¿Qué es la ciencia de los datos y cómo funciona?

A medida que el mundo entró en la era del big data, la necesidad de su almacenamiento también creció. Fue el principal desafío y preocupación para las industrias empresariales hasta 2010. La atención se centró principalmente en la creación de un marco y soluciones para almacenar datos. Ahora, cuando Hadoop y otros marcos han resuelto con éxito el problema del almacenamiento, el enfoque se ha desplazado al procesamiento de estos datos. La ciencia de los datos es la salsa secreta aquí. Todas las ideas que ves en las películas de ciencia ficción de Hollywood pueden convertirse en realidad por Data Science. La Ciencia de los Datos es el futuro de la Inteligencia Artificial. Por lo tanto, es muy importante entender lo que es Ciencia de Datos y cómo puede agregar valor a su negocio.

Al final de este blog, usted será capaz de entender lo que es Ciencia de Datos y su papel en la extracción de información significativa de los conjuntos complejos y grandes de datos que nos rodean. Para obtener un conocimiento profundo de la Ciencia de los Datos, usted puede inscribirse en vivo Curso de Ciencia de Datos con Python por Edureka con soporte 24/7 y acceso de por vida.

¿Qué es la ciencia de los datos?

Data Science es una mezcla de varias herramientas, algoritmos y principios de aprendizaje automático con el objetivo de descubrir patrones ocultos de los datos en bruto. Pero, ¿cómo es esto diferente de lo que los estadísticos han estado haciendo durante años?

La respuesta reside en la diferencia entre explicar y predecir.

Como se puede ver en la imagen anterior, un Analista de Datos Por lo general, explica lo que está pasando al procesar la historia de los datos. Por otro lado, Data Scientist no sólo hace el análisis exploratorio para descubrir las percepciones de él, sino que también utiliza varios algoritmos avanzados de aprendizaje automático para identificar la ocurrencia de un evento en particular en el futuro. Un Científico de Datos mirará los datos desde muchos ángulos, a veces ángulos no conocidos anteriormente.

Por lo tanto, la Ciencia de los Datos se utiliza principalmente para tomar decisiones y predicciones utilizando análisis causales predictivos, análisis prescriptivos (ciencias predictivas más de decisiones) y aprendizaje automático.

Análisis causal predictivo – Si quieres un modelo que pueda predecir las posibilidades de un evento en particular en el futuro, necesitas aplicar análisis causales predictivos. Digamos, si usted está proporcionando dinero en el crédito, entonces la probabilidad de que los clientes hagan pagos futuros de crédito a tiempo es una cuestión de preocupación para usted. Aquí, usted puede construir un modelo que puede realizar análisis predictivos sobre el historial de pagos del cliente para predecir si los pagos futuros serán puntuales o no.
Análisis preceptivo: Si quieres un modelo que tenga la inteligencia de tomar sus propias decisiones y la capacidad de modificarlo con parámetros dinámicos, sin duda necesitas análisis prescriptivos para ello. Este campo relativamente nuevo consiste en proporcionar asesoramiento. En otros términos, no sólo predice, sino que sugiere una gama de acciones prescritas y resultados asociados. El mejor ejemplo para esto es el auto-conducción de Google coche que había discutido anteriormente también. Los datos recopilados por los vehículos se pueden utilizar para entrenar coches automotores. Usted puede ejecutar algoritmos en estos datos para traer inteligencia a ella. Esto permitirá que su coche para tomar decisiones como cuándo girar, qué camino a tomar , cuándo ralentizar o acelerar.
Aprendizaje automático para hacer predicciones — Si usted tiene datos transaccionales de una compañía financiera y necesita construir un modelo para determinar la tendencia futura, entonces los algoritmos de aprendizaje automático son la mejor apuesta. Esto cae bajo el paradigma del aprendizaje supervisado. Se llama supervisado porque ya tiene los datos basados en los cuales puede entrenar sus máquinas. Por ejemplo, un modelo de detección de fraudes puede ser entrenado utilizando un registro histórico de compras fraudulentas.
Aprendizaje automático para el descubrimiento de patrones — Si usted no tiene los parámetros basados en los cuales usted puede hacer predicciones, entonces usted necesita encontrar los patrones ocultos dentro del conjunto de datos para poder hacer predicciones significativas. Esto no es nada más que el modelo no supervisado, ya que no tienes etiquetas predefinidas para agrupar. El algoritmo más común utilizado para el descubrimiento de patrones es Clustering. Digamos que está trabajando en una compañía telefónica y necesita establecer una red poniendo torres en una región. A continuación, puede utilizar la técnica de agrupamiento para encontrar las ubicaciones de la torre que se asegurará de que todos los usuarios reciben la fuerza óptima de la señal.

