¿Cuáles son los cinco tipos principales de modelos de ciencia de datos?

En los últimos años, el campo de la ciencia de datos ha recibido mayor atención y ha empleado grandes esfuerzos de investigación en el desarrollo de análisis avanzados, la mejora de los modelos de ciencia de datos y el cultivo de nuevos algoritmos. Data Centric entusiasmo está creciendo fuerte en una variedad de dominios. La comunidad de investigación científica de datos está creciendo día a día y siempre se nutre de los campos vecinos de las matemáticas, las estadísticas y la informática.

Los datos no existen en el vacío. La clave para entender el valor de los datos es tener la comprensión sobre la naturaleza relacional de los datos. Por ejemplo, sin poder conjurar datos que conecten puntos de precio a ciertos productos, ¿cómo llevará a cabo un equipo de marketing análisis de precios?

El proceso de asignación de reglas relacionales a los datos, como los mencionados anteriormente, se llama modelado de datos. Por ejemplo, un modelo de datos puede especificar que el elemento de datos que representa un coche se compone de varios otros elementos que, a su vez, representan el color y el tamaño del coche y definen a su propietario. Afila tu conocimientos especializados en ciencias de los datos con estos cursos de Ciencia de Datos - cursos de ciencia de datos en la India y aprender a abordar problemas complejos de la ciencia de los datos.

Qué es el modelado en la ciencia de los datos

El modelado de datos viene con el objetivo de producir datos de mayor calidad, estructurados y consistentes para ejecutar aplicaciones empresariales, y lograr resultados consistentes. El modelado de datos en la ciencia de los datos puede denominarse como un mecanismo diseñado para definir y ordenar datos para su uso y análisis por ciertos procesos empresariales. Uno de los objetivos de la modelización en la ciencia de los datos es crear el método más eficiente de almacenar la información y, al mismo tiempo, proporcionar un acceso y una presentación de informes completos.

El modelado en ciencia de datos puede incluir símbolos, texto o diagramas para representar los datos y la forma en que se interrelaciona. El proceso de modelado de datos aumenta posteriormente la coherencia en el nombramiento, la semántica, las reglas y la seguridad, al tiempo que mejora el análisis de datos, principalmente debido a la estructura que el modelado de datos impone a los datos.

Entender el modelado de la ciencia de los datos

La capacidad de pensar clara y sistemáticamente sobre los puntos clave de datos que deben almacenarse y recuperarse, y cómo deben agruparse y relacionarse, es de lo que se trata el componente de modelado de datos de la ciencia de los datos.

Un modelo de datos ayuda a las organizaciones a captar todos los puntos de información necesarios para realizar operaciones y promulgar políticas basadas en los datos que recopilan. Esto se puede explicar con un ejemplo de una transacción de ventas que se desglosa en grupos relacionados de puntos de datos, describiendo el cliente, el vendedor, el artículo vendido, y el mecanismo de pago. Por ejemplo, si las transacciones de venta se registraran sin la fecha en que se produjeron, sería imposible aplicar determinadas políticas de devolución. El modelado de datos en ciencia de datos también se realiza para ayudar a las organizaciones a asegurarse de que están recopilando todos los elementos de información necesarios en primer lugar. Para obtener más información sobre el modelado en ciencias de datos, asista a esta formación - Complete Data Science Bootcamp .

Organizar los elementos de datos y estandarizar cómo se relacionan entre sí es el objetivo principal del modelo de datos. El modelo de datos representa la realidad ya que los elementos de datos tienden a documentar cosas, lugares y personas de la vida real y también los eventos entre ellos. Puede incluir todo tipo de datos, pero no se limita a datos lógicos, datos conceptuales y datos físicos. cómo convertirse en un científico de datos confiable .

Hay tres etapas o tipos de modelo de datos:

Concepto

Esto se realiza como el primer paso en el proceso de modelado de datos, y impone un orden teórico sobre los datos según su existencia en relación con las entidades que se describen, a menudo conceptos o artefactos del mundo real. Estos modelos de datos están destinados a atender a los profesionales de las empresas, especialmente las principales partes interesadas de las empresas pueden sacar el máximo provecho de esto.

