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

El componente esencial de la ciencia de los datos es la estadística. Es un método para recopilar y analizar los datos numéricos en una gran cantidad para obtener información útil y significativa.

Hay dos categorías principales de estadísticas:

Estadísticas descriptivas:

Las estadísticas descriptivas ayudan a organizar los datos y sólo se centran en las características de los parámetros que proporcionan los datos. Por ejemplo, usted quiere encontrar la altura media de los estudiantes en un aula, en las estadísticas descriptivas, usted registrará las alturas de todos los estudiantes en la clase, y entonces usted encontraría la altura máxima, mínima y media de la clase.

Estadísticas inferenciales:

Las estadísticas inferenciales generalizan un gran conjunto de datos y aplican la probabilidad antes de concluir. También le permite inferir parámetros de la población basados en estadísticas de muestra y construir modelos sobre ella. Por ejemplo, si consideramos el mismo ejemplo de encontrar la altura media de los estudiantes en una clase, entonces en Estadísticas Inferenciales, usted tomará un conjunto de muestra de la clase, básicamente unas pocas personas de toda la clase. Ya habías agrupado la clase en alta, media y corta. En este método, construirás un modelo estadístico y lo ampliarás para toda la población de la clase.

Visualización:

Visualización significa representar los datos en imágenes como mapas, gráficos, etc. para que la gente pueda entenderlo fácilmente. Hace que sea fácil acceder a una gran cantidad de datos. El objetivo principal de la visualización de datos es facilitar la identificación de patrones, tendencias y valores atípicos en grandes conjuntos de datos. Los principales beneficios de la visualización de datos incluyen:

Puede absorber información rápidamente, mejorar los conocimientos y tomar decisiones más rápidas.
Aumenta la comprensión de las próximas medidas que deben adoptarse para mejorar la organización.
Proporciona una mejor capacidad para mantener el interés de la audiencia con la información que pueden entender.
Da una fácil distribución de información que aumenta la oportunidad de compartir ideas con todos los involucrados.
Elimina la necesidad de científicos de datos ya que los datos son más accesibles y comprensibles.
Aumenta la capacidad de actuar rápidamente sobre los hallazgos y, por lo tanto, lograr el éxito con mayor velocidad y menos errores.

Aprendizaje automático:

Machine Learning actúa como columna vertebral para la ciencia de los datos. Significa proporcionar entrenamiento a una máquina de tal manera que actúe como un cerebro humano. Varios algoritmos se utilizan para resolver los problemas. Con la ayuda de Aprendizaje automático , se hace fácil hacer predicciones sobre datos imprevistos / futuros.

Machine Learning hace una predicción, patrones de análisis, y da recomendaciones y se utiliza con frecuencia en la detección de fraude y retención de clientes.

Por ejemplo, una plataforma de redes sociales, es decir, Facebook, donde los algoritmos rápidos se utilizan para recopilar la información de comportamiento de cada usuario disponible en las redes sociales y también les recomiendan los artículos relevantes, archivos multimedia, y mucho más basado en su elección.

Hay cuatro tipos de aprendizaje automático:

Aprendizaje automático supervisado

En este tipo de aprendizaje automático, la máquina se centra principalmente en problemas de regresión y clasificación. Ya sabemos la salida correcta y la relación con la entrada y la salida en esta fase. También se ocupa de conjuntos de datos etiquetados y algoritmos, y la máquina obtiene los últimos datos calculados en la máquina, también conocido como datos de destino. Incluye los datos así como un resultado. Hay dos procesos principales:

Clasificación: Es el proceso en el que los datos de entrada se etiquetan sobre la base de experiencias de datos anteriores. Las máquinas también se entrenan con algoritmos sobre el formato de datos, y los algoritmos especifican el formato a reconocer por la máquina. Los ejemplos de clasificación son pronósticos meteorológicos y especifican si el mañana será caluroso o frío. Naive Bayes, Support Vector Machine y Decision Tree son los algoritmos de aprendizaje automático supervisados más populares.
Regresión: Es el proceso para identificar los datos etiquetados y calcular los resultados basados en la predicción. La máquina puede aprender los datos y mostrar resultados reales. Estos resultados se basan en valores independientes. Por ejemplo, un cuadro humano se le da a un hombre común para identificar el género de la persona en la imagen. Otro ejemplo es la predicción de la temperatura del mañana basada en datos pasados. La regresión lineal se utiliza para problemas de regresión.

Aprendizaje automático no supervisado

Aquí, los resultados son desconocidos y necesitan ser definidos. Utiliza datos sin etiqueta para el aprendizaje automático, y no tenemos ni idea de los tipos de resultados. La máquina observa los algoritmos y luego encuentra la estructura de los datos y tiene menos complejidad computacional y utiliza análisis de datos en tiempo real. Los resultados son muy fiables en comparación con el aprendizaje supervisado. Por ejemplo, podemos presentar imágenes de frutos a este modelo, y este modelo hace clusters y los separa basándose en un patrón dado y relaciones. Hay dos tipos:

Agrupación : En el agrupamiento, los datos se encuentran en segmentos y grupos significativos. Está basado en pequeños grupos. Estos grupos tienen sus patrones a través de los cuales los datos se organizan y segmentan. Los clustering K-means, clustering jerárquico y clustering espacial basado en la densidad son algoritmos de clustering más populares.
Reducción de la dimensionalidad: Los datos innecesarios se eliminan para resumir la distribución de datos en grupos en esta fase.