Veamos cómo la proporción de enfoques descritos anteriormente difieren tanto para el análisis de datos como para la ciencia de datos. Como se puede ver en la imagen de abajo, Análisis de datos incluye, en cierta medida, análisis descriptivo y predicción. Por otro lado, Data Science es más sobre Análisis Causal Predictivo y Aprendizaje de Máquinas.

Ahora que sabes exactamente lo que es Ciencia de Datos, vamos a averiguar la razón por la que se necesitaba en primer lugar.

¿ Por qué la ciencia de los datos?

Tradicionalmente, los datos que teníamos eran mayormente estructurados y pequeños en tamaño, los cuales podían ser analizados usando herramientas simples de BI. A diferencia de los datos en el sistemas tradicionales, en su mayoría estructurados , hoy en día la mayoría de los datos no están estructurados o semiestructurados. Echemos un vistazo a las tendencias de los datos en la imagen que figura a continuación, que muestra que para 2020, más del 80 % de los datos estarán desestructurados. Estos datos se generan a partir de diferentes fuentes como registros financieros, archivos de texto, formularios multimedia, sensores e instrumentos. Las herramientas simples de BI no son capaces de procesar este enorme volumen y variedad de datos. Es por eso que necesitamos herramientas analíticas y algoritmos más complejos y avanzados para procesar, analizar y extraer ideas significativas de ella.

Esta no es la única razón por la que la Ciencia de los Datos se ha vuelto tan popular. Vamos a profundizar y ver cómo la ciencia de los datos se está utilizando en varios dominios.

¿Qué tal si usted puede entender los requisitos precisos de sus clientes a partir de los datos existentes como el historial de navegación pasado del cliente, historial de compra, edad e ingresos. Sin duda usted tenía todos estos datos antes también, pero ahora con la gran cantidad y variedad de datos, usted puede entrenar modelos más eficazmente y recomendar el producto a sus clientes con más precisión. ¿No sería increíble, ya que traerá más negocios a su organización?
Tomemos un escenario diferente para entender el papel de la ciencia de los datos en toma de decisiones . ¿Qué tal si tu auto tuviera la inteligencia para llevarte a casa? Los coches autoconductores recogen datos en vivo de los sensores, incluyendo radares, cámaras y láseres para crear un mapa de sus alrededores. Sobre la base de estos datos, toma decisiones como cuándo acelerar, cuándo acelerar, cuándo adelantar, dónde dar un giro – haciendo uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático.
Veamos cómo la ciencia de los datos se puede utilizar en el análisis predictivo. Tomemos el pronóstico del tiempo como un ejemplo. Los datos de naves, aeronaves, radares, satélites pueden ser recolectados y analizados para construir modelos. Estos modelos no sólo pronosticarán el tiempo, sino que también ayudarán a predecir la ocurrencia de cualquier calamidad natural. Le ayudará a tomar las medidas apropiadas de antemano y salvar muchas vidas preciosas.

Echemos un vistazo a la siguiente infografía para ver todos los dominios donde Ciencia de Datos está creando su impresión.

