¿Cuáles son los 3 componentes de la ciencia de datos?

La ciencia de los datos es un campo emocionante e interdisciplinario que está revolucionando la forma en que las empresas abordan cada faceta de su negocio. A través de un matrimonio de estadísticas tradicionales con la doctrina de la informática de ritmo rápido, código-primero y la perspicacia empresarial, los equipos de ciencia de datos pueden resolver problemas con más precisión y precisión que nunca, especialmente cuando se combinan con habilidades suaves en creatividad y comunicación.

En este artículo, proporcionaremos una visión general de los tres componentes superpuestos de la ciencia de los datos, la importancia de la comunicación y la colaboración, y cómo la Domino Data Lab Enterprise MLOps plataforma puede ayudar a mejorar la velocidad y la eficiencia de su equipo.

La ciencia de los datos: un diagrama de habilidades de Venn

La ciencia de los datos encapsula tanto las antiguas como las nuevas, las tradicionales y las de vanguardia. Muchas herramientas de ciencia de datos y técnicas han existido durante décadas, con ideas y conceptos reutilizados no sólo de un campo, sino de muchos. Esto ha dado lugar a rápidos avances, ya que la naturaleza interdisciplinaria del campo combina las matemáticas, las estadísticas, la informática y el conocimiento empresarial de formas nuevas y novedosas.

Especialidad en matemáticas y estadística

La ciencia de los datos es un campo que utiliza las matemáticas y las estadísticas como parte de un proceso científico para desarrollar un algoritmo que puede extraer información de los datos. Hay muchos paquetes de software que permiten a cualquiera construir un modelo predictivo, pero sin experiencia en matemáticas y estadísticas, un practicante corre el riesgo de crear una aplicación de ciencia de datos defectuosa, poco ética e incluso posiblemente ilegal.

Todos los modelos no se hacen iguales. Dependiendo de lo que usted está tratando de lograr, necesitará un modelo predictivo o inferencial, supervisado o no supervisado o un modelo paramétrico o no paramétrico. Universalmente, los modelos tienen una base en las estadísticas y la probabilidad, desde la regresión lineal hasta los árboles de decisión hasta las máquinas vectoriales. Además, la afinación de estos modelos con regularización y validación de k-fold-cross-fold requiere hacer pequeños cambios en ecuaciones matemáticas.

Y aquí está la importancia de una fuerte experiencia en matemáticas y estadísticas. Las diferencias entre los modelos a menudo pueden ser sutiles pero cambiar drásticamente la precisión y la precisión (las alternativas son el sesgo y el ruido). Dependiendo del problema, puede ser más importante reducir el sesgo a costa de la precisión o reducir el ruido a expensas de la precisión. Estos cambios a menudo se personifican como raíces cuadradas, lambdas o matrices invertidas. Es tarea de un científico de datos navegar por estas diferencias sutiles, elegir el modelo que mejor se alinee con la declaración de problemas, optimizar y monitorear el rendimiento y traducir los hallazgos de nuevo en un contexto empresarial.

La experiencia en matemáticas y estadísticas es un componente fundamental de la ciencia de los datos que permite a los profesionales encontrar patrones significativos en los datos que producen conocimientos prácticos.

Competencias en Ciencias de la Computación

Las competencias en informática constituyen el segundo componente para una ciencia de datos exitosa. Los científicos de datos tienen que trabajar con diferentes tipos de datos, interactuar con diferentes tipos de sistemas informáticos, programar en varios idiomas, trabajar en diferentes entornos de desarrollo y unir todo su trabajo a lo largo de todo el ciclo de vida de la ciencia de datos.

Antes de realizar cualquier análisis de datos innovador, los datos deben ser adquiridos . Esto es generalmente a través de la compra, descarga, consulta o datos de raspado web. Los sitios web suelen proporcionar una API para sus datos o bien proporcionar los datos directamente para su descarga (normalmente en forma de CSV, texto o JSON).

Una vez que los datos se adquieren, se pueden integrar en el ciclo de vida de la ciencia de datos . La mayoría de los datos comienza como desordenado y debe ser moldeado para ser utilizable. Esto a menudo no es una tarea sencilla; los estudios demuestran que 50-80% del trabajo de un científico de datos consiste en forcejeo de datos . Esto puede ser tan simple como refundir un cadena a a float32 o cambiar decimales a signos de porcentaje; sin embargo, en todos los casos, es crucial asegurarse de que usted no está cambiando los datos para significar otra cosa por completo.

