trabajo es uno de los trabajos más buscados en el mercado actual.

No perdamos tiempo y veamos por qué es mejor optar por esta profesión. A medida que avanzamos en el flujo, también analizaremos los requisitos actuales de los científicos de datos que las grandes empresas necesitan para impulsar su desempeño.

En realidad, la ciencia de datos para empresas significa un aumento exponencial en big data y minería de datos. Es el único combustible que está revolucionando miles de industrias y poniéndolas en las más duras competencias. Por lo tanto, muchas empresas necesitan profesionales que sean competentes en la comprensión de las características y tendencias actuales de los datos mientras los analizan, administran y manejan de la mejor manera posible.

Aquí hay algunas razones para elegir como su carrera profesional:

• Un combustible del ^siglo XXI

  Vivimos en el ^siglo XXI y en esta etapa, la ciencia de datos revoluciona las industrias. Incluso la industria móvil y electrónica está utilizando técnicas de big data para hacer que sus productos sean seguros para su uso. El propósito detrás del uso de big data es inventar poderosas máquinas de alto rendimiento.

  Todas las industrias necesitan urgentemente un análisis de datos para poder aumentar su rendimiento y sus ventas. Para hacer esto, los propietarios necesitan un equipo de científicos de datos capacitados que puedan analizar los datos y comprender los patrones fluctuantes de las compras de los consumidores.

• Problemas de demanda y oferta

  Cada industria tiene enormes datos voluminosos no estructurados o semiestructurados. Sin embargo, no hay muchos recursos para convertir información útil para crear productos. Además, no hay muchas personas que posean las habilidades para comprender y analizar datos. Por lo tanto, hay escasez de científicos de datos en el mercado. De hecho, la tasa de alfabetización es muy baja. Entonces, para llenar este vacío y brecha, debe elegir la ciencia de datos.

• Una carrera lucrativa

  Glassdoor afirma que un científico de datos típico gana alrededor de un 163 % más que el salario nacional promedio de un estadounidense. Por lo tanto, es una trayectoria profesional muy prometedora que daría lugar a una gran burbuja de ingresos.

  Un científico de datos domina el lenguaje de máquina, las matemáticas y las estadísticas. La curva de aprendizaje es profunda y empinada. Por eso, el valor de los científicos de datos en el mercado es bastante alto. Todos los procesos de la empresa dependen de los enfoques y decisiones basados ​​en datos de un científico de datos. Entonces, para aumentar sus ventas, cada industria requiere un equipo de científicos de datos. Esto le permite trabajar en la industria más favorable de su elección.

• La ciencia de datos hace del mundo un lugar mejor

  La ciencia de datos para los negocios es un concepto intelectual. Las organizaciones y empresas están haciendo un buen uso de los grandes datos para crear productos útiles. Por ejemplo, los datos pueden ayudar a los médicos a comprender mejor la salud de sus pacientes.

• La ciencia de datos es la carrera del mañana

  Todo industrial sabe que entrar en este campo significa asegurar su posición financiera en el futuro. Es básicamente una carrera del mañana. A medida que las industrias avanzan hacia la automatización, se introducen en el mercado productos basados ​​en datos. Por lo tanto, las industrias pueden necesitar científicos de datos a largo plazo para ayudarlos a tomar mejores decisiones basadas en datos. El trabajo de un científico de datos solo se limita a extraer información de datos útiles. Sin embargo, esta habilidad ayudaría a esa empresa a crecer y prosperar.

¿Cómo entrar en la ciencia de datos?

Los datos son un activo valioso para todas las empresas y se consideran los más caros. Puede ingresar a la ciencia de datos a través de una variedad de formas, como adquirir habilidades para la extracción, análisis, limpieza e interpretación de datos.

Sin embargo, aquí hay algunas secciones en un vasto campo interdisciplinario en el que puede elegir entrar.

