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

La ciencia de los datos se ha convertido en el trabajo más exigente del siglo XXI. Cada organización está buscando candidatos con conocimiento de la ciencia de los datos. En este tutorial, estamos dando una introducción a la ciencia de los datos, con funciones de la ciencia de los datos, herramientas para la ciencia de los datos, componentes de la ciencia de los datos, aplicaciones, etc.

Así que vamos a empezar,

¿Qué es la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos es un estudio profundo de la enorme cantidad de datos, que implica extraer información significativa de datos crudos, estructurados y no estructurados que se procesan utilizando el método científico, diferentes tecnologías y algoritmos.

Se trata de un campo multidisciplinario que utiliza herramientas y técnicas para manipular los datos para que puedas encontrar algo nuevo y significativo.

La ciencia de los datos utiliza el hardware más potente, los sistemas de programación y los algoritmos más eficientes para resolver los problemas relacionados con los datos. Es el futuro de la inteligencia artificial.

En resumen, podemos decir que la ciencia de los datos se trata de:

Hacer las preguntas correctas y analizar los datos brutos.
Modelar los datos utilizando varios algoritmos complejos y eficientes.
Visualizar los datos para obtener una mejor perspectiva.
Comprender los datos para tomar mejores decisiones y encontrar el resultado final.

Ejemplo

Supongamos que queremos viajar de la estación A a la estación B en coche. Ahora, tenemos que tomar algunas decisiones, como qué ruta será la mejor ruta para llegar más rápido en el lugar, en qué ruta no habrá atasco de tráfico, y que será rentable. Todos estos factores de decisión actuarán como datos de entrada, y obtendremos una respuesta adecuada de estas decisiones, por lo que este análisis de datos se llama el análisis de datos, que es parte de la ciencia de datos.

Necesidad de la ciencia de los datos:

Hace algunos años, los datos eran menores y en su mayoría disponibles en forma estructurada, que podían almacenarse fácilmente en hojas de Excel y procesarse utilizando herramientas de BI.

Pero en el mundo de hoy, los datos se están volviendo tan vastos, es decir, aproximadamente 2,5 quintos bytes de datos está generando en todos los días, lo que llevó a la explosión de datos. Se estima, según las investigaciones, que para 2020, 1,7 MB de datos serán creados a cada segundo, por una sola persona en la tierra. Cada empresa requiere datos para trabajar, crecer y mejorar sus negocios.

Ahora, el manejo de tanta cantidad de datos es una tarea difícil para cada organización. Así que para manejar, procesar y analizar esto, requerimos algunos algoritmos y tecnología complejos, poderosos y eficientes, y esa tecnología llegó a existir como ciencia de datos. A continuación se exponen algunas de las principales razones por las que se utiliza la tecnología de la ciencia de los datos:

Con la ayuda de la tecnología de ciencia de datos, podemos convertir la enorme cantidad de datos crudos y no estructurados en información significativa.
La tecnología de ciencia de datos está optando por varias empresas, ya sea una gran marca o una startup. Google, Amazon, Netflix, etc, que manejan la gran cantidad de datos, están utilizando algoritmos de ciencia de datos para una mejor experiencia del cliente.
La ciencia de los datos está trabajando para automatizar el transporte, como la creación de un autoconducción, que es el futuro del transporte.
La ciencia de los datos puede ayudar en diferentes predicciones tales como varias encuestas, elecciones, confirmación de billetes de vuelo, etc.

Ciencias de los datos Empleos:

Según diversas encuestas, el trabajo científico de datos se está convirtiendo en el trabajo más exigente del siglo XXI debido a las crecientes demandas de ciencia de datos. Algunas personas también lo llamaban "el título de trabajo más caliente del siglo XXI ". Los científicos de datos son los expertos que pueden utilizar diversas herramientas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para entender y analizar los datos.

El promedio salarial de los científicos de datos será de aproximadamente 95.000 a 165.000 dólares anuales , y según diferentes investigaciones, sobre 11,5 millones de trabajo se creará por el año 2026 .

Tipos de trabajo de ciencia de datos

Si usted aprende la ciencia de los datos, entonces usted tiene la oportunidad de encontrar los diversos roles de trabajo emocionantes en este dominio. A continuación se indican las funciones principales:

Científico de datos
Analista de datos
Experto en aprendizaje automático
Ingeniero de datos
Arquitecto de datos
Administrador de datos
Analista de Negocios
Business Intelligence Manager

A continuación se presenta la explicación de algunos títulos de trabajo críticos de la ciencia de los datos.

