¿Cuáles son las etapas de la ciencia de los datos?
La ciencia de los datos es la amalgama de dos campos – Datos y Ciencia. Los datos son cualquier cosa real o imaginaria y la ciencia no es más que un estudio sistemático del mundo tanto físico como natural. Así que la Ciencia de los Datos no es más que un estudio sistemático de los datos y derivación del conocimiento usando métodos probables para hacer predicciones sobre el Universo. En palabras simples su aplicación de la ciencia sobre los datos que pueden ser de cualquier tamaño y de cualquier fuente. Los datos se han convertido en a nuevo petróleo que está impulsando las empresas hoy en día. Es por eso que entender el datos ciclo de vida del proyecto científico es crucial. As a Científico de datos o Ingeniero de aprendizaje automático o como director de proyecto debe estar al tanto de los pasos importantes. A Ciencia de los datos curso le ayudará a obtener una comprensión clara de todo el ciclo de vida de la ciencia de datos.
¿Qué es un ciclo de vida de la ciencia de datos?
Un ciclo de vida de la ciencia de los datos indica las medidas iterativas adoptadas para construir, entregar y mantener cualquier producto de la ciencia de los datos. Todos los proyectos de ciencia de datos no se construyen de la misma manera, por lo que su ciclo de vida también varía. Sin embargo, podemos imaginar un ciclo de vida general que incluye algunos de los pasos más comunes de la ciencia de los datos. A Generalidades proceso del ciclo de vida de la ciencia de datos incluye el uso de algoritmos de aprendizaje automático y prácticas estadísticas que resultan en mejores modelos de predicción. Algunos de los pasos científicos de datos más comunes involucrados en todo el proceso son la extracción, preparación, limpieza, modelado y evaluación de datos, etc. El mundo de la ciencia de los datos se refiere a este proceso general como “Proceso estándar de la industria transversal para la minería de datos”.
Vamos a pasar por estos pasos individualmente en las secciones siguientes y entender cómo las empresas ejecutan estos pasos a través de proyectos de ciencia de datos. Pero antes de eso, echemos un vistazo a los profesionales de la ciencia de datos involucrados en cualquier proyecto de ciencia de datos.
¿Quiénes participan en los proyectos?
Experto en dominios:
Los proyectos de ciencia de datos se aplican en diferentes dominios o industrias de la vida real como la banca, la sanidad, la industria del petróleo, etc. Un experto en dominios es una persona que tiene experiencia de trabajar en el dominio en particular y sabe dentro y fuera del dominio.
Analista de negocios:
Se requiere un analista de negocios para entender las necesidades de negocio en el dominio identificado. La persona puede guiar en la elaboración de la solución correcta y la línea de tiempo para la misma.
Científico de datos:
A científico de datos es el experto en proyectos de ciencia de datos y tiene experiencia en trabajar con datos y puede entrenar la solución como qué datos se necesitan para producir la solución requerida.
Ingeniero de aprendizaje automático:
Un ingeniero de aprendizaje automático puede aconsejar sobre qué modelo aplicar para obtener la salida deseada e idear una solución para producir la salida correcta y necesaria.
Ingeniero de Datos y Arquitecto:
Data Architect e Data ingenier son expertos en modelización de datos. La visualización de los datos para una mejor comprensión, así como el almacenamiento y la recuperación eficiente de los datos son atendidos por ellos.
El ciclo de vida de la ciencia de los datos
Los principales pasos en el ciclo de vida del proyecto de Ciencia de Datos son los siguientes:
1. Identificación de los problemas
Este es el paso crucial en cualquier Proyecto de ciencia de los datos . Lo primero es entender de qué manera la Ciencia de los Datos es útil en el dominio bajo consideración e identificar las tareas apropiadas que son útiles para el mismo. Expertos en dominios y Data Los científicos son las personas clave en la identificación del problema. El experto en dominios tiene un conocimiento profundo del dominio de aplicaciones y exactamente cuál es el problema a resolver. Data Scientist entiende el dominio y ayuda en la identificación del problema y posibles soluciones a los problemas.