Lógica

Un modelo lógico de datos es a menudo el siguiente paso después del modelado conceptual de datos. Inherentemente el proceso de modelado lógico intenta imponer el orden estableciendo valores clave, entidades discretas y relaciones en una estructura lógica, tomando la estructura semántica construida en la etapa conceptual.

Física

Este es el paso de modelado de datos que rompe los datos en las tablas, índices y clusters reales necesarios para el almacenamiento de los datos. Este paso implica vivir en más detalle con las llaves primarias, llaves extranjeras, llaves de columna y restricciones. Este modelo ejerce la inclusión de tipos y atributos exactos en la columna. Un modelo físico representa muy bien el esquema interno.

Técnicas clave de modelado de la ciencia de datos utilizadas

A medida que caes en el vórtice del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, parece que solo las técnicas avanzadas resolverán todos tus problemas cuando quieras construir un modelo predictivo. Pero, a medida que te ensucias las manos en el código, descubres que la verdad es muy, muy diferente. Muchos de los problemas que enfrentará como científico de datos se resuelven con una combinación de varios modelos y la mayoría de ellos han existido durante años. Para aprender estas técnicas a través de proyectos, codificación y obtener información práctica, asistir a esta formación - ConocimientoHut ciencia de datos completa Bootcamp .

Hay varias técnicas y métodos de modelado de la ciencia de datos que uno puede emplear para realizar el análisis.

Técnicas de clasificación

La pregunta principal planteada por los científicos de datos en los problemas de clasificación es, "¿A qué categoría pertenecen estos datos?". Puede haber muchas razones para clasificar los datos en categorías. Tal vez los datos son una imagen escaneada del documento de texto y desea saber qué conjunto de letras o números representa la imagen. O tal vez los datos representan el esquema de detección de cáncer y usted quiere saber si debe ser en la categoría "positiva" o "negativa". Otras clasificaciones podrían centrarse en determinar la salud del cultivo o si un tuit es un hecho o un rumor.

Los algoritmos y métodos que se deben utilizar para filtrar los datos en categorías son los siguientes:

Árboles de decisiones

El primer algoritmo no lineal en estudiar debería ser el Árbol de la Decisión. Un algoritmo bastante simple y explicable basado en reglas if-else. Árboles de decisión son los bloques de construcción de todos los modelos basados en árboles.

Otros algoritmos basados en Árboles de Decisión que les aportan estabilidad son XGBoost o LightGBM. Estos modelos están impulsando algoritmos, trabajan en errores cometidos por estudiantes débiles anteriores para encontrar patrones que sean más robustos y generalicen mejor.

Las ventajas incluyen ser simple de entender y visualizar, requerir poca preparación de datos y poder manejar datos tanto numéricos como categóricos. Los inconvenientes incluyen como pueden crear árboles complejos que no generalizan bien, y pueden ser inestables porque pequeñas variaciones en los datos podrían resultar en un árbol completamente diferente siendo generado.

Soporte de máquinas vectoriales (VMS)

Las máquinas vectoriales soportadas encuentran un hiperplano en un espacio N-dimensional que clasifica los puntos de datos. Las SVM pretenden dibujar una línea o plano con un amplio margen para separar los datos en diferentes categorías.

Los beneficios de usar SVM incluyen ser eficaces en espacios de alta dimensión y usar un subconjunto de puntos de entrenamiento en la función de decisión para que también sean eficientes en memoria. La desventaja es que el algoritmo no proporciona directamente estimaciones de probabilidad, estas se calculan utilizando una costosa validación cruzada de cinco veces.

Clasificadores Naïve Bayes

Naive Bayes Los clasificadores son simples clasificadores probabilísticos basados en la aplicación del teorema de Bayes (de estadísticas bayesianas) con fuertes suposiciones de independencia (naive). Un término más descriptivo para el modelo de probabilidad subyacente sería "modelo de característica independiente".

