¿Cuál es la parte más desafiante de la ciencia de los datos?

Los datos son el nuevo petróleo para las empresas. Desde entonces, ha sido un aspecto estándar de cada elección hecha. Cada vez más, las empresas dependen de análisis y datos para fortalecer la posición de su marca en el mercado y aumentar los ingresos.

La información tiene ahora más valor que los metales físicos. Según una encuesta realizada por NewVantage Partners en 2017, el 85% de las empresas están haciendo un esfuerzo por ser impulsadas por datos, y se prevé que el mercado mundial de plataformas de ciencia de datos crezca a 128.210 millones de dólares para 2022, de sólo 19.750 millones de dólares en 2016.

La ciencia de los datos no es un término sin sentido sin aplicaciones prácticas. Sin embargo, muchas empresas tienen dificultades para reorganizar su toma de decisiones en torno a los datos y aplicar una estrategia de datos coherente. La falta de información no es la cuestión.

Nuestra producción diaria de datos ha alcanzado 2,5 mil millones de bytes, lo que es tan enorme que es imposible entender completamente la velocidad vertiginosa a la que producimos nuevos datos. Noventa por ciento de todos los datos globales se generaron en los últimos años.

El problema real es que las empresas no son capaces de utilizar adecuadamente los datos que ya recopilan para obtener información útil que se puede utilizar para mejorar la toma de decisiones, contrarrestar los riesgos y proteger contra las amenazas.

Es vital para las empresas saber cómo abordar un nuevo reto de la ciencia de los datos y entender qué tipo de preguntas la ciencia de los datos puede responder, ya que con frecuencia hay demasiados datos accesibles para hacer una elección clara. Uno debe echar un vistazo a Materias del curso de ciencia de datos por una destacada carrera en Ciencia de Datos.

¿Qué son los desafíos de la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos es una aplicación del método científico que utiliza datos y análisis para abordar cuestiones que a menudo son difíciles (o múltiples) y no están estructuradas. La frase "expedición de pesca" viene del campo de la analítica y se refiere a un proyecto que nunca fue estructurado apropiadamente, para empezar, e implica buscar a través de los datos para conexiones no previstas. Este tipo particular de "pesca de datos" no se adhiere a los principios de la ciencia de datos eficiente; sin embargo, todavía es bastante común. Por lo tanto, lo primero que hay que hacer es definir claramente la cuestión. En el pasado, pusimos una idea para

"El estudio de estadísticas y datos no es una especie de brujería. No resolverán, de ninguna manera, todos los problemas que plagan a una corporación. Según Seattle Data Guy, un servicio de consultoría basado en datos, "pero son herramientas valiosas que ayudan a las organizaciones a hacer juicios más precisos y automatizan el trabajo y las elecciones repetitivas que los equipos necesitan hacer".

Las siguientes son algunas de las categorías que se pueden utilizar para clasificar los problemas que se pueden resolver con la ayuda de la ciencia de datos:

Búsqueda de patrones en conjuntos de datos masivos : ¿Cuál de los servidores de mi granja de servidores necesita más mantenimiento?
Detectar desviaciones de la norma en grandes conjuntos de datos : ¿Esta mezcla particular de adquisiciones es distinta de lo que este consumidor en particular ha pedido previamente?
El proceso de estimar la posibilidad de que algo ocurra : ¿Cuáles son las posibilidades de que esta persona haga clic en mi video?
ilustrando las formas en que las cosas están relacionadas entre sí : ¿Cuál es exactamente el enfoque de este artículo que vi en línea?
Categorizar puntos de datos específicos: ¿Qué animal crees que representa esta foto un gatito o un ratón?

Por supuesto, lo anterior no es en modo alguno una lista completa de todas las preguntas que pueden ser respondidas por la ciencia de los datos. Incluso si lo fuera, el campo de la ciencia de los datos está avanzando a una velocidad tan vertiginosa que es muy posible que se vuelva totalmente irrelevante dentro de un año o dos de su lanzamiento.

