Introducción:
La ciencia de datos se ha convertido en una tecnología transformadora del siglo XXI. Mucha gente aspira a ser científico de datos, ya que es un trabajo bien pagado y exigente. El estudio de los datos sin procesar es importante para la ciencia de datos. Es el proceso de extraer, evaluar, mostrar, gestionar y almacenar datos para generar perspectivas. Estas perspectivas ayudan a las empresas a tomar decisiones fundamentadas basadas en datos. La ciencia de datos exige el uso tanto de datos no estructurados como organizados.
¿Qué significa ciencia de datos?
La ciencia de datos es la aplicación de herramientas o técnicas analíticas innovadoras, así como de conceptos científicos, para extraer información significativa de datos sin procesar y usarla en la toma de decisiones empresariales, la planificación estratégica y una variedad de otras aplicaciones.
La ciencia de datos es una mezcla de muchas disciplinas, como la estadística, la inteligencia artificial (IA), las metodologías científicas y el análisis de datos. En la ciencia de datos, se obtienen datos significativos a partir de datos sin procesar utilizando todos estos ámbitos.
¿Quién es el científico de datos?
Una persona que practica la ciencia de datos se llama científico de datos.
¿Cuál es la historia detrás de la ciencia de datos?
En 1962, el matemático estadounidense John W. Tukey expresó por primera vez el objetivo de la ciencia de datos. En 1974, Peter Naur le dio el nombre dentro de la informática.
Con el taller inaugural de Knowledge Discovery in Databases (KDD) y la creación de la International Federation of Classification Societies en las décadas de 1980 y 1990, la ciencia de datos empezó a avanzar considerablemente (IFCS).
¿Cuál es el propósito de la ciencia de datos?
La determinación principal de la ciencia de datos es encontrar diseños y patrones dentro de los datos. Utiliza diversas técnicas estadísticas para examinar, analizar y extraer conclusiones de los datos. Desde la extracción de datos, el tratamiento y el preprocesamiento, un científico de datos debe inspeccionar los datos a fondo.
Después, tiene la responsabilidad de elaborar predicciones a partir de los datos. El objetivo de un científico de datos es extraer conclusiones de los datos. [1]
¿Cómo funciona la ciencia de datos?
El proceso de examinar los datos y actuar sobre ellos es iterativo en lugar de lineal, pero así es como suele fluir el desarrollo de la ciencia de datos en un proyecto de modelado de datos:
Planificación: en la fase de planificación definimos el proyecto y debatimos sus diversos aspectos.
Construcción de un modelo de datos: el científico de datos suele utilizar una variedad de bibliotecas de código abierto y herramientas de datos para construir el modelo de aprendizaje automático. Con su ayuda, el científico de datos construyó un modelo.
Evaluación de un modelo: los científicos de datos necesitan una satisfacción del 100 % y suficiente confianza para poder evaluar el modelo desde distintos aspectos antes de desplegarlo.
Explicación de modelos: no siempre ha sido fácil describir en términos humanos la mecánica fundamental de los resultados de los modelos de aprendizaje automático, pero cada vez es más necesario. Los científicos de datos quieren que su trabajo esté automatizado.
Despliegue de un modelo: llevar un modelo de aprendizaje automático entrenado a los sistemas pertinentes puede ser un procedimiento difícil y largo. Esto se puede facilitar implementando los modelos como APIs escalables y seguras, o utilizando modelos de aprendizaje automático dentro de la base de datos.
Monitorización de modelos: por desgracia, simplemente instalar un modelo no es el final de la historia. Tras el despliegue, los modelos deben comprobarse continuamente para verificar que funcionan con eficacia.[2]
¿Qué ventajas ofrece la ciencia de datos?
- Es realmente popular.
- Gran variedad de puestos
- Un trabajo bien remunerado
- La ciencia de datos es una ciencia maleable.
- La ciencia de datos mejora los datos.
- Los científicos de datos gozan de un alto grado de respeto.
¿Cuáles son los inconvenientes de la ciencia de datos?
- La ciencia de datos es un término difuso.
- La ciencia de datos es casi imposible de comprender.
- Se requiere una cantidad considerable de conocimiento del dominio.
- Pueden producirse resultados inesperados como consecuencia de datos arbitrarios.
- El problema de la privacidad de los datos
- What is the Purpose of Data Science? Know Its Importance. Disponible en: https://data-flair.training/blogs/purpose-of-data-science/.
- What is Data Science?; Disponible en: https://www.oracle.com/pk/data-science/what-is-data-science/.
El proceso de la ciencia de datos
- Defina la pregunta en términos de negocio.
- Recopile y limpie los datos, normalmente el paso más largo.
- Explore los datos con gráficos y estadísticas.
- Modelo: elija y entrene un modelo de aprendizaje automático; consulte qué es el aprendizaje automático.
- Evalúe el modelo con datos que no ha visto.
- Despliegue y monitorización para que los resultados sigan siendo útiles.
Habilidades y herramientas
Estadística, programación (Python o R), SQL, visualización de datos y conocimiento del dominio. Las herramientas habituales incluyen pandas, scikit-learn, notebooks de Jupyter y paneles de BI.
Ejemplos empresariales
Previsión de la demanda de productos, puntuación de clientes potenciales, detección de fraude, agrupación de clientes y medición del retorno del marketing. Para los minoristas, nuestro servicio de analítica con IA y previsión de la demanda aplica estos métodos a los datos de ventas.
Respuestas rápidas
¿Es la ciencia de datos lo mismo que la IA?
Se solapan. La ciencia de datos se centra en extraer conocimiento de los datos; la IA se centra en construir sistemas que realicen tareas de forma inteligente. El aprendizaje automático está en ambas.