Las ventajas del uso de estos clasificadores son algoritmos que requieren una pequeña cantidad de datos de entrenamiento para estimar los parámetros necesarios y son extremadamente rápidos en comparación con métodos más sofisticados. El principal inconveniente es que se sabe que son malos estimadores.

Regresión logística

Aunque se llama regresión, Regresión logística es el mejor modelo para comenzar su maestría en Problemas de Clasificación. La regresión logística es un algoritmo de aprendizaje supervisado popular utilizado para evaluar la probabilidad de que una variable tenga una etiqueta binaria basada en algunas características predictivas.

Los beneficios son que, a diferencia del análisis de la función discriminante, no requiere que las variables predictores se distribuyan normalmente, estén linealmente relacionadas o tengan la misma varianza. Pero la desventaja es que asume que los datos están libres de valores faltantes, asume que todos los predictores son independientes entre sí, principalmente funciona cuando la variable predicha es binaria.

K-Nearest Neighbor (KNN)

Este es uno de los algoritmos clásicos de aprendizaje automático más simples y eficaces. Clasifica un estado de prueba desconocido al encontrar el vecinos k-nearest de un conjunto de estados de trenes M.

Las ventajas de este algoritmo son la implantación fácil, la robustez de la presencia del ruido en los datos de entrenamiento, y es más eficaz cuando los datos de entrenamiento son grandes. Pero viene con un costo de computación muy alto como uno necesita calcular la distancia de cada instancia a todas las muestras de entrenamiento.

Bosque aleatorio

Los bosques aleatorios se encuentran entre los clasificadores de ML más utilizados. Son un método de aprendizaje conjunto para la tarea de clasificación. Para las tareas de clasificación, la salida del bosque aleatorio es la clase seleccionada por la mayoría de los árboles. El concepto de bosque aleatorio es realmente simple, si los árboles de decisión son una dictadura, Bosques aleatorios son una democracia. Ayudan a diversificar entre diferentes árboles de decisión y esto ayuda a aportar robustez a su algoritmo al igual que los árboles de decisión, se puede configurar una tonelada de hiper-parámetros para mejorar el rendimiento de este modelo de bagging.

Una de las principales ventajas es que los clasificadores forestales aleatorios son más precisos que los árboles de decisión en la mayoría de los casos y también ofrecen un excelente rendimiento con casi cero ajuste de parámetros. Pero las desventajas incluyen la predicción lenta en tiempo real, difícil de implementar, y son algoritmos complejos.

Redes neuronales artificiales (ANN)

Las ANN son actualmente uno de los mejores modelos para encontrar patrones no lineales en los datos y construir relaciones realmente complejas entre variables independientes y dependientes. Al aprenderlas, usted estará expuesto a los conceptos de función de activación, retropropagación y capas de red neuronal.

Las ventajas con estos es que han demostrado capacidades profundas para la clasificación con conjuntos extremadamente grandes de datos de entrenamiento. La desventaja es que la interpretabilidad y la explicabilidad de la red neuronal es una tarea desalentadora y sigue siendo un problema completamente no resuelto y es un área de investigación activa.

Técnicas de regresión

Digamos que en lugar de intentar averiguar a qué categoría pertenecen los datos, ¿nos gustaría saber la relación entre diferentes puntos de datos? El objetivo principal de la regresión es responder a la pregunta, "¿Cuál es el valor predicho para los datos dados?" Este es un concepto simple que surge de la idea estadística de "regresión a la media", puede ser una regresión directa entre una variable independiente y otra dependiente o una multidimensional que intenta encontrar la relación entre múltiples variables.

Algunas técnicas de clasificación que ya se han analizado anteriormente, como las SVM, las ANN y los árboles de decisión, también pueden utilizarse para realizar operaciones de regresión. Además, las técnicas de regresión de que disponen los científicos de datos son las siguientes:

Regresión lineal

Regresión lineal es un algoritmo de aprendizaje automático basado en el aprendizaje supervisado, y se utiliza para el análisis predictivo. La regresión modela un valor de predicción objetivo basado en variables independientes. Se utiliza principalmente para averiguar la relación entre variables y pronóstico. La forma más simple de la ecuación de regresión con una variable dependiente y una variable independiente puede ser representada por la fórmula y = c + b*x, donde y es una puntuación variable dependiente estimada, c es una constante, b es el coeficiente de regresión, y x es la puntuación en la variable independiente.