Es hora de escribir las etapas que la mayoría de los científicos de datos seguirían al abordar un nuevo reto de la ciencia de los datos ahora que hemos determinado las categorías de preguntas que pueden esperarse que se resuelvan con la ayuda de la ciencia de los datos. Revisión de Data Science Bootcamp es para las personas que luchan para hacer un avance en este dominio.

Problemas comunes de ciencia de datos enfrentados por los científicos de datos

1. Preparación de datos para Smart Enterprise IA

Encontrar y limpiar los datos adecuados es la prioridad de un científico de datos. Según una encuesta de CrowdFlower, casi el 80% del día de un científico de datos se dedica a la limpieza, organización, minería y recolección de datos. En esta etapa, los datos se comprueban dos veces antes de someterse a un análisis y procesamiento adicionales. La mayoría de los científicos de datos (76%) coinciden en que este es uno de los elementos más tediosos de su trabajo. Como parte del proceso de forcejeo de datos, los científicos de datos deben clasificar eficientemente a través de terabytes de datos almacenados en una amplia variedad de formatos y códigos en una amplia variedad de plataformas, al tiempo que mantienen un registro de los cambios en esos datos para evitar la duplicación de datos.

Adoptar herramientas basadas en la IA que ayuden a los científicos de datos a mantener su ventaja y aumentar su eficacia es el mejor método para tratar este problema. Otra tecnología flexible de IA en el lugar de trabajo que ayuda en la preparación de datos y arroja luz sobre el tema en cuestión es el aprendizaje aumentado.

2. Generación de datos a partir de múltiples fuentes

Los datos son obtenidos por las organizaciones en una amplia variedad de formas de los muchos programas, software y herramientas que utilizan. La gestión de cantidades voluminosas de datos es un obstáculo importante para los científicos de datos. Este método requiere la introducción manual de datos y compilación, que requieren mucho tiempo y pueden dar lugar a repeticiones innecesarias o opciones erróneas. Los datos pueden ser más valiosos cuando se explotan eficazmente para la máxima utilidad en la inteligencia artificial de la empresa.

Las empresas ahora pueden construir sofisticados almacenes virtuales de datos que están equipados con una plataforma centralizada para combinar todas sus fuentes de datos en una sola ubicación. Es posible modificar o manipular los datos que se almacenan en el repositorio central para satisfacer las necesidades de una empresa y aumentar su eficiencia. Esta modificación fácil de implementar tiene el potencial de reducir significativamente la cantidad de tiempo y trabajo requerido por los científicos de datos.

3. Identificación de las cuestiones comerciales

La identificación de las cuestiones es un componente crucial de la dirección de una organización sólida. Antes de construir conjuntos de datos y analizar los datos, los científicos de datos deben concentrarse en identificar los desafíos críticos de la empresa. Antes de establecer la recopilación de datos, es crucial determinar la fuente del problema en lugar de recurrir inmediatamente a una solución mecánica.

Antes de iniciar las operaciones analíticas, los científicos de datos pueden tener un flujo de trabajo estructurado. El proceso debe tener en cuenta a todas las partes interesadas e importantes de la empresa. Utilizando software de tablero especializado que proporciona una variedad de widgets de visualización, los datos de la empresa pueden ser más comprensibles.

4. Comunicación de los resultados a las partes interesadas no técnicas

El objetivo principal de un científico de datos es mejorar la capacidad de la organización para la adopción de decisiones, que está en consonancia con el plan de negocios que apoya su función. El obstáculo más difícil para que los científicos de datos puedan superarlo es comunicar eficazmente sus conclusiones e interpretaciones a los dirigentes y administradores empresariales. Debido a que la mayoría de los gerentes o partes interesadas no están familiarizados con las herramientas y tecnologías utilizadas por los científicos de datos, es vital proporcionarles el concepto de base adecuado para aplicar el modelo utilizando IA de negocios.

Con el fin de proporcionar una narrativa eficaz para su análisis y visualizaciones de la noción, los científicos de datos necesitan incorporar conceptos como "contar historias de datos".

