¿Qué es la ciencia de los datos y su proceso?

¿Qué es la ciencia de los datos?

Data Science es el dominio del estudio en el que investigadores y profesionales de la industria aprovechan los datos para crear marcos de vanguardia y resolver problemas empresariales, respectivamente. Se trata de un campo interdisciplinario en el que expertos de cualquier dominio podrían identificar los desafíos en su corriente de trabajo actual y resolverlos utilizando los datos al máximo. Para obtener una comprensión más profunda de la Ciencia de los Datos, refiérase a Certificación de Data Science .

¿Por qué es importante la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos está siendo fuertemente aprovechada por las industrias en múltiples dominios.

Una empresa financiera se enfrenta a millones de pérdidas al aprobar un préstamo malo o cuando un cliente incumple. Dado que es difícil para un representante cuidar manualmente cada caso, tener un modelo predictivo podría reducir significativamente el esfuerzo manual requerido y ayudar a los bancos a evitar que ocurran tales incidentes.
Otro ejemplo podría ser una empresa manufacturera en la que varias fallas imprevistas del equipo resultan en enormes pérdidas. La ciencia de los datos podría ser usada aquí para construir un sistema de monitoreo de la salud para ser alertado de esos incidentes. Existen varios casos de este tipo aplicables en los sectores del comercio minorista, el comercio electrónico, la atención sanitaria y otros.
Siempre hay un reto en el comercio electrónico para recomendar productos relevantes a los clientes. Las industrias a menudo desarrollan un sólido sistema de recomendación de productos utilizando Data Science.

Hay varios casos de este tipo aplicables en los sectores minorista, sanitario y otros.

¿Cómo funciona la ciencia de los datos?

Como se mencionó anteriormente, Data Science es un dominio agnóstico, es decir, si su trabajo tiene datos disponibles, podría aprovechar la analítica para simplemente resolver cualquier problema relacionado con esa industria. En Data Science, desarrolladores, analistas, científicos, investigadores, gerentes y otros se aprovechan de varias herramientas y tecnologías de código abierto para extraer diversas fuentes de datos para capturar patrones significativos y generar inferencias. Los KnowledgeHut Data Science Bootcamp establece un camino claro sobre cómo funciona la ciencia de los datos.

Proceso de ciencia de datos y ciclo de vida

Para construir una tubería completa de extremo a extremo, hay varias etapas de la ciencia de los datos que deben ser seguidas por un equipo. Antes de discutir esos procesos, usted necesita entender que la construcción de un Gasoducto de ciencia de datos no es la responsabilidad de un individuo; más bien, es el esfuerzo de un equipo. Dicho esto, las fases del ciclo de vida de la Ciencia de Datos consisten en los siguientes pasos:

1. Formulación de problemas

Los gestores de productos o las partes interesadas deben comprender los problemas asociados con una operación en particular. Es uno de los aspectos más cruciales de una tubería de ciencia de datos. Para enmarcar un caso de uso como un problema de Ciencia de Datos, los expertos en materia deben primero entender la corriente de trabajo actual y las nitty-gritties asociadas con él. El problema de la ciencia de los datos necesita una fuerte entrada de dominio, sin la cual llegar a un criterio de éxito viable se convierte en un reto.

2. Fuentes de datos

Una vez que el problema está claramente definido, los gestores de productos, junto con el Data Scientist, necesitan trabajar juntos para averiguar los datos requeridos y las diversas fuentes de las que pueden ser adquiridos. La fuente de datos podrían ser sensores IoT, plataformas en la nube como GCP, AWS, Azure o incluso datos de redes sociales.

3. Análisis de datos exploratorios

El siguiente proceso en la tubería es EDA, donde los datos recopilados se exploran y analizan para cualquier patrón descriptivo en los datos. A menudo los pasos de análisis de datos exploratorios comunes involucran encontrar valores faltantes, verificar la correlación entre las variables, realizar análisis univariados, bivariados y multivariados.

4. Ingeniería de Característica

El proceso de EDA es seguido por la obtención de características clave de los datos brutos o la creación de características adicionales basadas en los resultados de EDA y algunas experiencias de dominio. El proceso de ingeniería de características podría ser tanto agnóstico de modelos como encontrar correlación, selección hacia adelante, eliminación hacia atrás, etc., y dependiente del modelo como obtener importancia de características de algoritmos basados en árboles.

5. Modelización

Depende en gran medida de si el alcance del proyecto considera el uso de modelos predictivos, diagnósticos o prescriptivos. En este paso, un científico de datos probaría múltiples experimentos usando varios algoritmos de aprendizaje automático o de aprendizaje profundo. Los modelos entrenados son validados contra los datos de la prueba para comprobar su rendimiento.

6. Despliegue

Los modelos desarrollados necesitan ser alojados en un servidor en las instalaciones o en la nube para que los usuarios finales lo consuman. El código altamente optimizado y escalable debe ser escrito para poner los modelos en producción.

7. Supervisión

Una vez implementados los modelos, es necesario establecer una tubería de monitoreo. A menudo, los modelos desplegados se enfrentan a diversos problemas de deriva de datos en tiempo real que deben ser supervisados y tratados en consecuencia.