Regresión de lasso

La regresión de lasso es como la regresión lineal, pero emplea una técnica llamada “recorte”, donde los coeficientes de determinación se encogieron hacia cero. Como sabemos la regresión lineal nos da coeficientes de regresión como se observa en el conjunto de datos, donde-en la regresión lasso nos permite encoger o regularizar estos coeficientes para evitar el exceso de ajuste y hacerlos trabajar mejor en diferentes conjuntos de datos.

Regresión multivariada

Esto es bastante similar a la regresión lineal simple que hemos discutido anteriormente, pero con múltiples variables independientes que contribuyen a la variable dependiente y por lo tanto múltiples coeficientes para determinar y complejo cálculo debido a las variables añadidas.

Pasos implicados en el modelado de la ciencia de los datos

Los pasos clave en la construcción de modelos de ciencia de datos son los siguientes:

Establecer los objetivos

Para empezar, necesitas tener una idea sobre el problema que tienes a mano. Este puede ser el paso más importante e incierto. ¿Cuáles son los objetivos del modelo? ¿Qué hay en el ámbito y fuera del ámbito del modelo? Hacer la pregunta correcta determinará qué datos recopilar más tarde. Esto también determina si el coste de recoger los datos puede justificarse por el impacto del modelo. Además, ¿cuáles son los factores de riesgo conocidos al comienzo del proceso?

Extracción de datos

No cualquier dato, pero los trozos recogidos de datos no estructurados deben ser relevantes para el problema de negocio que está a punto de resolver. Te sorprendería saber cómo la World Wide Web resulta ser una bendición para el descubrimiento de datos. Tenga en cuenta que no todos los datos son relevantes y actualizados. Para dar sentido a los conjuntos de datos recopilados, utilice el raspado web. Es un proceso simplificado y automatizado para extraer datos relevantes de los sitios web.

Limpieza de datos

Usted está obligado a limpiar los datos mientras que usted está recopilando. Cuanto antes te deshagas de los despidos, mejor. Algunas de las fuentes comunes de los errores de datos incluyen entradas duplicadas recopiladas a través de muchas bases de datos y valores faltantes en variables a través de bases de datos, etc. Las técnicas para eliminar estos errores incluyen filtrar los duplicados haciendo referencia a los identificadores comunes y rellenando las entradas de datos faltantes con el valor medio, etc.

Análisis de datos exploratorios (EDA)

La recopilación de datos lleva mucho tiempo, a menudo es iterativa, y a menudo está infravalorada. Los datos pueden ser desordenados, y necesitan ser curados para iniciar el análisis exploratorio de datos (EDA). Aprender los datos es una parte crítica de la investigación. Si observa los valores que faltan, investigará cuáles deben ser los valores correctos para rellenar los valores que faltan.

Uno puede construir un panel interactivo y ver cómo sus datos se convierten en un espejo de ideas importantes. La imagen sería clara y ahora usted sabría lo que está impulsando las características variables de su negocio. Por ejemplo, si es el atributo de precios, usted sabría cuando el precio fluctúa y por qué.

Ingeniería de Característica

Cuando se busca conseguir los patrones clave en el negocio, la ingeniería de características se puede implementar. Este paso no puede ser ignorado ya que constituye el requisito previo para finalizar un algoritmo de aprendizaje automático adecuado. En resumen, si las características son fuertes, el algoritmo de aprendizaje automático produciría resultados impresionantes.

Modelado/incorporación de algoritmos de aprendizaje automático

Esto hace que uno de los pasos más importantes como el algoritmo de aprendizaje automático ayuda a construir un modelo de datos viable. Hay muchos algoritmos para elegir. En palabras de los científicos de datos, el aprendizaje automático es el proceso de implementar máquinas para entender un sistema o un proceso subyacente y hacer cambios para su mejora.