2. Comprensión empresarial
La comprensión de lo que el cliente quiere exactamente desde la perspectiva del negocio no es otra cosa que la comprensión del negocio. Tanto si el cliente desea hacer predicciones o desea mejorar las ventas o minimizar la pérdida o optimizar cualquier proceso en particular, etc., forma los objetivos de negocio. Durante la comprensión de las empresas se siguen dos pasos importantes:
KPI (indicador de rendimiento clave)
Para cualquier proyecto de ciencia de datos, los indicadores clave de rendimiento definen el rendimiento o el éxito del proyecto. Es necesario que haya un acuerdo entre el cliente y el equipo del proyecto de ciencia de datos sobre indicadores relacionados con las empresas y objetivos relacionados con el proyecto de ciencia de datos. Dependiendo de la necesidad de negocio se diseñan los indicadores de negocio y, en consecuencia, el equipo del proyecto de ciencia de datos decide los objetivos e indicadores. Para entender mejor esto veamos un ejemplo. Supongamos que la necesidad de negocio es optimizar los gastos generales de la empresa, entonces el objetivo de la ciencia de los datos será utilizar los recursos existentes para administrar el doble de clientes. Definir los indicadores clave de rendimiento es muy crucial para cualquier proyecto de ciencia de datos, ya que el costo de las soluciones será diferente para diferentes objetivos.
SLA (Acuerdo de nivel de servicio)
Una vez establecidos los indicadores de rendimiento, es importante finalizar el acuerdo sobre el nivel de los servicios. De acuerdo con los objetivos de negocio se deciden los términos del acuerdo de nivel de servicio. Por ejemplo, para cualquier sistema de reserva de aerolíneas se requiere el procesamiento simultáneo de por ejemplo 1000 usuarios. Entonces el producto debe satisfacer este requisito de servicio es la parte del acuerdo de nivel de servicio.
Una vez acordados los indicadores de desempeño y concluido el acuerdo de nivel de servicio, el proyecto pasa al siguiente paso importante.
3. Recopilación de datos
La recopilación de datos es el paso importante, ya que constituye la base importante para lograr objetivos empresariales específicos. Hay varias maneras de que los datos fluyan al sistema, como se muestra en la figura 2.
La recopilación de datos básicos se puede hacer utilizando las encuestas. En general, los datos recopilados a través de encuestas proporcionan información importante. Gran parte de los datos se recopilan de los diversos procesos seguidos en la empresa. En varias etapas los datos se registran en diversos sistemas de software utilizados en la empresa, lo que es importante para comprender el proceso seguido desde el desarrollo del producto hasta su despliegue y entrega. Los datos históricos disponibles a través de los archivos también son importantes para entender mejor el negocio. Los datos transaccionales también desempeñan un papel vital, ya que se recopilan diariamente. Muchos métodos atísticos se aplican a los datos para extraer la información importante relacionada con el negocio. En el proyecto de ciencia de datos, los datos desempeñan un papel importante, por lo que los métodos adecuados de recopilación de datos son importantes.
4. Datos previos al procesamiento
Se recopilan grandes datos de archivos, transacciones diarias y registros intermedios. Los datos están disponibles en varios formatos y en diversas formas. Algunos datos también pueden estar disponibles en formato impreso. Los datos están dispersos en varios lugares en varios servidores. Todos estos datos se extraen y se convierten en un solo formato y luego se procesan. Típicamente, como almacén de datos se construye donde se llevan a cabo el proceso de extracción, transformación y carga (ETL) u operaciones. En el proyecto de ciencia de datos, esta operación de ETL es vital e importante. Un papel de arquitecto de datos es importante en esta etapa que decide la estructura del almacén de datos y realiza los pasos de las operaciones de ETL.
