¿Qué es el proceso de modelado en la ciencia de los datos?

Si usted echa un vistazo rápido alrededor del mundo comercial y de negocios de hoy en día, usted está obligado a venir a través de los términos Ciencia de los datos y Análisis de datos . Esto se debe a que Data se ha convertido en un componente esencial de cualquier negocio exitoso del siglo XXI. Data Science es una rama de la tecnología de la información que se centra en extraer conocimientos e ideas prácticas de los datos (tanto estructurados como no estructurados) y aplicar esos conocimientos para resolver problemas.

En un recorrido completo de este artículo, usted ganará una comprensión decente de la Ciencia de Datos, junto con sus necesidades y aplicaciones, y habilidades involucradas en un Proyecto de Ciencia de Datos, junto con varios pasos involucrados en el proceso de Modelado de Ciencia de Datos.

Introducción a la ciencia de los datos

La Ciencia de los Datos es un campo interdisciplinario que utiliza Estadística, Ciencias de la Computación, y Aprendizaje automático técnicas para extraer información de datos estructurados y no estructurados. Data Science es una de las profesiones de más rápido crecimiento, más complejas y bien remuneradas en la última década. Tras el reconocimiento de su importancia, un montón de empresas de Data Science han surgido para ofrecer soluciones basadas en datos en una variedad de industrias.

1) Estadísticas y probabilidad

Los fundamentos de la ciencia de los datos son la estadística y la probabilidad. Cuando se trata de hacer predicciones, la teoría de la probabilidad es útil. Estimación y Proyecciones desempeñar un papel importante en la ciencia de los datos. Los científicos de datos utilizan técnicas estadísticas para hacer estimaciones para futuras investigaciones. Como resultado, la Teoría de la Probabilidad se utiliza con frecuencia en metodologías estadísticas. Todas las estadísticas y la probabilidad se basan en datos.

2) Habilidades de programación

Python es el lenguaje de codificación más frecuente en la profesión de Ciencia de Datos, sin embargo, otros lenguajes de programación como R, Perl, C/C++, SQL y Java también se utilizan. Datos Los científicos pueden utilizar estos lenguajes de programación para organizar colecciones de datos no estructuradas.

3) Habilidades de visualización de datos

Las historias más importantes en el periódico son desnatadas y omitidas, pero Sketches son leídos en gran parte. Ver algo y tenerlo registrado en la mente de uno es una idea humana. El conjunto de datos completo, que podría tener cientos de páginas de largo, se puede condensar en dos o tres gráficos o gráficos. Para hacer un gráfico, primero debe ver los Patrones de datos. Microsoft Excel es una excelente herramienta que genera los gráficos y gráficos adecuados para sus necesidades. Otras soluciones de visualización de datos e inteligencia de negocios incluyen Tableau, Metabase y Power BI.

4) Aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Machine Learning es una habilidad imprescindible para cualquier científico de datos. Los modelos predictivos se crean utilizando Machine Learning. Por ejemplo, si desea predecir cuántos clientes tendrá en el próximo mes basado en los datos del mes anterior, tendrá que emplear técnicas de aprendizaje automático. El aprendizaje automático y las técnicas de aprendizaje profundo son las espina dorsales de la modelización de la ciencia de los datos.

5) Capacidades de comunicación

Debe comunicar sus hallazgos a un grupo de compañeros de equipo o altos directivos. La comunicación nos permite elevarnos por encima de lo que todo el mundo está luchando. Siendo un comunicador competente, además le permite transmitir ideas e identificar cualquier Contradicción de Datos. En un proyecto, las habilidades de presentación son cruciales para mostrar los Descubrimientos de Datos y planificar estrategias futuras.

Comprensión de la necesidad de la ciencia de los datos

Todas las empresas de ciencia de datos entienden la necesidad de la ciencia de datos y tratan de proporcionar sus servicios en todas las industrias y sus verticales. A continuación se presentan los dos principales casos de uso que las empresas no basadas en datos deberían considerar:

Datos históricos: Con Data Science alojando herramientas fuertes, nos ayuda a extraer ideas del pasado Data. Ayuda a optimizar sus estrategias de negocio, contratar a las personas adecuadas y generar más dinero, ya que Data Science le permite tomar mejores decisiones empresariales en el futuro.
Estrategia empresarial: Las empresas de ciencia de datos pueden crear y anunciar mejor sus productos reduciendo su mercado objetivo. Los consumidores pueden aprovechar Data Science para encontrar mejores productos, especialmente en sitios web de comercio electrónico que utilizan un motor de recomendación basado en datos.

Comprensión de la modelización de la ciencia de los datos

La capacidad de un científico de datos para estructurar los problemas es crucial. Un Data Scientist inteligente puede construir y representar una visualización informativa, mostrando los datos brutos y las actividades empresariales, asociados con los indicadores clave de rendimiento y casos de uso empresarial, como la nueva adquisición de clientes, diseño de productos, ubicación de escritorio para reducir la distracción, y así sucesivamente. Todos estos factores se consideran mientras se lleva a cabo el proceso de Modelado de la Ciencia de Datos.

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Paso 1: Entender el problema

El primer paso en el modelado de la ciencia de datos es entender el problema. Un científico de datos escucha palabras clave y frases cuando entrevista a un experto en línea de negocio sobre un desafío empresarial. El Data Scientist desglosa el problema en un flujo de procedimientos que siempre implica una comprensión holística del desafío empresarial, los datos que deben ser recolectados, y varios enfoques de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos que pueden ser utilizados para abordar el problema.

Paso 2: Extracción de datos

El siguiente paso en el modelado de la ciencia de datos es la extracción de datos. No sólo cualquier Datos, sino las piezas de datos no estructurados que recopila, relevante para el problema de negocio que está tratando de abordar. La extracción de datos se realiza desde varias fuentes en línea, encuestas y bases de datos existentes.