Estos son los tres tipos de métodos de aprendizaje automático que necesita saber acerca de:

Aprendizaje supervisado: Se basa en los resultados de un proceso similar en el pasado. El aprendizaje supervisado ayuda a predecir un resultado basado en patrones históricos. Algunos de los algoritmos para el aprendizaje supervisado incluyen SVMs, bosque aleatorio y regresión lineal, etc.
Aprendizaje no supervisado: Este método de aprendizaje permanece desprovisto de un resultado o patrón existente. En su lugar, se centra en analizar las conexiones y las relaciones entre los elementos de datos. Un ejemplo para un algoritmo de aprendizaje no supervisado es el clustering K-means.
Refuerzo Aprendizaje: Refuerzo Aprendizaje (RL) es un tipo de técnica de aprendizaje automático que permite a un agente aprender en un entorno interactivo mediante pruebas y errores utilizando la retroalimentación de sus propias acciones y experiencias. Algunos de los algoritmos para RL incluyen Q-Learning y Deep Q Network, etc.

Evaluación del modelo

Una vez que haya terminado con elegir el algoritmo de aprendizaje automático adecuado, a continuación viene su evaluación. La estabilidad de un modelo significa que puede seguir funcionando con el tiempo. La evaluación se centrará en evaluar: a) el ajuste general del modelo, b) la importancia de cada predictor, y c) la relación entre la variable diana y cada predictor. También queremos comparar la elevación de un modelo de nueva construcción con el modelo existente.

Usted necesita validar el algoritmo para comprobar si produce los resultados deseados para su negocio. Técnicas como la validación cruzada o incluso la curva ROC (característica operativa del receptor), funcionan bien para generalizar la salida del modelo para nuevos datos. Si el modelo parece estar produciendo resultados satisfactorios, ¡todos ustedes están listos para ir!

Despliegue del modelo

El despliegue de modelos de aprendizaje automático en la producción se puede hacer de una amplia variedad de maneras. La forma más simple es la predicción por lotes. Usted toma un conjunto de datos, ejecuta su modelo, y produce un pronóstico sobre una base diaria o semanal.

El tipo más común de predicción es un simple servicio web. Los datos brutos se transfieren a través de la llamada API REST en tiempo real. Estos datos pueden ser enviados como arbitrarios JSON que permite una completa libertad para proporcionar cualquier dato disponible.

Supervisión de modelos

Con el tiempo un modelo perderá su previsibilidad debido a muchas razones: el entorno empresarial puede cambiar, el procedimiento puede cambiar, más variables pueden estar disponibles o algunas variables se vuelven obsoletas. Supervisará la previsibilidad con el tiempo y decidirá volver a construir el modelo.

Consejos para optimizar el modelado de ciencia de datos

Para obtener lo mejor de los modelos de ciencia de datos, algunos de los métodos para optimizar el modelado de la ciencia de datos son:

Selección del conjunto de datos

La formación de un buen modelo es un acto de equilibrio entre la generalización y la especialización. Es poco probable que un modelo haga bien cada predicción porque los datos son ruidosos, complejos y ambiguos.

Un modelo debe generalizarse para manejar la variedad dentro de los datos, especialmente los datos en los que no ha sido entrenado. Sin embargo, si un modelo generaliza demasiado, podría no encajar con los datos. El modelo necesita especializarse para aprender la complejidad de los datos.

Alternativamente, si el modelo se especializa demasiado, podría sobreadaptar los datos. Los modelos superfijados aprenden los intrincados detalles locales sobre los datos en los que están entrenados. Cuando se les presentan nuevos datos o datos fuera de la muestra, estas complejidades locales podrían no ser válidas. Lo ideal es que el modelo sea una buena representación de los datos en su conjunto, y aceptar que algunos puntos de datos son atípicos que el modelo nunca conseguirá la derecha.