¿Quién es un científico de datos?

Hay varias definiciones disponibles en Data Scientifics. En pocas palabras, un científico de datos es quien practica el arte de la ciencia de datos. El término “científico de datos” ha sido acuñado después de considerar el hecho de que un Data Scientist extrae mucha información de los campos científicos y aplicaciones, ya sea estadística o matemática.

¿Qué hace un científico de datos?

Los científicos de datos son los que resuelven problemas complejos de datos con su fuerte experiencia en ciertas disciplinas científicas. Trabajan con varios elementos relacionados con las matemáticas, estadísticas, informática, etc (aunque pueden no ser expertos en todos estos campos). Utilizan las últimas tecnologías para encontrar soluciones y llegar a conclusiones que son cruciales para el crecimiento y el desarrollo de una organización. Datos Los científicos presentan los datos de una forma mucho más útil que los datos brutos disponibles a partir de formas estructuradas y no estructuradas.

Avanzando más, vamos a discutir ahora BI. Estoy seguro de que usted podría haber oído hablar de Inteligencia de Negocios (BI) también. A menudo la ciencia de los datos se confunde con el BI. Voy a decir algo conciso y claro contrastes entre los dos, lo que le ayudará a entender mejor. Echemos un vistazo.

Inteligencia de Negocios (BI) vs. Ciencia de Datos

Business Intelligence (BI) analiza básicamente los datos anteriores para encontrar retrospectiva y perspicacia para describir las tendencias de los negocios. Aquí BI le permite tomar datos de fuentes externas e internas, prepararlos, ejecutar consultas sobre ellos y crear paneles de control para responder preguntas como análisis trimestral de los ingresos o problemas de negocios. BI puede evaluar el impacto de ciertos eventos en un futuro próximo.
Data Science es un enfoque más orientado hacia el futuro, una manera exploratoria con el foco en el análisis de los datos pasados o actuales y la predicción de los resultados futuros con el objetivo de tomar decisiones informadas. Responde a las preguntas abiertas en cuanto a los eventos “qué” y “cómo” ocurren.

Esto se trataba de lo que es la Ciencia de los Datos, ahora vamos a entender el ciclo de vida de la Ciencia de los Datos.

Un error común cometido en los proyectos de Data Science es precipitarse en la recopilación y el análisis de datos sin entender los requisitos o incluso enmarcar el problema empresarial correctamente. Por lo tanto, es muy importante que siga todas las fases a lo largo del ciclo de vida de Data Science para garantizar el buen funcionamiento del proyecto.

Ciclo de vida de la ciencia de los datos

He aquí un breve resumen de las principales fases del ciclo de vida de la ciencia de los datos:

Fase 1: Descubrimiento: Antes de comenzar el proyecto, es importante entender las diversas especificaciones, requisitos, prioridades y presupuesto requerido. Usted debe poseer la capacidad de hacer las preguntas correctas. Aquí, usted evalúa si usted tiene los recursos necesarios presentes en términos de personas, tecnología, tiempo y datos para apoyar el proyecto. En esta fase, también es necesario enmarcar el problema del negocio y formular hipótesis iniciales (IH) para probar.

Fase 2: Preparación de datos: En esta fase, se requiere una caja de arena analítica en la que se puede realizar análisis durante toda la duración del proyecto. Es necesario explorar, preprocesar y condicionar los datos antes de modelar. Además, realizará ETLT (extraer, transformar, cargar y transformar) para obtener datos en la caja de arena. Echemos un vistazo al flujo de Análisis Estadístico a continuación.

Puede utilizar R para la limpieza, transformación y visualización de datos. Esto le ayudará a detectar los valores atípicos y establecer una relación entre las variables. Una vez que haya limpiado y preparado los datos, es hora de hacer exploratorio análisis Estoy en ello. Veamos cómo se puede lograr eso.

