¿Qué es el resumen de ciencia de datos?

¿Qué es la ciencia de los datos (DS)?

Data Science es una mezcla de varios campos como Probabilidad, Estadística, Programación, Análisis, Computación en la Nube, etc; que se utilizan para extraer valor de los datos proporcionados. Es un campo vasto que es un campo en auge y todas las personas están aprendiendo estas habilidades para convertirse en un profesional en este dominio. Una persona experta en todos los subdominios antes mencionados de la ciencia de los datos se llama Data Scientist. Es una persona muy hábil en todas las áreas de DS.

Papeles en la ciencia de los datos:

Papeles de un científico de datos

Estos son los papeles principales en la Ciencia de los Datos. Así que está claro desde el venn que una persona tiene la oportunidad de convertirse en un Ingeniero de Datos, Científico de Datos o Ingeniero de Datos, etc;. Lo que significa que hay enormes opciones y oportunidades.

¿Quién es un científico de datos?

Un científico de datos es un profesional responsable de recopilar, analizar e interpretar cantidades extremadamente grandes de datos. El papel de la ciencia de los datos es completamente diferente de varios roles técnicos tradicionales, incluyendo matemático, científico, estadístico y profesional de la computación. Este trabajo requiere el uso de tecnologías avanzadas de análisis, incluyendo el aprendizaje automático y el modelado predictivo.

Un científico de datos requiere grandes cantidades de datos para desarrollar hipótesis, hacer inferencias y analizar las tendencias del cliente y del mercado. Las responsabilidades básicas incluyen la recopilación y el análisis de datos, el uso de diversos tipos de análisis y herramientas de informes para detectar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos.

En los negocios, los científicos de datos suelen trabajar en equipos para extraer información que se puede utilizar para predecir el comportamiento de los clientes e identificar nuevas oportunidades de ingresos. En muchas organizaciones, los científicos de datos también son responsables de establecer las mejores prácticas para la recopilación de datos, el uso de herramientas de análisis y la interpretación de datos.

La demanda de conocimientos científicos de datos ha crecido significativamente a lo largo de los años, ya que las empresas buscan obtener información útil de los macrodatos, las cantidades voluminosas de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados que una gran empresa o IoT produce y recopila.

Tipos de datos:

Una persona que conoce un poco de programación habría sabido acerca de los tipos de datos. Pero los tipos de datos son diferentes de los tipos de datos, ya que los tipos de datos se ocupan de la programación y este último se ocupa de DS.

Hay dos tipos de datos :

-> Datos estructurados,

-> Datos no estructurados.

Datos estructurados:

Datos estructurados

La imagen de arriba se ve muy acogedora y cosas desconocidas mencionadas, pero no nos preocupemos por ello, pero lo que está claro de la imagen de arriba es que los datos se representan en una tabla y se ordenan y se agrupan. Por lo tanto, los datos estructurados es uno que se representa en un formato de tabla o cualquier otra forma fácilmente distinguible, desde donde podemos recuperar datos y es altamente ordenada. Puede tener o no valores atípicos.

Datos no estructurados:

Datos no estructurados

Vamos a analizar los puntos trazados en el gráfico sin consideraciones de la escala, lo que está en el eje X o Y, etc; En el gráfico, tenemos un punto llamado X (en rojo). Así que este es el punto donde se supone que los datos mienten. Con respecto a este punto, entonces podemos encontrar que muy pocos están en estrecho contacto con este punto.

De manera similar cuando se trata de datos cuando podemos tener todos los datos que es absolutamente correcto pero pueden ser aleatorios. Así que con respecto al ejemplo anterior, los datos no estructurados es uno que no está clasificado y es muy aleatorio desde el que el análisis de los datos es difícil. Tendrá muchos valores atípicos.

Y en la última década, la mayoría de los datos no están estructurados y es bastante claro en el gráfico. Así que es muy necesario conocer la diferencia entre las estructuras y los datos no estructurados.

Tendencias

El papel del aprendizaje automático en el DS:

Como se ha dicho anteriormente, DS es un vasto dominio y tiene una correlación con muchos campos y uno de ellos es Machine Learning (ML). Así que echemos un vistazo al impacto de ML en DS:

> Para la búsqueda de patrones: El objetivo final con los datos que tenemos es predecir el patrón y la elección de los usuarios y luego dar una conclusión con respecto al modelo de datos en particular disponible. Las empresas se centran principalmente en la búsqueda de patrones, ya que esto ayuda a encontrar los gustos de los usuarios dicen durante un período determinado y la empresa se centra principalmente en ese tipo de productos que son apreciados por los clientes y ofrecen ofertas para mejorar y aumentar su negocio.