1. Analista de datos:

Analista de datos es un individuo, que realiza la minería de gran cantidad de datos, modela los datos, busca patrones, relaciones, tendencias, etc. Al final del día, se le ocurre visualizar y reportar para analizar los datos para la toma de decisiones y el proceso de resolución de problemas.

Habilidad requerida: Para convertirse en un analista de datos, usted debe obtener un buen fondo en matemáticas, inteligencia empresarial, minería de datos , y los conocimientos básicos de estadísticas . Usted también debe estar familiarizado con algunos lenguajes de computadora y herramientas tales como MATLAB, Python, SQL, Colmena, Pig, Excel, SAS, R, JS, Spark , etc.

2. Experto en aprendizaje automático:

El experto en aprendizaje automático es el que trabaja con varios algoritmos de aprendizaje automático utilizados en la ciencia de datos como: regresión, agrupación, clasificación, árbol de decisión, bosque aleatorio , etc.

Habilidad requerida: Lenguajes de programación como Python, C++, R, Java y Hadoop. También debe tener una comprensión de varios algoritmos, habilidad analítica para resolver problemas, probabilidad y estadísticas.

3. Ingeniero de datos:

Un ingeniero de datos trabaja con gran cantidad de datos y es responsable de construir y mantener la arquitectura de datos de un proyecto de ciencia de datos. El ingeniero de datos también trabaja para la creación de los procesos de conjuntos de datos utilizados en el modelado, la minería, la adquisición y la verificación.

Un científico de datos es un profesional que trabaja con una enorme cantidad de datos para llegar a ideas de negocio convincentes a través del despliegue de diversas herramientas, técnicas, metodologías, algoritmos, etc.

Habilidad requerida: Para convertirse en un científico de datos, uno debe tener conocimientos técnicos de idiomas tales como R, SAS, SQL, Python, Colmena, Cerdo, chispa Apache, MATLAB . Los científicos de datos deben tener una comprensión de las habilidades de estadística, matemáticas, visualización y comunicación.

Prerrequisito para la ciencia de los datos

Prerrequisito no técnico:

Curiosidad: Para aprender la ciencia de los datos, uno debe tener curiosidades. Cuando usted tiene curiosidad y hacer varias preguntas, entonces usted puede entender el problema del negocio fácilmente.
Pensamiento crítico: También es necesario para un científico de datos para que pueda encontrar múltiples formas nuevas de resolver el problema con eficiencia.
Competencias de comunicación: Las habilidades de comunicación son más importantes para un científico de datos porque después de resolver un problema de negocio, es necesario comunicarlo con el equipo.

Componentes de ciencia de datos:

1. Estadísticas: La estadística es uno de los componentes más importantes de la ciencia de los datos. Las estadísticas son una manera de recopilar y analizar los datos numéricos en gran medida y encontrar información significativa a partir de ellos.

2. Experiencia de dominio: En la ciencia de los datos, la experiencia de dominio une la ciencia de los datos. Los conocimientos especializados de dominio significan conocimientos especializados o habilidades de un área en particular. En la ciencia de los datos, hay varias áreas para las que necesitamos expertos en dominios.

3. Ingeniería de datos: La ingeniería de datos es una parte de la ciencia de datos, que implica adquirir, almacenar, recuperar y transformar los datos. La ingeniería de datos también incluye metadatos (datos sobre datos) a los datos.

4. Visualización: La visualización de datos se refiere a la representación de datos en un contexto visual para que las personas puedan entender fácilmente la importancia de los datos. La visualización de datos facilita el acceso a la enorme cantidad de datos en imágenes.

6. Matemáticas: La matemática es la parte crítica de la ciencia de los datos. Las matemáticas implican el estudio de la cantidad, la estructura, el espacio y los cambios. Para un científico de datos, el conocimiento de las buenas matemáticas es esencial.

7. Aprendizaje automático: El aprendizaje automático es la columna vertebral de la ciencia de los datos. El aprendizaje automático está a punto de proporcionar entrenamiento a una máquina para que pueda actuar como un cerebro humano. En ciencias de datos, utilizamos varios algoritmos de aprendizaje automático para resolver los problemas.