Fase 3—Planificación del modelo: Aquí, usted determinará los métodos y técnicas para dibujar las relaciones entre las variables. Estas relaciones establecerán la base para los algoritmos que implementará en la siguiente fase. Aplicará Analítica de Datos Exploratorios (EDA) utilizando diversas fórmulas estadísticas y herramientas de visualización.

Echemos un vistazo a varias herramientas de planificación de modelos.

R tiene un conjunto completo de capacidades de modelado y proporciona un buen entorno para la construcción de modelos interpretativos .
SAS/ACCESS se puede utilizar para acceder a los datos de Hadoop y para crear diagramas de flujo de modelos repetibles y reutilizables.

Aunque, muchas herramientas están presentes en el mercado, pero R es la herramienta más utilizada.

Ahora que tienes información sobre la naturaleza de tus datos y has decidido los algoritmos que se usarán. En la siguiente etapa, lo harás Aplicar el algoritmo y construir un modelo.

Fase 4—Construcción de modelos: desarrollará conjuntos de datos para fines de entrenamiento y pruebas en esta fase . Aquí y Usted necesita considerar si sus herramientas existentes serán suficientes para ejecutar los modelos o necesitará un entorno más robusto (como un procesamiento rápido y paralelo). Usted analizará varias técnicas de aprendizaje como clasificación, asociación y clustering para construir el modelo.

Usted puede lograr la construcción de modelos a través de las siguientes herramientas.

Fase 5: Operacionalizar: En esta fase, usted entrega informes finales, sesiones informativas, código y documentos técnicos. Además, a veces también se ejecuta un proyecto piloto en un entorno de producción en tiempo real. Esto le proporcionará una imagen clara del rendimiento y otras limitaciones relacionadas a pequeña escala antes de su despliegue completo.

Fase 6: Comunicar los resultados: Ahora es importante evaluar si usted ha sido capaz de lograr su objetivo que había planeado en la primera fase. Así, en la última fase, se identifican todos los hallazgos clave, se comunican a las partes interesadas y se determina si los resultados del proyecto son un éxito o un fracaso basado en los criterios desarrollados en la Fase 1.

Ahora, voy a tomar un estudio de caso para explicar las diversas fases descritas anteriormente.

Estudio de caso: Prevención de la diabetes

¿Y si pudiéramos predecir la aparición de la diabetes y tomar las medidas apropiadas de antemano para prevenirla? En este caso de uso, vamos a predecir la aparición de la diabetes utilizando todo el ciclo de vida que discutimos anteriormente. Vamos a pasar por los diversos pasos.

Paso 1:

En primer lugar, recopilaremos los datos basados en la historia clínica del paciente como se indica en la Fase 1. Puede consultar los datos de la muestra a continuación.
Como pueden ver, tenemos los varios atributos que se mencionan a continuación.

Atributos:

npreg – Número de veces que está embarazada
glucosa – concentración plasmática de glucosa
bp – Presión arterial
piel – Triceps espesor del pliegue de la piel
bmi – Índice de masa corporal
ped – Diabetes pedigree función
edad – edad
Ingresos – Ingresos

Paso 2:

Ahora, una vez que tenemos los datos, necesitamos limpiar y preparar los datos para el análisis de datos.
Estos datos tienen un montón de inconsistencias como valores faltantes, columnas en blanco, valores abruptos y formato de datos incorrecto que necesitan ser limpiados.
Aquí, hemos organizado los datos en una sola tabla bajo diferentes atributos, haciendo que parezcan más estructurados.
Echemos un vistazo a los datos de la muestra a continuación.

Estos datos tienen muchas inconsistencias.