> Para hacer predicciones: Así que a partir de un conjunto de datos dado se nos requiere para encontrar la salida deseada como una tendencia futura, por lo que podemos hacer uso de algoritmos ML como estos son los más adecuados. Esto se basa en el concepto de aprendizaje supervisado. A medida que los humanos aprenden de sus errores es lo mismo en el caso de las máquinas también. Así que con la ayuda de un modelo de datos ya disponible, entrenaríamos la máquina para realizar una tarea específica y esto ayudará a la máquina a aprender y se presentaría en la tarea realizando repetidamente la misma tarea.

Muchas personas suelen confundirse con la ciencia de datos y los analistas de datos. Así que con una tabulación dada, se distingue fácilmente.

DS vs Analista de Datos

Así que espero que la tabulación deje claro el punto.

Inteligencia de negocios (BI):

De las habilidades que un Analista de Datos debe poseer nos encontramos con el término BI. Por lo tanto,

BI es un conjunto de procesos, arquitecturas y tecnologías que convierten datos brutos en información significativa que impulsa acciones empresariales rentables.Es un conjunto de software y servicios para transformar datos en inteligencia y conocimiento accionable. Así que se ocupa principalmente de la intención de esforzarse por el negocio de la mejor manera posible. Muchos gigantes de la tecnología están realmente utilizando esta tecnología para impulsar su negocio.

Dominios de la Ciencia de los Datos:

Como se mencionó anteriormente DS es un vasto dominio y tiene muchas relaciones con muchos otros campos y hay una amplia gama de oportunidades disponibles si usted es una persona muy hábil.

Dominios

La vasta naturaleza hace que muchas personas en diferentes campos tengan una mano en DS, ya que les ayuda a impulsar su carrera.

Para obtener una comprensión más clara de DS es necesario conocer el ciclo de vida de DS.

Ciclo de vida de la ciencia de datos:

1 -> Descubrimiento: Antes de iniciar el proyecto, es necesario conocer las necesidades, prioridad, presupuesto, especificaciones y presupuesto, etc.; También debemos preparar una hipótesis inicial, entender el problema y tener una idea clara del proyecto de antemano para que no nos quedemos atascados en medio del proyecto.

2 – > Preparación de los datos: En esta fase, necesitamos obtener el modelo de datos requerido y los conjuntos de datos para realizar Data Analytics para todo el proyecto. Tenemos que actuar. ETLT [ E xtract, T ransform, L oad, y T ransform] sobre los datos disponibles para mantener los datos listos para la siguiente etapa.

3 -> Planificación de modelos: Desarrollamos modelos y técnicas para establecer relaciones con los datos disponibles. Estas relaciones serán los pilares que serán útiles en las etapas posteriores.

Hay varias herramientas para realizar la planificación de modelos:

Estas son las diversas herramientas de planificación de modelos en las que algunas son plataformas abiertas, mientras que otras se pagan y estas herramientas se pueden utilizar para realizar la planificación de modelos.

4 -> Edificio de modelos: Esto utiliza un conjunto de algoritmos que se aplican en los resultados obtenidos anteriormente e intenta interpretar los patrones y predecir la tendencia futura. Esto actúa como base para todo el negocio, ya que ayuda a las empresas a representar su crecimiento en los próximos años. Con la ayuda de los conjuntos de datos existentes, entrenaríamos las máquinas y predeciríamos el modelo. Aprenderíamos asociación, clasificación y agrupamiento, etc.; en esta etapa.

5 -> Resultados de la Comunicación: En la penúltima etapa, se requiere interpretar los resultados obtenidos con los resultados requeridos realizados en las etapas iniciales. Si los resultados coinciden entonces estamos en el camino correcto y el objetivo se logra 90%.

6 -> Operatividad: En la etapa final, si se logra el objetivo, el modelo se está haciendo operativo en la vida real y se está probando. Si se logra el resultado deseado, entonces el objetivo se alcanza un porcentaje porcentual. Y también es necesario mantener el modelo de datos para futuras referencias.

Principales áreas de la Ciencia de los Datos:

Principales zonas

Esperamos ver a muchos científicos de datos en un futuro cercano.

Gracias a todos por leer mi blog y espero que esto ayude. Los comentarios positivos o negativos son apreciados porque este es mi primer blog y todo el mundo aprende de los errores :).

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