5. Seguridad de los datos

Debido a la necesidad de escalar rápidamente, las empresas han recurrido a la gestión de la nube para la custodia de su información sensible. Los ciberataques y la suplantación en línea han hecho que los datos confidenciales almacenados en la nube estén expuestos al mundo exterior. Se han adoptado medidas estrictas para proteger los datos del repositorio central contra los piratas informáticos. Los científicos de datos se enfrentan ahora a desafíos adicionales mientras tratan de trabajar en torno a las nuevas restricciones planteadas por las nuevas reglas.

Las organizaciones deben utilizar métodos de cifrado de vanguardia y soluciones de seguridad de aprendizaje automático para contrarrestar la amenaza de seguridad. Para maximizar la productividad, es esencial que los sistemas cumplan con todas las normas de seguridad aplicables y estén diseñados para disuadir las auditorías prolongadas.

6. Colaboración eficiente

Es práctica común que los científicos e ingenieros de datos colaboren en los mismos proyectos para una empresa. Mantener fuertes líneas de comunicación es muy necesario para evitar posibles conflictos. Para garantizar que los flujos de trabajo de ambos equipos sean comparables, la institución anfitriona del evento debe hacer los esfuerzos necesarios para establecer canales de comunicación claros. La organización también puede optar por establecer un puesto de Oficial Jefe para supervisar si ambos departamentos funcionan o no de la misma manera.

7. Selección de métricas KPI no específicas

Es un malentendido común que los científicos de datos pueden manejar la mayoría del trabajo por su cuenta y vienen preparados con respuestas a todos los desafíos que se encuentran por la empresa. Los científicos de datos son sometidos a una gran presión como resultado de esto, lo que resulta en una disminución de la productividad.

Es vital para cualquier empresa tener un cierto conjunto de métricas para medir los análisis que un científico de datos presenta. Además, tienen la responsabilidad de analizar los efectos que estos indicadores tienen en el funcionamiento de la empresa.

Las muchas responsabilidades y deberes de un científico de datos hacen para un ambiente de trabajo exigente. Sin embargo, es una de las ocupaciones que más demanda hay en el mercado hoy en día. Los desafíos que experimentan los científicos de datos son simplemente dificultades solucionables que pueden utilizarse para aumentar la funcionalidad y eficiencia de la IA en el lugar de trabajo en situaciones de trabajo de alta presión.

Tipos de desafíos/problemas de la ciencia de los datos

1. Desafíos empresariales de la ciencia de los datos

Escuchar palabras y frases importantes es una de las responsabilidades de un científico de datos durante una entrevista con un experto de línea de negocio que está discutiendo un asunto de negocios. El científico de datos divide la cuestión en un flujo procesal que siempre implica una comprensión del desafío empresarial, una comprensión de los datos necesarios, así como las muchas formas de inteligencia artificial (AI) y enfoques de ciencia de datos que pueden abordar el problema. Esta información, tomada como un todo, sirve como el impulso detrás de una serie iterativa de experimentos de pensamiento, metodologías de modelado, y la evaluación de los objetivos de negocio.

La propia empresa tiene que seguir siendo el objetivo principal. Cuando la tecnología se utiliza demasiado temprano en un proceso, puede conducir a que la solución se centre en la propia tecnología, mientras que el desafío empresarial original puede ser ignorado o sólo parcialmente abordado.

La inteligencia artificial y la ciencia de los datos exigen un grado de precisión que debe ser capturado desde el principio:

Describa la cuestión que debe abordarse.
Proporcione todo el detalle que pueda sobre cada una de las preguntas de negocio.
Determinar cualquier necesidad de negocio adicional, como mantener las relaciones con los clientes existentes mientras se expande el potencial de upseller y cross-seller.
Especifique las ventajas previstas en términos de cómo afectarán a la empresa, como una reducción del 10% en la tasa de facturación de clientes entre clientes de alto valor.

2. Problemas de la ciencia de datos de la vida real

La ciencia de los datos es el uso de modelos matemáticos e informáticos híbridos para abordar los desafíos empresariales del mundo real con el fin de obtener conocimientos prácticos. Está dispuesta a correr el riesgo de aventurarse en el dominio desconocido de los datos "no estructurados" con el fin de obtener información significativa que ayude a las organizaciones a mejorar su toma de decisiones.