Después de la limpieza, los datos ya están listos para su procesamiento. En esta etapa, los científicos de datos comienzan a escribir código para computación y construcción de modelos. Para modelar cualquier cosa altamente técnica y computacional — el aprendizaje automático, aprendizaje profundo , big data analytics, y procesamiento de lenguaje natural , para nombrar algunas — las herramientas basadas en código (como R y Python) son generalmente preferidas. Esto es por muchas razones; los programas de arrastrar y soltar no suelen interactuar con el terminal, permiten al usuario modificar el número de núcleos/hilos en uso, ni tienen una plétora de bibliotecas de código abierto al alcance de la mano. Alternativamente, las herramientas basadas en código son más flexibles y tienen comunidades en línea más grandes, lo cual es crucial cuando se busca a través de Stack Overflow para depurar algunas líneas de código o encontrar una mejor implementación para un cuello de botella actual.

Por último, los resultados de estas herramientas están listos para ser implementados en todas las etapas de los sistemas y procesos dentro de la organización. Tras un examen a fondo, una revisión, una posible prueba de unidad, revisiones de código y la luz verde de cualquier parte interesada pertinente.

Las habilidades en ciencias de la computación capacitan a los profesionales para llevar su experiencia en matemáticas y ciencias a la vida y resolver problemas empresariales complejos.

Conocimientos empresariales

El componente más importante de la ciencia de los datos es el conocimiento de negocios, o experiencia de dominio. La importancia del contexto empresarial se extiende a todos los aspectos del ciclo de vida de la ciencia de los datos, desde la definición del problema, hasta la imputación de datos faltantes, hasta la incorporación del modelo en los procesos empresariales.

Un ejemplo sencillo es el caso de los valores que faltan. ¿Debería un profesional eliminar filas con valores que faltan, llenar los valores con ceros, utilizar los valores medios de las filas adyacentes, o simplemente no hacer nada? El punto es, uno no puede saber el mejor enfoque sin el conocimiento apropiado del escenario de negocio. Hay muchas decisiones que se deben tomar durante el proceso científico y sin un contexto empresarial adecuado, es fácil crear un modelo con resultados inexactos.

Una fuerte comprensión del negocio ayudará a un científico de datos a determinar el mejor tipo de algoritmo para el problema del negocio, cómo preparar mejor los datos, cómo evaluar y ajustar el rendimiento del modelo y, en última instancia, cómo comunicar el rendimiento del modelo a las partes interesadas del negocio.

Comunicación y colaboración

Los tres componentes de la ciencia de los datos son fundamentales para crear un producto poderoso de la ciencia de los datos, pero la adopción por los usuarios y la participación de las partes interesadas requieren una comunicación y colaboración sólidas entre los equipos.

Al implementar un producto de ciencia de datos, la organización y los empleados involucrados en el proceso de negocio impactado deben confiar en que el modelo está funcionando según lo previsto. A lo largo del proceso de desarrollo, es imperativo que las partes interesadas de las empresas entiendan las suposiciones hechas, por qué el modelo funciona de la manera en que funciona, y sean capaces de entender los motores clave de cualquier resultado de decisión. Incluir a las partes interesadas en los resultados de las pruebas y la validación, comunicar las características más importantes a la hora de hacer predicciones ayudará a las partes interesadas a comprender y confiar en el modelo.

Una de las trampas más peligrosas que un científico de datos puede encontrar es ofrecer una solución de “caja negra” y simplemente pedir que las partes interesadas confíen en su trabajo. Esto casi siempre resulta en la falta de adopción, y también puede exponer a una organización al riesgo. Un proceso de desarrollo que se funda en la comunicación y la colaboración beneficia al negocio, y puede ayudar a la ciencia de los datos a descubrir el contexto empresarial que no tenían originalmente - aumentando la precisión de la solución.

La ciencia de los datos ha estado creciendo constantemente durante los últimos diez años y no muestra señales de detenerse; un reciente Informe de Dices encontró que a pesar de la pandemia, la demanda de científicos de datos de alto nivel en los sectores de salud, telecomunicaciones, entretenimiento, banca y seguros aumento del 32% en 2020 . Las razones para ello pueden incluir el deseo de planificar las crisis económicas utilizando análisis predictivos como el aprendizaje automático, identificar mejor las necesidades de los consumidores con algoritmos de agrupamiento o mejorar las estrategias de marketing a través de la visualización de datos.

Amanda Christine West es una científica de datos y escritora residente en Boulder, Colorado. Recibió su licenciatura de la Universidad de Michigan y su maestría en ciencias de los datos de la Universidad de Virginia. En el campo de la ciencia de los datos, es muy apasionada por la analítica predictiva, la visualización de datos, los big data y la comunicación efectiva de la ciencia de los datos.

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