• Como científico de datos

  El trabajo de los científicos de datos es encontrar datos relevantes, relacionados con la empresa o relacionados con las ventas. No solo tienen habilidades comerciales, sino que también saben cómo limpiar, extraer, estructurar y presentar datos. Todas las empresas necesitan un equipo de científicos de datos para manejar, analizar y administrar datos voluminosos no estructurados. Los resultados obtenidos por los científicos luego se analizan y utilizan para tomar decisiones basadas en datos.

• Como analista de datos

  Los analistas de datos básicamente cierran la brecha que comúnmente existe entre los analistas comerciales de la empresa y los científicos de datos. Solo se les proporcionan las consultas que necesitan respuestas basadas en datos. Luego, la organización usa esas respuestas para hacer una estrategia comercial basada en datos. Un analista de datos no solo es responsable de comunicar sus hallazgos a los funcionarios de la junta, sino también de convertir los resultados analizados en elementos de llamada a la acción cualitativos factibles.

• Como ingeniero de datos

  Los ingenieros de datos son los principales responsables de manejar y administrar los datos que cambian rápida o exponencialmente a lo largo del tiempo. Su enfoque principal es optimizar las canalizaciones de datos, implementar, administrar y transferir datos para que puedan ir a un científico de datos o un analista de datos.

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Ciclo de vida de la ciencia de datos

Estos son los puntos principales:

• Descubrimiento

  Antes de comenzar cualquier proyecto de investigación, es importante conocer los requisitos, el presupuesto y las especificaciones del proyecto. Como científico de datos, debe tener la capacidad de hacer y priorizar las consultas y preguntas correctas. Aquí, solo debe evaluar la fuerza laboral, el presupuesto, el tiempo y la tecnología dados. Además, es posible que también deba formar un IH, conocido como hipótesis iniciales, y ponerlo a prueba.

• Preparación de datos

  En la segunda fase, necesita herramientas analíticas avanzadas (no solo herramientas de IB) o una caja de arena para realizar un análisis general del proyecto. Para eso, necesita modelar sus datos para el preprocesamiento. Al final, extraería, cargaría y transformaría los datos directamente en la caja de arena.

  El lenguaje R podría ayudarlo a extraer, limpiar y transformar datos. R proporciona un esquema para que pueda construir una relación entre dos variables fácilmente. Una vez que los datos estén limpios y listos para ser procesados, pase a la tercera fase.

• Planificación modelo

  No ha ideado las tácticas y los métodos para establecer una relación entre dos variables. Estas relaciones son necesarias para establecer la base de los algoritmos que construirá en la siguiente fase.

• Construcción del modelo

  Esta fase está totalmente destinada a utilizar conjuntos de datos con fines de prueba. Debe considerar algunas pruebas para asegurarse de que las herramientas que se utilizan sean suficientes para ejecutar los métodos. Para hacer que el rendimiento y los métodos sean más sólidos, debe analizar las técnicas de aprendizaje, como la agrupación, la asociación y la clasificación.

• Operacionalizar

  Después de construir el modelo, debe enviar los informes técnicos, códigos, informes, resúmenes, etc. Todos los datos estructurados lo ayudarán a tener una cierta visión sobre el rendimiento en un nivel muy pequeño.

• Comunicar resultados

  La última fase determina si pudiste lograr tu objetivo o no. Esta fase es para comunicar todos los resultados, hallazgos clave y métodos a las partes interesadas. Los resultados determinarían si el proyecto es un fracaso o un éxito.

Procesos de ciencia de datos

Hay 5 procesos principales para crear modelos con la ayuda del lenguaje de aprendizaje automático y técnicas de minería de datos. Cada proceso es bidireccional porque siempre pueden retroceder. Discutiremos los procesos brevemente.

• Objetivos

  Identificar oportunidades y objetivos es el primer paso hacia un resultado basado en datos. Para empezar, necesitas crear una hipótesis y probarla.