Aprendizaje automático en Ciencias de los Datos

Para convertirse en un científico de datos, uno también debe ser consciente del aprendizaje automático y sus algoritmos, como en la ciencia de datos, hay varios algoritmos de aprendizaje automático que están siendo ampliamente utilizados. Los siguientes son el nombre de algunos algoritmos de aprendizaje automático utilizados en la ciencia de datos:

Regresión
Árbol de decisiones
Agrupación
Análisis de los componentes principales
Soporte de máquinas vectoriales
Naive Bayes
Red neuronal artificial
Apriori

Le proporcionaremos una breve introducción para algunos de los algoritmos importantes aquí,

1. Algoritmo de regresión lineal: La regresión lineal es el algoritmo de aprendizaje automático más popular basado en el aprendizaje supervisado. Este algoritmo trabaja en la regresión, que es un método de modelar los valores de destino basado en variables independientes. Representa la forma de la ecuación lineal, que tiene una relación entre el conjunto de entradas y la salida predictiva. Este algoritmo se utiliza principalmente en pronósticos y predicciones. Puesto que muestra la relación lineal entre la variable entrada y salida, por lo tanto se llama regresión lineal.

La siguiente ecuación puede describir la relación entre las variables x e y:

2. Árbol de decisiones: El algoritmo Decision Tree es otro algoritmo de aprendizaje automático, que pertenece al algoritmo de aprendizaje supervisado. Este es uno de los algoritmos de aprendizaje automático más populares. Puede utilizarse tanto para problemas de clasificación como de regresión.

En el algoritmo de árbol de decisión, podemos resolver el problema, utilizando la representación de árbol en el que, cada nodo representa una característica, cada rama representa una decisión, y cada hoja representa el resultado.

A continuación se muestra el ejemplo de un problema de oferta de trabajo:

En el árbol de decisiones, partimos de la raíz del árbol y comparamos los valores del atributo raíz con el atributo registro. Sobre la base de esta comparación, seguimos la rama según el valor y luego pasar al siguiente nodo. Continuamos comparando estos valores hasta llegar al nodo de hoja con el valor de clase predicado.

3. Agrupación K-Means: K-means clustering es uno de los algoritmos más populares del aprendizaje automático, que pertenece al algoritmo de aprendizaje no supervisado. Resuelve el problema del agrupamiento.

Si se nos da un conjunto de datos de ítems, con ciertas características y valores, y necesitamos categorizar esos conjuntos de ítems en grupos, para que este tipo de problemas puedan ser resueltos usando el algoritmo de agrupamiento k-means.

El algoritmo de agrupamiento K-means apunta a minimizar una función objetiva, que se conoce como función de error al cuadrado, y se da como:

Dónde , J(V) => Función objetiva 'x i - v j ' => Distancia euclidiana entre x i y v j . c i ' = > Número de puntos de datos en i ió cluster. C = > Número de clusters.

¿Cómo resolver un problema en Ciencia de Datos usando algoritmos de aprendizaje automático?

Ahora, vamos a entender cuáles son los tipos más comunes de problemas ocurrieron en la ciencia de datos y cuál es el enfoque para resolver los problemas. Así que en la ciencia de los datos, los problemas se resuelven usando algoritmos, y a continuación está la representación de diagramas para algoritmos aplicables para posibles preguntas:

¿Esto es A o B? :

Podemos referirnos a este tipo de problema que sólo tiene dos soluciones fijas como Sí o No, 1 o 0, puede o no. Y este tipo de problemas se pueden resolver usando algoritmos de clasificación.

¿Esto es diferente? :

Podemos referirnos a este tipo de pregunta que pertenece a varios patrones, y tenemos que encontrar extraño de ellos. Este tipo de problemas se pueden resolver usando algoritmos de detección de anomalías.

¿Cuánto o cuántos?

El otro tipo de problema ocurre que piden valores numéricos o figuras como cuál es la hora de hoy, cuál será la temperatura de hoy, se puede resolver usando algoritmos de regresión.

¿Cómo se organiza esto?

Ahora si usted tiene un problema que necesita tratar con la organización de los datos, entonces se puede resolver usando algoritmos de agrupación.

El algoritmo de agrupamiento organiza y agrupa los datos en función de características, colores u otras características comunes.

Ciclo de vida de la ciencia de los datos

El ciclo de vida de la ciencia de los datos se explica como el siguiente diagrama.