8. Aceptación por el usuario

El ciclo de vida del proyecto de ciencia de los datos sólo se completa una vez que el usuario final ha dado una señal. Los modelos desplegados se mantienen en observación durante algún tiempo para validar su éxito frente a varias métricas de negocio. Una vez que se valide durante un período, los usuarios a menudo dan una señal para el cierre del proyecto.

Requisitos previos para la ciencia de los datos

Antes de empezar con Data Science, hay ciertos requisitos previos que deben cumplirse.

1. Aprendizaje automático: Se utiliza para encontrar patrones ocultos en los datos que de otra manera son imposibles de decodificar para un humano.

El aprendizaje automático podría clasificarse en aprendizaje supervisado, semisupervisado y no supervisado.
El aprendizaje supervisado incluye algoritmos lineales y no lineales.
No supervisados se ocupa de varios métodos de agrupación.
El aprendizaje semi-supervisado es una mezcla de ambos donde se consumen pocos datos etiquetados, junto con un número considerable de puntos de datos no etiquetados.

2. Modelización: Podemos utilizar Machine Learning y Deep Learning para modelar. Hay casos de uso en los que incluso los modelos estadísticos y de optimización están altamente aprovechados para construir soluciones.

3. Estadísticas: Un campo importante en la ciencia de los datos que podría resolver múltiples problemas empresariales sin siquiera la necesidad de utilizar Machine Learning. Las estadísticas se utilizan universalmente en los sectores financieros para sus casos de uso. Algunos conceptos clave de las estadísticas son:

4. Programación: Trabajar en tecnología considera que los programas de escritura y Ciencia de Datos no es una excepción. Los lenguajes de programación más utilizados en Data Science son Python y R. Desde el desarrollo de modelos hasta el monitoreo, la programación es necesaria para construir cualquier tubería.

5. Bases de datos: Como científico de datos, usted estaría trabajando con varias fuentes de datos que necesita para formar una comprensión básica de diferentes bases de datos y cómo extraer datos de ellas. A partir de ahora, es necesario aprender SQL. Para saber más sobre el importancia de la ciencia de los datos , remítase a la KnowledgeHut Data Certificación científica .

Beneficios de la ciencia de los datos

En 2016, Business Insider informó que el motor de recomendación de Netflix vale $1 mil millones al año. La salsa secreta detrás de su popularidad es el uso inteligente de los datos que permite a cada usuario obtener sus programas de televisión recomendados personalizados. Todo esto no habría sido posible sin aprovechar la Ciencia de los Datos en su núcleo.
Según Forbes, Alibaba ha aprovechado la IA y Machine Learning para construir productos como Tmall Smart Selection, Dian Xiaomi, etc., lo que ha resultado en ventas de $25 mil millones en Single’s Day en el año 2017.

Desafíos en la ciencia de los datos

A pesar de todos los beneficios que la Ciencia de los Datos aporta a cualquier empresa, no está lejos de ser un desafío.

Falta de claridad en la definición del alcance del proyecto : A menudo el caso de uso del negocio no está cuidadosamente planificado, y las métricas no están definidas. Tal falta de claridad crea problemas en el futuro.
Datos pertinentes o falta de datos: Este es un reto importante que enfrentan los científicos de datos donde o bien los datos no están disponibles o no es lo suficientemente bueno para construir cualquier solución.
Incumplimiento de los objetivos empresariales : Hay casos en los que los resultados producidos por el Gasoducto de ciencia de datos no están en consonancia con los objetivos empresariales que causan retrasos en la finalización del proyecto.
Cuestiones de infraestructura: Los proyectos de ciencia de los datos a menudo se enfrentan a problemas de infraestructura que resultan en un proyecto que no se encuentra terminado.
Limitaciones presupuestarias: En muchos casos, los proyectos son desechados o suspendidos debido a las limitaciones presupuestarias a las que se enfrenta la empresa.

Tecnologías, técnicas y métodos de ciencia de datos

Como científico de datos, hay un montón de herramientas, técnicas y métodos que necesitan aprovechar para construir soluciones escalables.

Herramientas como portátil Jupyter, vscode, etc. se utilizan.
Los lenguajes de programación utilizados son Python, R y SAS.
Se utiliza una base de datos como MySQL, Oracle, etc.
Las plataformas en la nube como GCP, AWS y Azure son muy utilizadas en todas las industrias.
Se aprovechan métodos de aprendizaje automático como supervisados, no supervisados y semi supervisados.
Mayormente usaba bibliotecas y marcos de ML como scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch y XGBoost.
Las bibliotecas de Python como Pandas, NumPy, matplotlib se utilizan extensamente.
Las técnicas de aprendizaje profundo se utilizan para casos de uso de texto, habla e imagen.

Ejemplos de ciencia de datos

Ejemplo 1:

Piense en un día sin Ciencia de Datos; Google no habría generado resultados de la manera que lo hace hoy en día.