Gestión de la colocación de anuncios digitales mediante procesos informatizados.
La función de búsqueda se mejorará mediante el uso de la ciencia de datos y análisis sofisticados.
Utilización de la ciencia de los datos para producir predicciones delictivas basadas en datos
Utilización de la ciencia de los datos para evitar infringir las leyes fiscales

3. Desafíos de la ciencia de los datos en la salud y el ejemplo

Se ha calculado que cada ser humano crea alrededor de 2 gigabytes de datos por día. Estas medidas incluyen actividad cerebral, tensión, frecuencia cardíaca, azúcar en sangre y muchas más. Hoy en día, tenemos herramientas más sofisticadas, y Data Science es uno de ellos, para lidiar con un volumen de datos tan masivo. Este sistema ayuda a vigilar la salud de un paciente mediante el registro de información relevante.

El uso de Data Science en la medicina ha hecho posible detectar los primeros signos de enfermedad en personas sanas. Los médicos ahora pueden revisar a sus pacientes desde lejos gracias a una gran cantidad de tecnología de vanguardia.

Históricamente, los hospitales y su personal han luchado por atender a un gran número de pacientes simultáneamente. Las dolencias de los pacientes solían empeorar debido a la falta de atención adecuada.

A) Análisis médico de imágenes: Centrándose en los esfuerzos relacionados con las aplicaciones de la visión informática, la realidad virtual y la robótica a los desafíos de la imagen biomédica, Medical Image Analysis ofrece un lugar para la difusión de nuevos descubrimientos de investigación en el área del análisis de imágenes médicas y biológicas. Publica artículos de investigación originales de alta calidad que promueven nuestra comprensión de cómo procesar, analizar y utilizar mejor las imágenes médicas y biológicas en estos contextos. Los métodos que utilizan datos de imágenes moleculares/celulares, así como datos de imágenes de tejidos/organismos, son de interés para la revista. Entre las fuentes de interés más comunes para las bases de datos de imágenes biomédicas se encuentran las recopiladas a partir de:

Resonancia magnética
Ultrasonido
Tomografía computarizada
Medicina nuclear
Rayos X
Microscopía óptica y confocal
Imágenes de vídeo y de datos de rango

Procedimientos como la identificación de cánceres, estenosis arterial y delineación de órganos utilizan una variedad de diferentes enfoques y marcos como MapReduce para determinar parámetros ideales para tareas como la categorización de textura pulmonar. Algunos ejemplos de estos procedimientos son:

La categorización de texturas sólidas se logra mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático, máquinas vectoriales de soporte (SVM), indexación médica basada en contenidos y análisis de wavelets.

B) Investigación y desarrollo en materia de drogas: La creciente población humana trae consigo una plétora de nuevas preocupaciones en materia de salud. Entre las posibles causas figuran la nutrición insuficiente, el estrés, los peligros ambientales, las enfermedades, etc. Los centros de investigación médica están ahora bajo presión para descubrir rápidamente tratamientos o vacunas para muchas enfermedades. Puede tomar millones de casos de pruebas para descubrir la fórmula de un medicamento ya que los científicos necesitan aprender acerca de las propiedades del agente causal. Entonces, una vez que tienen una receta, los investigadores deben ponerlo a través de sus pasos en una batería de experimentos.

Anteriormente, un equipo de investigadores tardó entre 10 y 12 años en tamizar la información de los millones de instancias de prueba mencionadas anteriormente. Sin embargo, con la ayuda de las muchas aplicaciones médicas de Data Science, este proceso se simplifica ahora. Es posible procesar datos de millones de casos de pruebas en cuestión de meses, si no de semanas. Es útil para analizar los datos que muestran lo bien que funciona el medicamento. Por lo tanto, la vacuna o medicamento puede estar disponible para el público en menos de un año si todas las pruebas van bien. La ciencia de los datos y el aprendizaje automático hacen de esto una realidad. Ambos han cambiado el juego para los departamentos de I+D de la industria farmacéutica. A medida que avancemos, veremos el uso de Data Science en la genómica. El análisis de datos desempeñó un papel crucial en el rápido desarrollo de una vacuna contra la pandemia mundial Corona-virus.

