¿Cuáles son los pasos del proceso de ciencia de datos?

Aunque los científicos de datos a menudo no están de acuerdo sobre las implicaciones de un conjunto de datos dado, prácticamente todos los profesionales de la ciencia de datos coinciden en la necesidad de seguir el proceso de ciencia de datos, que es un marco estructurado utilizado para completar un proyecto de ciencia de datos. Hay muchos marcos diferentes, y algunos son mejores para casos de uso empresarial, mientras que otros funcionan mejor para casos de uso de investigación.

Este post explicará los marcos de procesos de ciencia de datos más populares, cuáles son los mejores para cada caso de uso, y los elementos fundamentales que componen cada uno.

¿Qué es el proceso de ciencia de datos?

El proceso de ciencia de datos es un enfoque sistemático para resolver un problema de datos. Proporciona un marco estructurado para articular su problema como una pregunta, decidir cómo resolverlo, y luego presentar la solución a las partes interesadas.

Ciclo de vida de la ciencia de datos

Otro término para el proceso de ciencia de datos es el ciencias de los datos ciclo de vida. Los términos se pueden usar indistintamente, y ambos describen un proceso de flujo de trabajo que comienza con la recopilación de datos, y termina con la implementación de un modelo que esperamos responda a sus preguntas. Entre las medidas que se han de adoptar figuran las siguientes:

Enmarcar el problema

Comprender y enmarcar el problema es el primer paso del ciclo de vida de la ciencia de los datos. Este encuadre le ayudará a construir un modelo eficaz que tendrá un impacto positivo en su organización.

Recopilación de datos

El siguiente paso es recopilar el conjunto correcto de datos. Los datos específicos de alta calidad —y los mecanismos para recopilarlos— son cruciales para obtener resultados significativos. Dado que gran parte de los aproximadamente 2,5 mil millones de bytes de datos creados cada día vienen en formatos no estructurados, es probable que necesite extraer los datos y exportarlos a un formato utilizable, como un archivo CSV o JSON.

Datos de limpieza

La mayoría de los datos que recopile durante la fase de recolección serán desestructurados, irrelevantes y no filtrados. Los malos datos producen malos resultados, por lo que la precisión y eficacia de su análisis dependerán en gran medida de la calidad de sus datos.

Este paso es el proceso que requiere más tiempo, pero encontrar y resolver defectos en sus datos es esencial para construir modelos eficaces.

Análisis de datos exploratorios (EDA)

Ahora que usted tiene una gran cantidad de datos organizados, de alta calidad, usted puede comenzar a conducir un análisis de datos exploratorios (EDA). EDA eficaz le permite descubrir información valiosa que será útil en la próxima fase del ciclo de vida de la ciencia de datos.

Construcción y despliegue del modelo

A continuación, vas a hacer el real modelización de datos . Aquí es donde vas a usar aprendizaje automático , modelos estadísticos y algoritmos para extraer ideas y predicciones de alto valor.

Conocer a otros estudiantes de ciencia de datos

Comunicando sus resultados

Por último, comunicará sus hallazgos a las partes interesadas. Cada científico de datos necesita construir su repertorio de habilidades de visualización para hacer esto.

Sus partes interesadas están principalmente interesadas en lo que sus resultados significan para su organización, y a menudo no les importará el complejo trabajo de back-end que se utilizó para construir su modelo. Comunica tus hallazgos de una manera clara y atractiva que ponga de relieve su valor en la planificación y operación estratégica del negocio.

Pasos y marco del proceso de ciencia de datos

Hay varios marcos de proceso de ciencia de datos diferentes que usted debe saber. Si bien todos tienen como objetivo guiarlo a través de un flujo de trabajo efectivo, algunas metodologías son mejores para ciertos casos de uso.

CRISP-DM

CRISP-DM es sinónimo de Proceso estándar de la industria cruzada para la minería de datos. Es una metodología estándar de la industria y modelo de proceso que es popular porque es flexible y personalizable. También es un método probado para guiar los proyectos de minería de datos. El modelo CRISP-DM incluye seis fases en el ciclo de vida del proceso de datos. Esas seis fases son las siguientes:

Para entender mejor el negocio, científicos de datos reunirse con las partes interesadas, expertos en temas y otras personas que puedan ofrecer información sobre el problema de que se trata. También pueden hacer investigaciones preliminares para ver cómo otros han tratado de resolver problemas similares. En última instancia, tendrán un problema claramente definido y una hoja de ruta para resolverlo.

2. Comprensión de los datos

El siguiente paso en CRISP-DM es entender sus datos. En esta fase, usted determinará qué datos tiene, dónde se puede obtener más de ellos, lo que sus datos incluyen, y su calidad. También decidirá qué herramientas de recopilación de datos utilizará y cómo recopilará sus datos iniciales. A continuación, describirá las propiedades de sus datos iniciales, como el formato, la cantidad y los registros o campos de sus conjuntos de datos.