En la columna npreg , “uno” está escrito en palabras, mientras que debería estar en la forma numérica como 1.
En columna bp uno de los valores es 6600 que es imposible (al menos para los seres humanos) como bp no puede subir a un valor tan enorme.
Como se puede ver el Ingresos columna está en blanco y tampoco tiene sentido en la predicción de la diabetes. Por lo tanto, es redundante tenerlo aquí y debe ser eliminado de la tabla.
Por lo tanto, vamos a limpiar y preprocesar estos datos eliminando los valores atípicos, llenando los valores nulos y normalizando el tipo de datos. Si recuerdan, esta es nuestra segunda fase que es el preprocesamiento de datos.
Finalmente, obtenemos los datos limpios como se muestra a continuación que se pueden utilizar para el análisis.

Paso 3:

Ahora vamos a hacer un análisis como se discutió anteriormente en la fase 3.

En primer lugar, cargaremos los datos en la caja de arena analítica y aplicaremos varias funciones estadísticas en ella. Por ejemplo, R tiene funciones como describir que nos da el número de valores que faltan y valores únicos. También podemos utilizar la función de resumen que nos dará información estadística como media, mediana, rango, min y valores máximos.
Luego, utilizamos técnicas de visualización como histogramas, gráficos de líneas, gráficos de cajas para tener una idea justa de la distribución de datos.

Paso 4:

Ahora, basado en las percepciones derivadas del paso anterior, el mejor ajuste para este tipo de problema es el árbol de decisiones. ¿ Veamos cómo?

Desde entonces, ya tenemos los principales atributos para el análisis como npreg, bmi , etc., por lo que vamos a utilizar técnica de aprendizaje supervisado para construir un Modelo aquí.
Además, hemos utilizado particularmente árbol de decisión porque toma todos los atributos en consideración en una sola vez, como los que tienen un relación lineal, así como aquellos que tienen una relación no lineal. En nuestro caso, tenemos una relación lineal entre npreg y edad, mientras que la relación no lineal entre npreg y ped .
Los modelos de árbol de decisión también son muy robustos, ya que podemos utilizar la combinación diferente de atributos para hacer varios árboles y finalmente implementar el uno con la máxima eficiencia.

Echemos un vistazo a nuestro árbol de decisiones.

Aquí, el parámetro más importante es el nivel de glucosa, por lo que es nuestro nodo raíz. Ahora, el nodo actual y su valor determinan el siguiente parámetro importante a tomar. Continúa hasta que obtengamos el resultado en términos de pos o neg . Pos significa que la tendencia a tener diabetes es positiva y negativo significa que la tendencia a tener diabetes es negativa.

En esta fase, ejecutaremos un pequeño proyecto piloto para comprobar si nuestros resultados son apropiados. También buscaremos limitaciones de rendimiento si las hay. Si los resultados son inexactos, tenemos que volver a planificar y reconstruir el modelo.

Paso 6:

Una vez que hayamos ejecutado el proyecto con éxito, compartiremos la salida para el despliegue completo.

Ser científico de datos es más fácil decirlo que hacerlo. Por lo tanto, vamos a ver lo que todo lo que necesita para ser un científico de datos. Un científico de datos requiere habilidades básicamente de tres áreas principales, como se muestra a continuación.

Como se puede ver en la imagen anterior, es necesario adquirir varias habilidades duras y habilidades suaves. Tienes que ser bueno en estadísticas y matemáticas analizar y visualizar los datos. No hace falta decir, Aprendizaje automático forma el corazón de la Ciencia de los Datos y requiere que usted sea bueno en ello. También, usted necesita tener una comprensión sólida de la dominio Usted está trabajando para entender los problemas de negocios claramente. Su tarea no termina aquí. Usted debe ser capaz de implementar varios algoritmos que requieren buena codificación habilidades. Por último, una vez que haya tomado ciertas decisiones clave, es importante que las transmita a las partes interesadas. Así que, bueno comunicación sin duda añadir puntos brownie a sus habilidades.

Les insto a ver este video tutorial de Ciencia de Datos que explica lo que es Ciencia de Datos y todo lo que hemos discutido en el blog. Adelante, disfruta el video y dime lo que piensas.