C) Genómica y bioinformática: Una de las partes más fascinantes de la medicina moderna es la genómica. La genómica humana se centra en la secuenciación y el análisis de los genomas, que están compuestos por el material genético de los organismos vivos. Los estudios genealógicos preparan el camino para intervenciones médicas de vanguardia. Investigar el ADN por sus peculiaridades y peculiaridades es de lo que se trata la genómica. También ayuda a determinar el vínculo entre los síntomas de una enfermedad y la salud real del paciente. El análisis de respuesta farmacológica para un determinado tipo de ADN también es un componente de la investigación genómica.

Antes del desarrollo de métodos eficaces de análisis de datos, el estudio de los genomas era un proceso laborioso e innecesario. El cuerpo humano tiene millones de cromosomas, cada uno de los cuales puede codificar un conjunto único de instrucciones. Sin embargo, los recientes avances de la ciencia de los datos en los campos de la medicina y la genética han simplificado este proceso. Analizar los genomas humanos ahora requiere mucho menos tiempo y energía debido a las muchas técnicas de ciencia de datos y Big Data disponibles. Estos métodos ayudan a los científicos a identificar el problema genético subyacente y la medicación correspondiente.

D) Asistencia virtual: Una excelente ilustración de cómo la ciencia de los datos puede ser puesta en uso se ve en el desarrollo de aplicaciones con el uso de asistentes virtuales. El trabajo de los científicos de datos ha resultado en la creación de plataformas completas que proporcionan a los pacientes experiencias individualizadas. Los síntomas del paciente son analizados por las aplicaciones médicas que hacen uso de la ciencia de datos para ayudar en el diagnóstico de una afección. El simple hecho de que el paciente introduzca sus síntomas en el programa le permitirá hacer un diagnóstico preciso de la enfermedad y el estado actual del paciente. De acuerdo con el estado del paciente, proporcionará recomendaciones para las precauciones, medicamentos y tratamientos necesarios.

Además, el software hace un análisis de los datos del paciente y genera una lista de verificación de los métodos de tratamiento que deben ser respetados en todo momento. Después de eso, le recuerda al paciente que tome su medicación a intervalos regulares. Esto ayuda a prevenir el escenario de negligencia, que potencialmente podría empeorar mucho la enfermedad.

Los pacientes que sufren de la enfermedad de Alzheimer, ansiedad, depresión y otros problemas psicológicos también se han beneficiado del uso de la ayuda virtual, ya que sus beneficios han demostrado ser beneficiosos. Debido a que la aplicación recuerda a estos pacientes sobre una base consistente para llevar a cabo las acciones que son necesarias, su terapia está empezando a dar frutos. Tomar la medicina apropiada, estar activo y comer bien son parte de estos esfuerzos. Woebot, que fue creado en la Universidad de Stanford, es un ejemplo de un asistente virtual que puede ayudarte. Es un chatbot que ayuda a las personas que sufren de enfermedades psiquiátricas a obtener la terapia adecuada para mejorar su salud mental.

4. Problemas de ciencia de datos en el comercio al por menor

Aunque la frase "análisis de clientes" es relativamente nueva para el sector minorista, la práctica de analizar los datos recopilados de los consumidores para proporcionarles productos y servicios adaptados es de siglos de antigüedad. El desarrollo de la ciencia de los datos ha hecho que sea fácil gestionar un número creciente de clientes. Con el uso de software de ciencia de datos, las reducciones y ventas pueden ser manejadas en tiempo real, lo que podría impulsar las ventas de artículos previamente descontinuados y generar zumbido para próximos lanzamientos. Otro uso de la ciencia de los datos es analizar todo el ecosistema de las redes sociales para prever qué artículos serán populares en un futuro próximo para que puedan ser promovidos al mercado al mismo tiempo.

La ciencia de los datos está lejos de estar completa. cargado de usos reales en el mundo de hoy. La ciencia de los datos todavía está en su infancia, pero sus aplicaciones ya se están sintiendo en todo el mundo. Tenemos un largo camino por recorrer antes de llegar a la saturación.