Paso 3: Limpieza de datos

La limpieza de datos es útil ya que necesita desinfectar los datos al recopilarlos. Las siguientes son algunas de las causas más típicas de inconsistencias y errores de datos:

Si persiste la sesgo de los datos, se utilizan las transformaciones apropiadas para escalar la distribución alrededor de su media. Cuando los conjuntos de datos tienen muchas características, explorarlos puede ser difícil. Como resultado, para reducir la complejidad de las entradas de Model, la Selección de Características se utiliza para clasificarlas en orden de importancia en Model Building para una mayor eficiencia. Uso de herramientas de inteligencia empresarial como Tableau, MicroEstrategia, etc. puede ser muy beneficioso en este paso. Este paso es crucial en el modelado de la ciencia de datos, ya que las métricas se estudian cuidadosamente para la validación de los resultados de los datos.

Paso 5: Selección de características

Selección de características es el proceso de identificar y seleccionar las características que más contribuyen a la variable de predicción o salida que le interesa, ya sea de forma automática o manual.

La presencia de características irrelevantes en sus Datos puede reducir la precisión del Modelo y hacer que su Modelo entrene en función de características irrelevantes. En otras palabras, si las características son lo suficientemente fuertes, el algoritmo de aprendizaje automático dará resultados fantásticos. Deben abordarse dos tipos de características:

Características consistentes que es poco probable que cambien.
Características variables cuyos valores cambian con el tiempo.

Paso 6: Incorporación de algoritmos de aprendizaje automático

Este es uno de los procesos más cruciales en el modelado de la ciencia de datos como el algoritmo de aprendizaje automático ayuda a crear un modelo de datos utilizable. Hay un montón de algoritmos para elegir, el modelo se selecciona en función del problema. Hay tres tipos de métodos de aprendizaje automático que se incorporan:

1) Aprendizaje supervisado

Se basa en los resultados de una operación anterior relacionada con la operación comercial existente. Basado en patrones anteriores, el Aprendizaje Supervisado ayuda en la predicción de un resultado. Algunos de los algoritmos de aprendizaje supervisados son:

Regresión lineal
Bosque aleatorio
Soporte de máquinas vectoriales

2) Aprendizaje no supervisado

Esta forma de aprendizaje no tiene ninguna consecuencia o patrón preexistente. En su lugar, se concentra en examinar las interacciones y conexiones entre los puntos de datos actualmente disponibles. Algunos de los algoritmos de aprendizaje no supervisados son:

KNN (vecinos más cercanos)
Agrupación K-significa
Agrupación jerárquica
Detección de anomalías

3) Refuerzo del aprendizaje

Es una fascinante técnica de Machine Learning que utiliza un Dataset dinámico que interactúa con el mundo real. En términos simples, es un mecanismo por el cual un sistema aprende de sus errores y mejora con el tiempo. Algunos de los algoritmos de aprendizaje de refuerzo son:

Paso 7: Probando los modelos

Esta es la siguiente fase, y es crucial comprobar que nuestros esfuerzos de modelado de la ciencia de datos cumplen con las expectativas. El modelo de datos se aplica a los datos de prueba para comprobar si es preciso y alberga todas las características deseables. También puede probar su Modelo de Datos para identificar cualquier ajuste que pueda ser necesario para mejorar el rendimiento y lograr los resultados deseados. Si no se consigue la precisión requerida, puede volver al paso 5 (Algoritmos de aprendizaje de máquinas), elegir un modelo de datos alternativo y volver a probar el modelo.

Paso 8: Implementación del modelo

El modelo que proporciona el mejor resultado basado en los resultados de las pruebas se completa y se implementa en el entorno de producción siempre que se logre el resultado deseado mediante pruebas adecuadas según las necesidades de la empresa. Esto concluye el proceso de Modelado de la Ciencia de los Datos.

Aplicaciones de la Ciencia de los Datos

Todas las industrias se benefician de la experiencia de las empresas de ciencia de datos, pero las áreas más comunes en las que se emplean técnicas de ciencia de datos son las siguientes:

Banca y finanzas: El sector bancario puede beneficiarse de la ciencia de los datos en muchos aspectos. La detección de fraude es una aplicación bien conocida en este campo que ayuda a los bancos a reducir los activos no productivos.
Atención de la salud: Se están vigilando y previniendo los problemas de salud utilizando datos utilizables. Los datos obtenidos del cuerpo se pueden utilizar en el campo médico para prevenir futuras calamidades.
Comercialización: La comercialización ofrece un gran potencial, como una estrategia de precios más eficaz. Los precios basados en Data Science pueden ayudar a empresas como Uber y E-Commerce a aumentar sus beneficios.
Políticas del Gobierno: Sobre la base de los datos recopilados a través de encuestas y otras fuentes oficiales, el gobierno puede utilizar la Ciencia de los Datos para construir mejores políticas que satisfagan los intereses y deseos de la gente.

Conclusión

Este artículo le enseña acerca de los pasos necesarios para llevar a cabo el Modelado de Ciencias de Datos. El primer paso en la implementación de cualquier algoritmo de Data Science es integrar los datos de todas las fuentes. Sin embargo, la mayoría de las empresas hoy en día tienen un volumen extremadamente alto de datos con una estructura dinámica almacenada en numerosas aplicaciones. Crear un tubo de datos desde cero para tales datos es un proceso complejo, ya que las empresas tendrán que utilizar una gran cantidad de recursos para desarrollarlo y luego asegurarse de que puede mantenerse al día con el aumento del volumen de datos y las variaciones de esquema. Las empresas pueden utilizar plataformas automatizadas como Hevo .

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