Recopilar y describir sus datos le permitirá comenzar a explorarlos. Luego puedes formular tu primera hipótesis haciendo preguntas de ciencia de datos que pueden ser respondidas a través de consultas, visualización o reportes. Finalmente, verificará la calidad de sus datos determinando si hay errores o si faltan valores.

3. Preparación de datos

Preparación de datos es a menudo la fase que lleva más tiempo, y es posible que tenga que volver a esta fase varias veces a lo largo de su proyecto.

Los datos provienen de varias fuentes y por lo general son inutilizables en estado bruto, ya que a menudo tiene atributos corruptos y faltantes, valores contradictorios y valores atípicos. La preparación de datos resuelve estos problemas y mejora la calidad de sus datos, lo que permite su uso eficaz en la etapa de modelado.

La preparación de datos implica muchas actividades que se pueden realizar de diferentes maneras. Las principales actividades de preparación de datos son las siguientes:

Limpieza de datos: fijación de datos incompletos o erróneos
Integración de datos: unificar los datos de diferentes fuentes
Transformación de datos: formatear los datos
Reducción de datos: reducir los datos a su forma más simple
Discretización de datos: reducir el número de valores para facilitar la gestión de datos
Ingeniería de largometrajes: seleccionar y transformar variables para trabajar mejor con el aprendizaje automático

4. Modelado

Hay múltiples opciones para el modelado de datos. Usted elegirá qué opción es la mejor basada en los objetivos del negocio, las variables involucradas y las herramientas disponibles.

Al seleccionar su técnica de modelado, producirá dos informes. El primero especificará la técnica de modelado que va a utilizar. La segunda documentará las suposiciones que utiliza su informe de modelado, si su modelo requiere un tipo específico de distribución de datos, por ejemplo.

Una vez que haya elegido su técnica de modelado, diseñará pruebas para determinar lo bien que funciona su modelo. Para este paso, su entregable será su diseño de prueba. Esto puede implicar dividir sus datos en datos de entrenamiento y datos de prueba para evitar el exceso de ajuste, lo que ocurre cuando se diseña un modelo que se ajusta perfectamente a un conjunto de datos, pero no funciona con otros. Es esencial evitar introducir cualquier sesgo en sus datos en esta fase.

A continuación, construirá su modelo para abordar sus objetivos de negocio específicos. Cuando hagas esto, entregarás tres artículos:

Una lista de ajustes de parámetros
Descripción de los modelos
Los propios modelos

El paso final en la fase de modelado es evaluar sus modelos. Los revisarás desde el punto de vista técnico y empresarial. Expertos en temas de su equipo de proyecto también pueden participar en la revisión de sus modelos.

Una evaluación de modelo resumirá las conclusiones de su revisión de modelo, incluyendo un ranking de modelos si usted ha desarrollado más de uno. En este momento, usted puede revisar sus parámetros y llevar a cabo otra ronda de modelado.

5. Evaluación

En el fase de evaluación , usted evaluará el modelo basado en los objetivos de su negocio. Luego, revisará su proceso de trabajo y explicará cómo su modelo ayudará al negocio, resumirá sus hallazgos y hará cualquier corrección.

Finalmente, usted determinará sus próximos pasos. ¿Está su modelo listo para el despliegue? ¿Necesita una nueva iteración u otro proyecto de dependencia?

6. Despliegue

Si bien el despliegue es la última fase de la CRISP-DM metodología, no es necesariamente el final de su proyecto. Durante la fase de despliegue, planificará y documentará cómo pretende implementar el modelo y cómo se entregarán y presentarán los resultados. También tendrá que supervisar los resultados y mantener el modelo durante la fase de despliegue.

Terminará su proyecto creando un informe resumido y una presentación. Después, planifique revisar todo el proceso para determinar qué funcionó y qué necesita mejora.

Osemn

A diferencia de CRISP-DM, Osemn no es un proceso iterativo. No es tan ampliamente utilizado como CRISP-DM, pero es más valioso para ciertos casos de uso.

Debido a que omite las fases orientadas a los negocios, es ideal para proyectos centrados en la investigación exploratoria, y a menudo es utilizado por instituciones de investigación y organizaciones de salud pública. Con Osemn, usted está más interesado en lo que los datos tienen que decir, en lugar de hacer preguntas específicas.

Obtención de datos

Debido a que la OSEMN no está impulsada por objetivos, la primera fase es: obtener datos . Al igual que con otros marcos, puede utilizar varias herramientas, como el raspado web, API o SQL, para obtener sus datos.