5. Análisis de los datos
Ahora que los datos están disponibles y listos en el formato requerido, el siguiente paso importante es entender los datos en profundidad. Esta comprensión proviene del análisis de los datos utilizando diversas herramientas estadísticas disponibles. A ingeniero de datos desempeña un papel vital en el análisis de los datos. Este paso también se llama Análisis de Datos Exploratorios (EDA). En este caso, los datos se examinan formulando las diversas funciones estadísticas y se identifican variables o características dependientes e independientes. Un análisis cuidadoso de los datos revela qué datos o características son importantes y cuál es la difusión de los datos. Varias parcelas se utilizan para visualizar los datos para una mejor comprensión. Las herramientas como Tableau, PowerBI, etc son famosas por realizar análisis de datos exploratorios y visualización. Conocimiento de Ciencia de datos con Python y R es importante para realizar EDA en cualquier tipo de datos.
6. Modelización de datos
La modelización de datos es el siguiente paso importante una vez que se analizan y visualizan los datos. Los componentes importantes se conservan en el conjunto de datos y, por lo tanto, los datos se perfeccionan aún más. Ahora lo importante es decidir cómo modelar los datos? ¿Qué tareas son adecuadas para modelar? Las tareas, como la clasificación o la regresión, que es adecuada depende del valor de negocio que se requiere. En estas tareas también se dispone de muchas formas de modelización. El ingeniero de Machine Learning aplica varios algoritmos a los datos y genera la salida. Mientras modelan los datos muchas veces, los modelos se prueban por primera vez en datos simulados similares a los datos reales.
7. Modelo de evaluación/vigilancia
Como hay varias maneras de modelar los datos por lo que es importante decidir cuál es eficaz. Para esa fase modelo de evaluación y seguimiento es muy crucial e importante. El modelo se prueba ahora con datos reales. Los datos pueden ser muy pocos y, en ese caso, se supervisa la mejora de la producción. Puede haber cambios en los datos mientras el modelo está siendo evaluado o probado y la salida cambiará drásticamente dependiendo de los cambios en los datos. Por lo tanto, mientras que la evaluación del modelo siguiente dos fases son importantes:
Análisis de la deriva de datos
Los cambios en los datos de entrada se llaman deriva de datos. La deriva de datos es un fenómeno común en la ciencia de los datos, ya que dependiendo de la situación habrá cambios en los datos. El análisis de este cambio se llama Análisis de la Drift de Datos. La precisión del modelo depende de lo bien que maneja esta deriva de datos. Los cambios en los datos se deben principalmente al cambio en las propiedades estadísticas de los datos.
Análisis de la deriva del modelo
Para descubrir los datos se pueden utilizar técnicas de aprendizaje automático de deriva. Además, métodos más sofisticados como Adaptive Windowing, Page Hinkley etc. están disponibles para su uso. Modelado El análisis de la deriva es importante, ya que todos sabemos que el cambio es constante. El aprendizaje incremental también se puede utilizar eficazmente cuando el modelo está expuesto a nuevos datos gradualmente.
8. Formación de modelos
Una vez finalizada la tarea y el modelo y ultimada la modelización del análisis de la deriva de datos, el paso importante es entrenar el modelo. El entrenamiento se puede hacer es fases donde los parámetros importantes se pueden ajustar aún más para obtener la salida precisa requerida. El modelo está expuesto a los datos reales en la fase de producción y se supervisa la producción.
9. Despliegue del modelo
Una vez que el modelo se entrena con los datos reales y los parámetros se afinan a continuación, el modelo se despliega. Ahora el modelo está expuesto a datos en tiempo real que fluyen al sistema y se genera la salida. El modelo se puede implementar como servicio web o como una aplicación integrada en edge o aplicación móvil. Este es un paso muy importante, ya que ahora el modelo está expuesto al mundo real.