Optimización/afinación del rendimiento

El objetivo es mejorar la eficiencia introduciendo cambios en el estado actual del modelo de datos. Esencialmente, el modelo de datos funciona mejor después de que el modelo de datos pasa por la optimización. Es posible que encuentre que su informe funciona bien en entornos de prueba y desarrollo, pero cuando se despliega a la producción para un consumo más amplio, surgen problemas de rendimiento. Desde la perspectiva del usuario de un informe, el mal rendimiento se caracteriza por páginas de informes que tardan más en cargarse y imágenes que tardan más tiempo en actualizarse. Este bajo rendimiento resulta en una experiencia negativa del usuario.

El mal rendimiento es un resultado directo de un mal modelo de datos, malas expresiones de análisis de datos (DAX), o la mezcla de los dos. El proceso de diseño de un modelo de datos para el rendimiento puede ser tedioso, y a menudo se subestima. Sin embargo, si usted aborda los problemas de rendimiento durante el desarrollo, con la ayuda de las herramientas de visualización correcta obtendrá un mejor rendimiento de informes y una experiencia de usuario más positiva.

Tire sólo de los datos que necesita

Donde sea que pueda, limite los datos extraídos a las únicas columnas y filas que realmente necesita para los propósitos de informes y ETL (Extraer, Transformar y Cargar). No hay necesidad de sobrecargar su cuenta con datos no utilizados, ya que ralentizará el procesamiento de datos y todos los cálculos dependientes.

Sintonización del hiperparametro

La forma principal de sintonizar los modelos de ciencia de datos es ajustar los hiperparametros de modelos. Los hiperparametros son parámetros de entrada que se configuran antes de que el modelo inicie el proceso de aprendizaje. Se llaman hiperparametros porque los modelos también usan parámetros. Sin embargo, esos parámetros son internos del modelo y se ajustan por el modelo durante el proceso de formación.

Muchas bibliotecas de ciencia de datos utilizan valores predeterminados para hiperparametros como una mejor conjetura. Estos valores pueden crear un modelo razonable, pero la configuración óptima depende de los datos que se están modelando. La única manera de resolver la configuración óptima es a través de la prueba y el error.

Aplicaciones de la Ciencia de los Datos

Es necesario aplicar los métodos y técnicas anteriormente discutidos en el kit de herramientas de ciencia de datos apropiadamente a los problemas de análisis específicos y evaluar los datos disponibles para abordarlos. Los buenos científicos de datos siempre deben ser capaces de entender la naturaleza del problema a la mano y analizar, y ver si es una tarea de agrupación, clasificación o regresión? y llegar a la mejor aproximación algorítmica que puede dar las respuestas esperadas dadas las características y la naturaleza de los datos.

La ciencia de los datos ya ha demostrado resolver algunos de los complejos problemas en la amplia gama de industrias como la educación, la salud, el automóvil, el comercio electrónico, la agricultura, etc. y, sin embargo, producir una mayor productividad, soluciones inteligentes, una mayor seguridad y cuidado, inteligencia empresarial:

Smart Gate Security: Objetivo es acelerar las transacciones de entrada y verificar fácilmente los visitantes repetidos en entradas comunitarias cerradas con la ayuda de License Plate Recognition (LPR). Este sistema de seguridad de la puerta captura una imagen de la placa de matrícula para cada uno de los huéspedes que utilizan el carril de visitantes para entrar. Utilizando LPR, la imagen se hace referencia cruzada con la base de datos de vehículos aprobados a los que se permite la entrada en la comunidad. La puerta se abrirá automáticamente Si el vehículo ha estado en la comunidad antes y la matrícula es reconocida como verificada y permanente.
ATM Surveillance: Hoy en día las cámaras de CCTV desplegadas en las instalaciones de ATM actúan principalmente como una manera de proporcionar las imágenes para que uno pueda analizar los videos cuando se produce un accidente/crimen en las instalaciones y puede ser de ayuda con la detección del culpable. La IA con la ayuda de Deep Learning y Computer Vision ha cambiado la forma en que se hace el análisis de las personas. Con estos avances, el análisis de vehículos está ayudando a detectar y levantar alertas en tiempo real sobre actividades sospechosas en las instalaciones de los cajeros automáticos, como el hacinamiento en los cajeros automáticos, las oclusiones faciales, la detección de anomalías y la manipulación de cámaras, etc.
Análisis de Sentimiento: Análisis de Sentimiento es la minería contextual del texto que identifica y extrae información subjetiva del material de origen, y mientras monitorea conversaciones en línea, ayuda a un negocio a obtener la comprensión del sentimiento social de su marca, producto o servicio.