Pasos sobre cómo abordar y abordar una solución a los problemas de la ciencia de los datos

Paso 1: Definir el problema

En primer lugar, es esencial caracterizar con precisión la cuestión de los datos que hay que abordar. La cuestión que nos ocupa debe ser comprensible, sucinta y cuantificable. Al identificar los desafíos de los datos, muchas empresas son demasiado generales con su lenguaje, lo que hace difícil, si no imposible, que los científicos de datos transformen tales problemas en código de máquina. A continuación vamos a discutir algunas declaraciones de problemas de ciencia de datos más comunes y desafíos de ciencia de datos.

La siguiente es una lista de cualidades fundamentales que describen un problema de datos bien definido:

Parece probable que la solución de la cuestión tenga un efecto positivo suficiente para justificar el esfuerzo.
Hay suficientes datos accesibles en un formato que se puede utilizar.
La utilización de la ciencia de los datos como medio de resolver la cuestión ha atraído la atención de las partes interesadas.

Paso 2: Tipos de problemas de ciencia de datos

Hay una amplia variedad de algoritmos de ciencia de datos que se pueden implementar en los datos, y pueden clasificarse, en cierta medida, dentro de las siguientes familias, a continuación se presentan los ejemplos de problemas de ciencia de datos más comunes:

Clasificación de dos clases: Útil para cualquier problema que sólo puede tener dos respuestas, la categorización de dos clases consiste en dos categorías distintas.
Clasificación multiclase: Proporcionar una respuesta a una pregunta que podría tener muchas respuestas diferentes es un ejemplo de categorización multiclase.
Detección de anomalías: El término "detección de anomalías" se refiere al proceso de localización de puntos de datos que se desvían de la norma.
Regresión: Cuando se busca un número en lugar de una clase o categoría, la regresión es útil ya que proporciona una respuesta con un resultado de valor real.
Clasificación multiclase como regresión: Útil cuando se plantean preguntas en forma de clasificaciones o comparaciones, la clasificación multiclase puede ser considerada como regresión.
Clasificación de dos clases como regresión: Útil para problemas de clasificación binaria que también pueden reformularse como regresión, el método de clasificación de dos clases también se conoce como análisis de regresión.
Agrupación: El término "agrupamiento" se refiere al proceso de responder preguntas sobre la organización de los datos al intentar particionar un conjunto de datos en trozos comprensibles.
Reducción de la dimensionalidad: Es el proceso de adquisición de un conjunto de variables principales con el fin de reducir el número de variables aleatorias que se están teniendo en cuenta.
Refuerzo del aprendizaje : El objetivo de los algoritmos de aprendizaje conocidos como aprendizaje de refuerzo es realizar acciones dentro de un entorno de tal manera que se maximice algún concepto de recompensa acumulativa.

Paso 3: Recopilación de datos

Ahora que la cuestión se ha articulado en su totalidad y se ha elegido una solución adecuada, es hora de reunir datos. Es importante registrar todos los datos que se han recogido en un registro, junto con la fecha de cada recopilación y cualquier otra información pertinente.

Es esencial comprender que los datos producidos rara vez están disponibles inmediatamente para su análisis. La mayor parte del día de un científico de datos se dedica a limpiar los datos, lo que implica tareas como eliminar registros con valores que faltan, localizar registros con duplicados y corregir valores que están equivocados. Es uno de los problemas científicos de datos prominentes.

Etapa 4: Análisis de datos

El análisis de datos viene después de la recolección y limpieza de datos. En este punto, existe el peligro de que la estrategia de ciencia de datos elegida fracase. Esto es lo que se espera y se espera. En general, es recomendable comenzar por experimentar con todos los algoritmos fundamentales de aprendizaje automático, ya que tienen menos parámetros para ajustar.

Hay varias bibliotecas de ciencia de datos de código abierto disponibles para su uso en el análisis de datos. La gran mayoría de las herramientas de ciencia de datos se desarrollan en Python, Java o C++. Aparte de esto, muchos problemas de la práctica de la ciencia de los datos están disponibles de forma gratuita en la web.

Medida 5: Interpretación de los resultados

Una vez finalizado el análisis de los datos, el siguiente paso es interpretar los resultados. El examen de si se ha resuelto o no la cuestión principal debe prevalecer sobre cualquier otra cosa. Es posible que descubras que tu modelo funciona pero genera resultados que no son muy buenos. La adición de nuevos datos y el reciclaje continuo del modelo hasta que uno esté satisfecho con él es una estrategia para hacer frente a esta situación.