Datos de Scrub

Independientemente de lo que usted planea hacer con sus datos, debe ser depurado antes de que tenga algún valor. Incluso los datos limpios podrían necesitar ser reformateados para que sean utilizables. Este es el paso más importante en cualquier proyecto de datos.

Explorar datos

Explorar sus datos le ayuda a desarrollar una mejor comprensión de cualquier tendencia preliminar y correlaciones que vea. Usted no está probando ninguna hipótesis o evaluar ninguna predicción todavía. Algunos métodos que puede utilizar para explorar sus datos en esta fase incluyen:

Herramientas de línea de comandos
Histogramas para resumir atributos de datos
Histogramas pareados para descubrir relaciones y destacar valores atípicos
Métodos de reducción de la dimensión
Agrupación para descubrir agrupaciones

Datos del modelo

La medida final de un modelo exitoso es lo preciso que es. Por lo general, el modelo más predictivo es el mejor. Usted puede medir la precisión predictiva de su modelo por lo bien que funciona en los datos novedosos.

El modelado de datos se realiza con técnicas de aprendizaje automático utilizando algoritmos supervisados o no supervisados. Aprendizaje supervisado usos etiquetados conjuntos de datos diseñado para entrenar el modelo para hacer predicciones o clasificar con precisión los datos.

Aunque se pueden utilizar ambos tipos de algoritmos, los modelos no supervisados son particularmente útiles en el proceso de Osemn, ya que pueden ayudarle a encontrar patrones de los que tal vez no esté enterado cuando inicie su proyecto.

Resultados de interpretación

El paso final en el Osemn modelo es para interpretar sus resultados. En este punto, es importante señalar que los poderes predictivos e interpretativos de un modelo no siempre coinciden e incluso pueden entrar en conflicto. Un modelo altamente predictivo puede hacer más difícil interpretar los resultados, no más fácil.

La capacidad de un modelo para predecir depende de su capacidad de generalizar, mientras que el poder interpretativo de un modelo puede proporcionar información sobre un problema o dominio. Es posible que desee encontrar un modelo con un buen equilibrio de capacidades predictivas e interpretativas, o que desee centrarse en uno sobre el otro. Todo depende de las metas del proyecto.

¿Cuál es el significado del proceso de ciencia de datos?

Siguiendo el proceso de ciencia de datos da su estructura y orden del trabajo . Si usted sigue una fórmula probada, su flujo de trabajo puede proceder sin problemas, y usted puede estar seguro de que usted no está olvidando algo. Un buen proceso de ciencia de datos le da confianza en sus resultados porque está probado para producir los resultados más precisos.

El proceso de ciencia de datos que elija le guiará a través de los pasos necesarios para recopilar datos, transformándolo en una entrada de alta calidad, construyendo y evaluando modelos, e interpretando y compartiendo sus resultados. Si usted es entrevista para un trabajo de ciencia de datos , mostrar proyectos que siguen el proceso de ciencia de datos para demostrar su conocimiento.

Preguntas frecuentes sobre el proceso de ciencia de datos

¿Cuál es el paso más crucial en el proceso de ciencia de datos?

El paso más crucial en el proceso de ciencia de datos es limpieza de datos . Aquí también se aplica el adagio de programación informática “basura dentro, basura fuera”. Si sus datos son inexactos, irrelevantes, incompletos o contienen errores, sus resultados no tendrán valor.

La mayoría de los científicos de datos pasan la mayor parte de su tiempo en un proyecto en la etapa de procesamiento de datos porque la calidad de los datos es directamente proporcional a la calidad de los resultados. Ningún modelo, por más elegante o complejo que sea, puede superar datos ruidosos o adictivos.

¿Es difícil aprender el proceso de ciencia de datos?

El proceso de la ciencia de los datos en sí es no es difícil de aprender . Sin embargo, algunos pasos en el proceso de ciencia de datos pueden ser difíciles de aprender. La construcción de modelos de aprendizaje automático requiere conocimientos especializados de matemáticas y programación.

¿Se requiere que utilice el proceso de ciencia de datos?

Usted no está obligado a utilizar un proceso específico de ciencia de datos, pero es importante seguir un marco de proceso de ciencia de datos. Hay muchos para elegir, así que encuentra el que funcione mejor para tu proyecto. Los procesos de ciencia de datos pueden variar, pero todos contienen los elementos esenciales para hacer un buen trabajo. Siguiendo un proceso establecido también hace que sea más fácil para otros científicos de datos entender su trabajo.

Acerca de Sakshi Gupta

Sakshi es editor asociado de Springboard. Ella es una entusiasta de la tecnología que le encanta leer y escribir sobre la tecnología emergente. Ella es una vendedora de contenidos y tiene experiencia trabajando en los mercados indio y estadounidense.

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