• Adquirir

  El segundo paso es buscar los datos, adquirirlos y luego prepararlos para construir el modelo.

• Construir

  Después de eso, debe explorar las formas en que podría construir el modelo. Seleccione el mejor método de modelado.

  Use ciertos conjuntos de datos para probar y validar. Después de eso, puedes encontrar formas de mejorarlo.

• Optimizar

  Supervise los datos procesados, analícelos y mejore para obtener los mejores resultados.

• Entregar

  En la última fase, debe entregar información significativa que haya obtenido de sus hallazgos. Esto ayudaría a las partes interesadas a elaborar estrategias comerciales basadas en datos.

Herramientas de ciencia de datos

Un científico de datos tiene una caja de arena de herramientas para realizar su trabajo. Veamos algunas de sus herramientas:

El lenguaje informático o de programación juega un papel fundamental en este campo. Por lo tanto, un científico de datos debe ser competente en lenguajes modernos como python, R-language, Scala, Java, Julia, etc. Por lo general, no es necesario tener comandos en todos estos lenguajes, pero sí en SQL, python y R. el lenguaje es muy crucial.

Para los cálculos estadísticos, los científicos usan bibliotecas y software preexistente siempre que sea posible. Algunos de los programas y bibliotecas básicos que utilizan estos científicos son Numpy, Pandas, Shiny, D3 y ggplot2.

Para la elaboración de informes y la investigación, suelen utilizar marcos como Jupyter, R markdown, Knitr e iPython. Hay algunas herramientas asociadas que utiliza el científico. Son Presto, Pig, Drill, Spark, Hadoop, etc.

Además, los expertos también saben cómo manejar la gestión de bases de datos y los sistemas de manejo.

( Lea también: Las mejores herramientas de ciencia de datos)

Ciencia de datos para empresas

Un experto en ciencia de datos también debe ser un consultor empresarial. A medida que trabajan con datos, aprenden tanto de ellos que nadie más puede hacerlo. Esto crea una oportunidad para que los científicos contribuyan a crear las mejores estrategias comerciales al compartir conocimientos e ideas útiles. Los conocimientos de datos no son más que pilares de apoyo que permiten a los científicos presentar resultados en forma de soluciones.

Beneficios de la ciencia de datos

Aquí hay algunos beneficios y entregables:

• La ciencia de datos se utiliza para predecir los valores en función de los conjuntos de datos y las entradas.
• Se puede utilizar para agrupar y detectar patrones.
• Nos ayuda a identificar fraudes o detección de anomalías.
• Permite reconocimiento facial, de video, imagen, audio y texto.
• Ayuda a mejorar la puntuación FICO.
• También puede beneficiar el marketing basado completamente en la demografía.
• Nos ayuda a realizar un seguimiento de las ventas, los ingresos y la optimización.

Desafíos de la ciencia de datos

A pesar de las grandes inversiones, muchas empresas no pueden obtener información significativa de sus datos. El entorno caótico es la razón principal por la que la empresa tiene que enfrentarse a los desafíos de la ciencia de datos. Algunos de los desafíos son:

• La ineficacia de los expertos

  Los expertos necesitan acceder a los datos con el permiso de la administración de TI, tienen que esperar mucho antes de que puedan comenzar a funcionar correctamente. Otros desafíos también pueden afectar la eficiencia de los científicos, como la conversión de idiomas.

• Sin acceso a modelos de aprendizaje automático utilizables

  Algunos de los modelos de aprendizaje automático no se pueden implementar ni recodificar en las aplicaciones. Es por eso que todo el trabajo pasa a ser responsabilidad del desarrollador de la aplicación.

• Los administradores de TI dedican más tiempo al soporte

  Es posible que un equipo de científicos de datos en el departamento de marketing no utilice las mismas herramientas que utiliza el equipo de finanzas. Por lo tanto, los administradores de TI necesitan mucho tiempo para brindar soporte a los científicos de datos.

