¿Cuál es la jerarquía del científico de datos?

La Jerarquía de las Necesidades de la Ciencia de los Datos, desarrollada después de la Jerarquía de las Necesidades de Maslow, es un modelo que muestra las necesidades de los profesionales de la ciencia de los datos y les ayuda a entender y priorizar sus proyectos. En él se esbozan las diferentes fases a las que debe pasar un proyecto de ciencia de datos para beneficiarse de la aplicación de la IA. Es un modelo con el que más científicos de datos deberían estar familiarizados, ya que les da una mejor comprensión de sus proyectos y ayuda a decidir el orden de las actividades.

Reunión de datos

La recopilación de datos es crucial y, por lo tanto, está en la base de la jerarquía. No habrá análisis perspicaces sin tener acceso a los datos en un formato adecuado.

Usted tendrá que saber cómo se recopilan los datos, el flujo de datos y los diversos análisis de datos realizados para obtener información valiosa y rentable, y cómo utilizar esta información para influir en sus decisiones en la obtención de beneficios.

Es beneficioso que los científicos de datos participen en el proceso de recopilación de datos para entender su historia y tomar la mejor decisión con respecto al formato de datos. Elegir un tipo de datos adecuado (CSV o parquet) podría mejorar la velocidad de procesamiento para archivos grandes.

Entre las actividades que se llevan a cabo a este nivel figuran las siguientes:

Transacción de registro

Errores de registro

Digitisación de datos analógicos

Plan de Gestión de Datos

Generación de datos

Desarrollo de plataformas de datos y gestión de bases de datos

Adquisición de datos

Mueva, almacene y organice los datos.

Una vez que los científicos de datos han recopilado sus datos, tienen que moverlos a un lugar seguro y accesible. Organizar los datos facilita la búsqueda de la información que los investigadores quieren ver.

Una cosa a tener en cuenta sobre los conjuntos de datos es que a menudo son desordenados. El científico de datos necesita una manera de asegurar que los datos que están recopilando estén adecuadamente estructurados y listos para ser analizados. Lo hacen codificando sus scripts o usando el software.

Entre las actividades que se llevan a cabo a este nivel figuran las siguientes:

Migración de datos

ETL / ELT

Explorar, transformar y analizar los datos

A continuación, debemos explorar los datos, transformarlos en un formato adecuado y analizarlos. Los datos pueden ayudar a entender lo que está sucediendo en la organización y por qué. Generalmente comienza con herramientas de análisis de datos esenciales, como informes, tableros y KPIs.

A medida que la empresa madura, se pondrán en marcha soluciones más robustas como gasoducto ETL, almacén o lago de datos.

Una vez que los datos se recopilan, almacenan, transforman y analizan, necesitamos utilizarlos para generar información que impulse las decisiones empresariales. Cuatro tipos de análisis de datos pueden ayudar a crear ideas; descriptivas, diagnósticas, predictivas y prescriptivas.

La organización puede incorporar análisis predictivos, análisis prescriptivos y aprendizaje automático en su proceso de ciencia de datos.

Entre las actividades que se llevan a cabo a este nivel figuran las siguientes:

Análisis estadístico

Análisis descriptivo – Informes y paneles de control

Análisis diagnóstico – detección de anomalías

Análisis predictivo – ML supervisado y no supervisado

Análisis prescriptivo - IA & Machine learning

Automatice el proceso

La automatización es un aspecto crítico de la ciencia de los datos ya que los científicos de datos deberían estar gastando la mayor parte de sus problemas de negocio para resolver el tiempo. Necesitamos automatizar nuestros procesos de ciencia de datos.

Conclusión

El modelo de la Jerarquía de las Necesidades de la Ciencia de los Datos muestra las necesidades de los profesionales de la ciencia de los datos y les ayuda a comprender y priorizar sus proyectos. Se esbozan las diferentes fases a través de un proyecto de ciencia de datos, con un enfoque en las necesidades del equipo. Es un modelo con el que más científicos de datos deberían estar familiarizados, ya que les da una mejor comprensión de sus proyectos y ayuda a decidir el orden de las actividades.