10. Impulsar ideas y generar informes de BI
Después del despliegue del modelo en el mundo real, el siguiente paso es averiguar cómo se comporta el modelo en el escenario del mundo real. El modelo se utiliza para obtener los conocimientos que ayudan en las decisiones estratégicas relacionadas con las empresas. Los objetivos de negocio están ligados a estas ideas. Se generan varios informes para ver cómo impulsan los negocios. Estos informes ayudan a determinar si se han logrado o no los indicadores clave del proceso.
11. Tomar una decisión basada en la perspicacia
Para que la ciencia de los datos haga maravillas, cada paso indicado arriba tiene que ser hecho con mucho cuidado y precisión. Cuando los pasos se siguen correctamente, entonces los informes generados en el paso anterior ayuda a tomar decisiones clave para la organización. Las ideas generadas ayudan a tomar decisiones estratégicas como, por ejemplo, la organización puede predecir que habrá necesidad de materia prima por adelantado. La ciencia de los datos puede ser de gran ayuda para tomar muchas decisiones importantes relacionadas con el crecimiento empresarial y una mejor generación de ingresos.
Conclusión
La ciencia de los datos es la palabra de moda ahora debido a su éxito en muchas aplicaciones. Desde la industria petrolera hasta los negocios minoristas, todo el mundo está sacando beneficios de la ciencia de los datos. Una comprensión cuidadosa de la d a un ciclo de vida científico y la correcta aplicación de las medidas indicadas anteriormente contribuye al crecimiento de las empresas. Hay muchas herramientas disponibles para extraer información de los datos y luego se pueden utilizar para mejorar el negocio. A Knowledgehut's data science with python puede ser pionero en una mejor comprensión de la ciencia de los datos y ciclo de vida de la ciencia de datos de mejor manera.
Preguntas frecuentes(Preguntas frecuentes)
1. ¿Es la ciencia de los datos una carrera segura?
Con los avances en Machine Learning y Deep Learning, la ciencia de los datos ha ganado popularidad debido a su uso en varios dominios de aplicaciones. La ciencia de los datos ha ayudado en el crecimiento de muchas empresas al proporcionar información adecuada. Hay varias funciones disponibles para seguir una carrera en la ciencia de los datos. Con las transformaciones digitales la disponibilidad de datos es enorme y fácil. Alguien ha dicho con razón que los datos son petróleo para el nuevo siglo y son muy valiosos.
2. ¿Quién puede estudiar ciencia de datos?
La persona debe tener antecedentes matemáticos para estudiar la ciencia de los datos. Muchos métodos estadísticos se utilizan agresivamente en proyectos de ciencia de datos. Un conocimiento del lenguaje de programación también es importante para estudiar la ciencia de los datos.
3. ¿Qué herramientas ayudan en varias etapas de la ciencia de datos?
En varias etapas diversas herramientas son útiles en la ciencia de los datos. Herramientas como PowerBI, Tableau son útiles para el análisis y la visualización. Los lenguajes de programación como Python y R también son útiles para modelar y visualizar. El Spark y Hadoop son útiles cuando se trata de procesar datos de streaming y big data.
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Dr. Deepali Vora
El Dr. Deepali es profesor asociado en el Instituto de Tecnología de Symbiosis, Pune. Fue Profesora y Jefa del Departamento de Tecnología de la Información en el Instituto de Tecnología de Vidyalankar, Mumbai, y ha completado su BE., M.E. y Doctor en Ciencias de la Computación e Ingeniería. Con más de 20 años de experiencia en docencia, investigación e industria, ha publicado más de 50 trabajos de investigación en reconocidas conferencias y revistas nacionales e internacionales. Ha sido coautora de tres libros y dos capítulos de libros y ha impartido varias charlas en Ciencia de Datos y Aprendizaje de Máquinas. Ha realizado una sesión práctica en Ciencia de Datos y Aprendizaje de Máquinas usando Python para estudiantes y facultades. Bajo su guía 20 estudiantes han completado sus estudios de postgrado en Ingeniería Informática y Tecnología de la Información.
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