La clasificación de texto más común se hace en el análisis de sentimientos, donde los textos se clasifican como positivos o negativos. A veces el problema en cuestión puede ser un poco más difícil, clasificando si un tweet es sobre un desastre real sucediendo o no. No todos los tuits que contienen palabras asociadas con desastres son realmente sobre desastres. Un tuit como, "Los bosques de California en llamas cerca de San Francisco" es un tuit que debe ser tomado en consideración, mientras que "California este fin de semana estaba en llamas, los buenos tiempos en San Francisco" pueden ser ignorados con seguridad.

Análisis de marca basado en la visión: En su mayoría el contenido creado hoy en día es visual, ya sea como imágenes, vídeo o ambos. Los consumidores se comunican diariamente con imágenes y vídeos. Brand Analytics basado en la visión es la necesidad de la hora para desbloquear valores ocultos de imágenes y vídeos. Con las aplicaciones como Monitoreo de Patrocinio, Monitoreo de Anuncios y Monitoreo de Marcas, etc., Brand Analytics ofrece información de impacto clave en tiempo real, incluyendo ROI Patrocinio, análisis de competidores e información visual de marca.

Conclusión

Data Science es un arte tanto como una ciencia. Al comprender las diversas técnicas, métodos, herramientas y enfoques analíticos, los científicos de datos pueden ayudar a las organizaciones que los emplean a lograr los beneficios estratégicos y competitivos que muchos rivales empresariales ya están disfrutando. En este post hemos aprendido lo que es el modelado de datos en la ciencia de los datos en detalle. Con la ayuda de ejemplos significativos discutimos diferentes tipos de modelado de datos.

Los modelos de Data Science vienen con diferentes sabores y técnicas -- afortunadamente, la mayoría de los modelos avanzados se basan en un par de fundamentos. En este artículo hemos discutido en detalle las técnicas clave de modelado de la ciencia de los datos. Como hemos visto, construir un modelo de ciencia de datos es un hermoso viaje para recopilar conjuntos de datos variados y darle sentido. Hemos discutido varios pasos involucrados en el modelado de la ciencia de datos y algunas de las estrategias importantes que debemos tener en cuenta para optimizar aún más el modelado de la ciencia de datos.

Teniendo en cuenta la armería con la que está equipado, la ciencia de los datos tiene diversas aplicaciones en diferentes sectores y verticales de negocios. La ciencia de los datos, como la mayoría de las tecnologías de ahí fuera, es neutral de valor, y es sólo la forma en que se implementan y por quién las hace buenas o malas. Con cualquier nueva tecnología existe el peligro de que caiga en las manos equivocadas. Depende de todos nosotros asegurarnos de que se desarrolle responsablemente para el bien social.

Preguntas frecuentes (FAQs)

¿Qué es un modelo de ciencia de datos?

Un modelo de ciencia de datos organiza los elementos de datos y estandariza cómo los elementos de datos se relacionan entre sí y con las propiedades de las entidades del mundo real.

¿Cuáles son los diferentes modelos ML?

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Venkatesh Wadawadagi

Venkatesh Wadawadagi es un Científico Principal de Datos, Líder de Práctica, Expositor, Autor y Entrenador con más de 10 años de experiencia práctica en dominio y tecnología en I+D y desarrollo de productos; especializado en Visual-AI, Embedded-AI, Ingeniería y Análisis, y Subsistemas Multimedia. En Sahaj Software es arquitecto y líder de los equipos para desarrollar soluciones de IA y basadas en datos construidas específicamente, siendo las principales áreas de atención las de Computer Vision y Deep Learning.

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