Esta Edureka Curso de Ciencia de los Datos vídeo le llevará a través de la necesidad de la ciencia de los datos, lo que es la ciencia de los datos, la ciencia de los datos utilizan casos para los negocios, BI vs ciencia de los datos, herramientas de análisis de datos, ciclo de vida de la ciencia de los datos junto con una demostración.

Al final, no será un error decir que el futuro pertenece a los científicos de datos. Se prevé que para finales del año 2018, habrá una necesidad de alrededor de un millón de científicos de datos. Más y más datos proporcionarán oportunidades para impulsar decisiones empresariales clave. Pronto cambiará la forma en que vemos el mundo inundado de datos a nuestro alrededor. Por lo tanto, un Data Scientist debe estar altamente capacitado y motivado para resolver los problemas más complejos. Tú puede predecir el crecimiento de su negocio por incorporando métodos científicos de datos en operaciones en los próximos años, anticipar el potencial de problemas, y desarrollar estrategias basadas en datos para lograr el éxito. Esta es la mejor oportunidad para iniciar su carrera en el campo de la ciencia de los datos tomando la Programa de maestrías en ciencia de datos .

¿Qué es Mutithreading en Python y cómo lograrlo?

¿Qué es un intérprete en Java?

¿Cuáles son los mejores libros para la ciencia de datos?

Es realmente un blog agradable e informativo y el contenido es muy preciso. Me gustó tu opinión al respecto. Me suscribo a ella. Estoy a la espera de más tal tipo de blogs, ya que realmente son fascinantes. Gracias por un blog tan interesante y maravilloso.La lista de blogs de marketing digital que compartió con nosotros. convertirse en un científico de datos

Grandes consejos, aprendí muchas cosas de su post Es muy bueno para todos. Queremos su más post porque está haciendo que la gente conoce lo que es muy importante para el éxito. Y ahora sabemos que los días de marketing digital está consiguiendo más éxito porque es muy buen trabajo Tiene más beneficios que otras cosas. Muchas gracias por compartir este artículo con nosotros. Por favor, mantennos al día.

Asha Rani hola Quiero conocer el alcance de la Ciencia de los Datos en el campo de la Biblioteca y la Ciencia de la Información en la India. Actualmente estoy trabajando como bibliotecaria en una escuela..¿Cuál es el alcance para mí en el campo de la ciencia de datos?

Hey Aasha, gracias por leer nuestro blog. Esperamos que lo encuentres útil. La implementación y el uso de la Ciencia de Datos es amplia. Con la innovación y las técnicas cambiantes que lideran el camino, puede ayudarle a saber mucho más sobre los hábitos de lectura de su cliente. Esto se puede aprovechar en la organización y gestión de sus libros mejor. El alcance de la ciencia de los datos es enorme, hay muchas otras maneras en que la ciencia dta puede dejar un impacto duradero en la ciencia de la información en la India. Espero que esto ayude.Salud :)

En mi experiencia pasada he trabajado como líder técnico para el proyecto basado en SSIS, fue un período muy interesante en mi operador. Soy muy fuerte en SQL.

Actualmente estoy trabajando como Gerente de Proyectos para un proyecto de Comercio Digital. Durante los días que he empezado a sentirme aburrido por mi trabajo. Estoy buscando cambiar mi dominio a Ciencia de Datos. ¿Podría aconsejar lo mismo y los próximos pasos por favor.

Actualmente estoy trabajando como desarrollador de Tableau. Tengo antecedentes de visualización de datos con javascript. Estoy tratando de encontrar el mejor camino profesional para mí en el camino de Big Data o inteligencia empresarial. Yo también tengo un fuerte historial SQL.

¿Qué cursos debo hacer. Estoy dividido entre elegir la inteligencia de negocios tradicional o la ciencia de datos o Big data.

Que debería ser la mejor opción profesional para mí, todavía estoy más interesado en la visulización.