Ciencia de datos vs. Análisis de datos

¿Es el análisis de datos lo mismo que la ciencia de datos? Bueno, todo depende del contexto. Un experto generalmente usa datos sin procesar o no estructurados para construir algoritmos anticipados. Esto cae dentro de la categoría de análisis. Simultáneamente, la interpretación de informes ya creados por un usuario comercial no técnico no se considera ciencia de datos. El análisis de datos es un término muy amplio.

Ciencia de datos vs. Aprendizaje automático

Aunque el término "aprendizaje automático" está profundamente asociado con la ciencia de datos, difieren ligeramente. Las técnicas de aprendizaje automático utilizan la caja de herramientas para resolver problemas de mente abierta, pero también hay otros métodos en esta categoría que no encajan en la categoría amplia de aprendizaje automático.

Ciencia de datos vs. Ingeniería de software

La ingeniería de software se enfoca en desarrollar características, aplicaciones y funciones para los usuarios finales. Mientras que la ciencia de datos solo se ocupa del proceso de extracción, recopilación, análisis y prueba de datos estructurados y no estructurados.

Si desea saber más sobre la diferencia, consulte este artículo: Ciencia de datos o ingeniería de software: comparación

Grandes datos vs. Ciencia de los datos

Big data es un término muy amplio. Básicamente se compone de todo, como la extracción de datos, la extracción de datos, la limpieza de datos, etc. Además, los grandes datos son una colección de datos valiosos que no se pueden almacenar. Mientras que la ciencia de datos se ocupa del análisis predictivo, el aprendizaje profundo, las estadísticas y la obtención de información significativa a partir de los datos.

El futuro de la ciencia de datos

Se espera que el valor de mercado de la ciencia de datos continúe aumentando. Cada empresa, relacionada con el algoritmo, la tecnología, la inteligencia artificial, el reconocimiento de patrones y el aprendizaje profundo proporcionaría puestos de trabajo. Sin embargo, para aprovechar esto, puede inscribirse en un Bootcamp de carrera de ciencia de datos y aprender todos sus conceptos básicos.

Tendencias de la ciencia de datos

• Automatización de la ciencia de datos, como la limpieza automática de datos y la ingeniería de características.
• La seguridad y la privacidad de los datos se están volviendo importantes día a día.
• La computación en la nube permite que cualquier persona acceda y almacene datos de gran tamaño con un poder de procesamiento ilimitado.
• Después del aprendizaje profundo, el aprendizaje y el procesamiento del lenguaje natural se están abriendo camino en la ciencia de datos.

Recursos

Hay muchos recursos para aprender los conceptos básicos. Dos de ellos son:

• Ciencia de datos para empresas Pdf

  Las empresas están refinando servicios y productos mediante el uso de la ciencia de datos. Por ejemplo, los datos recopilados del centro de servicio de soporte o del centro de llamadas se recopilan y luego se envían al científico de datos y a los analistas de datos para obtener información valiosa como resultados. Además, la logística recopila datos relacionados con el clima y los patrones de tráfico para optimizar la velocidad de entrega.

• Podcasts de ciencia de datos

  Los podcasts de ciencia de datos se centran en tendencias y noticias. Temas como la inteligencia artificial, el procesamiento del lenguaje natural y el sesgo de datos son algunos de los temas más candentes.

(Lea también: Los mejores podcasts de ciencia de datos para principiantes)

Pensamientos finales

La ciencia de datos crea un impacto significativo en la capacidad de una empresa para alcanzar los objetivos comerciales. No importa si esos objetivos son estratégicos, operativos o financieros, la ciencia de datos puede revelar grandes descubrimientos a través de conocimientos de datos útiles y significativos.

Otros recursos útiles:

Por qué la tecnología de ciencia de datos es más grande que Big Data

La ciencia de datos detrás de la detección de fraude en el marketing de afiliados

Principales herramientas de análisis de Big Data a tener en cuenta para las empresas