Finalización de la declaración de problema

Después de identificar el tipo de problema preciso, usted debe ser capaz de formular una declaración de problema refinado que incluye las predicciones del modelo. Por ejemplo:

Este es un problema de clasificación multiclase que predice si una imagen pertenece a una de las cuatro clases: "vehículo", "tráfico", "signo" y "humano".

Además, usted debe ser capaz de proporcionar el resultado deseado o el uso previsto para la predicción del modelo. Hacer un modelo preciso es uno de los problemas más cruciales de los científicos de datos.

El resultado óptimo es ofrecer un aviso rápido a los usuarios finales cuando se predice una clase de destino. Uno puede practicar tales declaraciones de problemas de hackathon de la ciencia de los datos en Kaggle.

Conclusión

Cuando los profesionales están trabajando hacia sus objetivos analíticos, pueden encontrarse con una variedad de diferentes tipos de challenegs de ciencia de datos, todos los cuales ralentizan su progreso. Las etapas que hemos discutido en este artículo sobre cómo abordar un nuevo tema de la ciencia de los datos están diseñadas para resaltar la actitud general de resolución de problemas que las empresas necesitan adoptar con el fin de responder eficazmente a los problemas de nuestra era actual centrada en los datos.

No sólo un problema de ciencia de datos competente tratará de hacer predicciones, sino que también tendrá como objetivo hacer juicios. Siempre mantenga este objetivo general en mente mientras usted piensa en los muchos desafíos que está enfrentando. Usted puede combatir el blues de la ciencia de los datos con la ayuda de un enfoque detallado. Además, el compromiso con profesionales en el campo de la ciencia de datos le permite obtener información, lo que en última instancia resulta en la ejecución efectiva del proyecto. Echa un vistazo a Curso de Ciencia de Datos de KnowledgeHut para entender este asunto en profundidad.

Preguntas frecuentes (FAQs)

1. ¿Qué problemas puede resolver la ciencia de los datos?

La disciplina de la ciencia de los datos tiene como objetivo proporcionar respuestas a los desafíos reales que enfrentan las empresas mediante el uso de datos en la construcción de algoritmos y el desarrollo de programas que ayuden a demostrar que ciertos problemas tienen soluciones ideales. La ciencia de los datos es el uso de modelos matemáticos e informáticos híbridos para abordar los desafíos empresariales del mundo real con el fin de obtener conocimientos prácticos.

2. ¿Dónde puedo practicar problemas de ciencia de datos?

Hay muchas otras plataformas disponibles para el mismo- Kaggle, KnowledgeHut, HackerEarth, MachineHack, Colab por Google, Datacamp, etc.

3. ¿Qué tema es mejor para la ciencia de datos?

Estadísticas, codificación, inteligencia empresarial, estructuras de datos, matemáticas, aprendizaje automático y algoritmos son sólo algunas de las materias principales que se cubren en el plan de estudios de ciencias de los datos.

4. ¿La ciencia de los datos es un trabajo estresante?

Los aspectos de esta profesión pueden ser estresantes, pero imagino que eso es cierto en la mayoría de los trabajos. Voy a proporcionar una excelente ilustración de una fuente potencial de "estrés" en el campo de la ciencia de los datos. duda que es un momento difícil La ciencia de datos es I+D, y siempre hay tiempo suficiente para hacer todo.

¿Estresado? No. ¿Frustrante? Claro que sí. Es realmente molesto que a menudo quedemos atrapados en un error durante tres días o tengamos que reflexionar sobre qué métricas usar mil veces.

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Ritesh Pratap Arjun Singh

RiteshPratap A. Singh es un científico de datos de IA & DeepTech. Sus intereses de investigación incluyen la visión mecánica y la inteligencia cognitiva. Es conocido por liderar proyectos innovadores de IA para grandes corporaciones y PSUs. Colabora con él en los campos de AI/ML/DL, visión mecánica, bioinformática, genética molecular y psicología.

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