Aprendizaje automático semi-supervisado

El aprendizaje automático semi-supervisado, también conocido como aprendizaje híbrido, y se encuentra entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado. Este modelo tiene una combinación de datos etiquetados y no etiquetados. Estos datos tienen menos porcentajes de datos etiquetados y más porcentajes de datos no etiquetados. Los datos etiquetados son muy baratos en comparación con los datos no etiquetados. El procedimiento es que el algoritmo utiliza algoritmos de aprendizaje no supervisados para agrupar los datos etiquetados y luego utiliza el algoritmo de aprendizaje supervisado.

Aprendizaje de refuerzo

En este aprendizaje, no hay conjuntos de datos de capacitación. La máquina tiene un software especial que funciona como agente con el entorno para obtener retroalimentación. El trabajo de un agente es lograr el objetivo y obtener la retroalimentación requerida. Un ejemplo de un problema de aprendizaje de refuerzo es jugar juegos, en los que un agente tiene un conjunto de metas para obtener puntuaciones altas y retroalimentación en términos de castigo y recompensas mientras juega.

Aprendizaje profundo:

Deep Learning es una nueva investigación de aprendizaje automático en la que el algoritmo selecciona el modelo de análisis a seguir. Aquí los datos pasan por múltiples números de transformaciones no lineales para obtener una salida. Profundo denota muchos pasos en este caso. La salida de un paso será la entrada para otro paso, y esto se hace continuamente para obtener una salida final. Por ejemplo, transformación de la matriz. El aprendizaje profundo se conoce a veces como redes neuronales profundas (DNN) porque utiliza redes neuronales artificiales multicapas para implementar el aprendizaje profundo. Las redes neuronales artificiales se construyen de la misma manera, con nodos neuronales que están conectados como una red. Los algoritmos de aprendizaje profundo requieren máquinas muy potentes y son muy útiles para detectar patrones a partir de datos de entrada.

Experiencia de dominio:

Por conocimientos especializados se entiende los conocimientos especializados o las aptitudes de un área en particular. Hay varias áreas en la ciencia de datos para las que necesitamos expertos en dominios. No se puede desbloquear la característica completa de un algoritmo sin tener el conocimiento adecuado sobre el campo de donde vienen los datos. Cuanto menos sepamos del problema, más difícil será resolverlo. Además, un alto nivel de experiencia en el área puede mejorar enormemente la precisión del modelo que desea construir. Es por eso que los científicos de datos suelen estar bien informados en las diferentes áreas en las que trabajan. Puede que no sean expertos en todo, pero un buen científico de datos usualmente se centra en más de un área de experiencia.

Ingeniería de datos:

Data Engineering consiste en adquirir, almacenar, recuperar y transformar los datos. La clave para entender la ingeniería de datos está en la parte de ingeniería. Los ingenieros diseñan y construyen cosas. Ingenieros de datos diseñar y construir tuberías que transformen y transporten datos en un formato, y llegue a los científicos de datos u otros usuarios finales en un estado altamente utilizable. Estas tuberías deben tomar datos de muchas fuentes diferentes y recogerlos en un único almacén que represente los datos de manera uniforme como una única fuente de verdad.

Computación avanzada:

La computación avanzada implica diseñar, escribir, depurar y mantener el código fuente de los programas informáticos. Las capacidades informáticas avanzadas se utilizan para manejar una gama cada vez mayor de problemas de ciencia e ingeniería, muchos de los cuales son intensivos en computación y datos.

Matemáticas:

Las matemáticas implican el estudio de la cantidad, la estructura, el espacio y los cambios. Las buenas matemáticas son importantes para un científico de datos. Más allá de los conceptos básicos de cálculo, álgebra lineal, y la probabilidad, hay un cierto tipo de pensamiento matemático que surge con bastante frecuencia cuando se trata de entender los datos. Se trata de cuantificar algo que se desea medir, a continuación, entender cómo funciona la cuantificación en términos matemáticos. La parte emocionante no es generalmente hacer matemáticas, pero averiguar qué matemáticas hacer.

Idiomas de programación:

En general, la organización de los datos y la investigación se terminan con la programación por computadora. En ciencia de datos, los dos lenguajes de programación más utilizados son Python y R.

PYTHON : Python es un lenguaje de programación de alto nivel que proporciona una vasta biblioteca estándar. Es el lenguaje más popular ya que la mayoría de los científicos de datos aman este. Es extensible y ofrece bibliotecas de análisis de datos gratuitas. Las mejores características de Python son el tipo dinámico, funcional, orientado a objetos, la gestión automática de la memoria y el procedimiento.
R : R es el lenguaje de programación popular entre los científicos de datos, que se puede utilizar en Windows, UNIX, y Mac Sistema Operativo. La mejor característica del lenguaje R es una visualización de datos que sería más difícil en Python, pero es menos amigable para principiantes que Python. El lenguaje R se utiliza para hacer análisis sociales con el uso de datos post. Twitter también utiliza este lenguaje para la visualización de datos, y la agrupación semántica, y Google utiliza para evaluar la eficiencia de los anuncios y hacer predicciones económicas.
JAVA : Java es un lenguaje de programación orientado a objetos que proporciona un gran número de herramientas y bibliotecas. Es simple, portátil, seguro, independiente de la plataforma, orientado a objetos y multihilo; por eso es adecuado para la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
NoSQL : SQL se utiliza para manejar datos estructurados del sistema de gestión de bases de datos relacionales a través de la programación. Sin embargo, a veces necesita procesar algunos datos no estructurados sin un esquema específico, para el cual debe utilizar NoSQL. Garantiza un mejor rendimiento en el almacenamiento de una gran cantidad de datos.