A continuación se presentan las principales fases del ciclo de vida de la ciencia de los datos:

1. Descubrimiento: La primera fase es el descubrimiento, que implica hacer las preguntas correctas. Cuando se inicia cualquier proyecto de ciencia de datos, es necesario determinar cuáles son los requisitos básicos, las prioridades y el presupuesto del proyecto. En esta fase, necesitamos determinar todos los requisitos del proyecto, tales como el número de personas, tecnología, tiempo, datos, un objetivo final, y luego podemos enmarcar el problema de negocio en el primer nivel de hipótesis.

2. Preparación de los datos: La preparación de datos también se conoce como Data Munging. En esta fase, tenemos que realizar las siguientes tareas:

Limpieza de datos
Reducción de datos
Integración de datos
Transformación de datos,

Después de realizar todas las tareas anteriores, podemos utilizar fácilmente estos datos para nuestros procesos posteriores.

3. Planificación de modelos: En esta fase, necesitamos determinar los diversos métodos y técnicas para establecer la relación entre las variables de entrada. Aplicaremos análisis de datos exploratorios (EDA) utilizando diversas fórmulas estadísticas y herramientas de visualización para entender las relaciones entre variables y ver qué datos pueden informarnos. Las herramientas comunes utilizadas para la planificación de modelos son:

Servicios de análisis SQL
R
SAS
Python

4. Construcción de modelos: En esta fase se inicia el proceso de construcción de modelos. Crearemos conjuntos de datos para entrenamiento y pruebas. Aplicaremos diferentes técnicas como asociación, clasificación y clustering, para construir el modelo.

A continuación se presentan algunas herramientas comunes de construcción de modelos:

SAS Enterprise Miner
WEKA
Modelador SPCS
MATLAB

5. Operacionalizar: En esta fase, entregaremos los informes finales del proyecto, junto con informes, código y documentos técnicos. Esta fase le ofrece una visión clara del rendimiento completo del proyecto y otros componentes a pequeña escala antes de su despliegue completo.

6. Comunicar los resultados: En esta fase, comprobaremos si alcanzamos el objetivo, que hemos establecido en la fase inicial. Comunicaremos los hallazgos y el resultado final con el equipo de negocios.

Aplicaciones de la Ciencia de los Datos:

Reconocimiento de imágenes y reconocimiento del habla: La ciencia de los datos está utilizando actualmente para el reconocimiento de la imagen y el habla. Cuando subes una imagen en Facebook y empiezas a recibir la sugerencia de etiquetar a tus amigos. Esta sugerencia de etiquetado automático utiliza el algoritmo de reconocimiento de imágenes, que es parte de la ciencia de datos. Cuando dices algo usando, "Ok Google, Siri, Cortana", etc., y estos dispositivos responden según el control de voz, por lo que esto es posible con el algoritmo de reconocimiento de voz.
Mundo de juego: En el mundo del juego, el uso de algoritmos de aprendizaje automático está aumentando día a día. EA Sports, Sony, Nintendo, están utilizando ampliamente la ciencia de los datos para mejorar la experiencia del usuario.
Búsqueda en Internet: Cuando queremos buscar algo en Internet, entonces utilizamos diferentes tipos de motores de búsqueda como Google, Yahoo, Bing, Ask, etc. Todos estos motores de búsqueda utilizan la tecnología de ciencia de datos para mejorar la experiencia de búsqueda, y se puede obtener un resultado de búsqueda con una fracción de segundos.
Transporte: Las industrias del transporte también utilizan la tecnología de la ciencia de los datos para crear automóviles autoconductores. Con los coches automotores, será fácil reducir el número de accidentes de tráfico.
Sistemas de recomendación: La mayoría de las empresas, como Amazon, Netflix, Google Play, etc., están utilizando tecnología de ciencia de datos para hacer una mejor experiencia de usuario con recomendaciones personalizadas. Tal como, cuando usted busca algo en Amazon, y usted comenzó a obtener sugerencias para productos similares, por lo que esto es debido a la tecnología de ciencia de datos.
Detección de riesgos: Las industrias financieras siempre tuvieron un problema de fraude y riesgo de pérdidas, pero con la ayuda de la ciencia de los datos, esto puede ser rescatado. La mayoría de las compañías financieras están buscando el científico de datos para evitar riesgos y cualquier tipo de pérdidas con un aumento en la satisfacción del cliente.