Ejemplo 2:

Supongamos que manejas un restaurante que agite lo mejor para diferentes papilas gustativas. Para modelar un producto en la tubería, usted está interesado en saber cuáles son los requisitos de sus clientes. Ahora, sabes que les gusta el queso en la pizza más que los ingredientes de jalapeno. Esos son los datos existentes que usted tiene, junto con su historial de navegación, historial de compra, edad, e ingresos. Ahora, añadir más variedad a estos datos existentes. Con la gran cantidad de datos que se generan, sus estrategias para apoyarse en los requisitos de los clientes pueden ser más eficaces. Un cliente recomendará su producto a otro fuera del círculo; esto traerá más negocio a la organización.

Considere esta imagen para entender cómo un análisis de las necesidades de los clientes ayuda:

Ejemplo 3:

La ciencia de los datos también desempeña su papel en el análisis predictivo.

Tengo una organización que está en la construcción de dispositivos que enviarán un disparador si una calamidad natural va a ocurrir pronto. Los datos de barcos, aeronaves y satélites pueden ser acumulados y analizados para construir modelos que no sólo ayuden con la previsión meteorológica, sino que también predigan la ocurrencia de calamidades naturales. El dispositivo modelo que construyo enviará disparadores y salvará vidas también.

Muchos de nosotros que estamos activos en las redes sociales nos hubiéramos encontrado con esta situación mientras publicamos imágenes que te muestran divirtiéndote y retozando con tus amigos. Es posible que te pierdas la etiqueta de tus amigos en las imágenes que publicas, pero la función de sugerencia de etiquetas disponible en la mayoría de las plataformas te recordará el etiquetado que está pendiente.

¿Quién supervisa el proceso de ciencia de datos?

Todo un proceso de Ciencia de Datos es gestionado por individuos de diferentes roles.

Interesados: Ellos son los que definen la declaración del problema para el equipo más amplio.
Gestores de productos: Se trata de individuos que poseen una fuerte comprensión de dominio de una operación en particular que contribuye mucho durante la construcción de soluciones técnicas.
Científico de datos: Son en su mayoría los desarrolladores que obtienen datos, realizan análisis, construyen modelos, validan métricas y comparten hallazgos e ideas con el negocio.
Gestores de Ciencia de Datos: Principalmente responsable de la gestión del equipo de Data Scientists y la revisión de los requisitos.

¿Quién es un científico de datos?

Dentro de un equipo más amplio que es responsable de ofrecer soluciones a un caso de uso empresarial, un Data Scientist es el que construye toda la tubería y proporciona información y resultados al equipo. Hacen preguntas interesantes a partir de los datos y utilizan las últimas herramientas y tecnologías para responder a esas preguntas.

¿Qué hace el científico de datos?

Ahora, la gran pregunta es ¿Qué es un científico de datos? Un científico de datos recopilaría los requisitos del gerente de Data Science, así como del gerente de productos, para construir una tubería de solución de extremo a extremo para la declaración de problemas. El papel principal de un científico de datos implica lo siguiente.

Obtener datos pertinentes de diversas fuentes : Los datos podrían estar presentes en diferentes formas y formas a través de multitud de fuentes como Internet, servidores en la nube, etc. Identificar la fuente correcta es una tarea importante.
Realizar verificación de la calidad de los datos: Los datos del mundo real son a menudo desordenados y por lo tanto es imposible construir modelos encima de eso. Es necesario realizar varias comprobaciones de calidad de los datos, como falta de datos, filas duplicadas, y así sucesivamente para crear un conjunto de datos adecuado.
Analizar y compartir ideas descriptivas con el negocio: La estadística descriptiva es un aspecto importante en la ciencia de los datos. Muchos usuarios sólo están interesados en conocer los hechos evidentes presentes en los datos históricos. Por lo tanto, es necesario realizar varios análisis exploratorios de los datos y compartir los hallazgos con el equipo.
Experimentar y construir modelos predictivos Un enfoque nunca encaja con el proyecto de ley. Por lo tanto, es crucial realizar múltiples experimentos con los datos para tratar de mejorar el rendimiento. Varios métodos de modelado podrían ser probados en el conjunto de datos afinando varios hiperparametros y comparando los resultados de cada uno de ellos.
Validar los modelos contra las dos métricas diferentes: Es importante definir las métricas para validar su modelo predictivo. Una métrica bien definida podría ir un largo camino en el uso del modelo correcto con el conjunto correcto de hiper-parámetros. Habría modelos y métricas de negocio. Tenemos que validar nuestros resultados en contra de ambos.
Trabajar con el equipo de ingeniería para producir modelos: Los proyectos de Data Science no terminan sólo con la fase de desarrollo. Se requiere un Data Scientist para implementar modelos por sí mismo o trabajar con el equipo de ingeniería para poner la base de código y el modelo en producción.

¿Por qué convertirse en un científico de datos?

Te conviertes en un científico de datos si te apasionan los números. Trabajar como científico de datos le da el margen para aprovechar las estadísticas, las matemáticas y la probabilidad de resolver ampliamente los problemas de negocios de alto valor. Por otra parte, este es un campo en constante crecimiento que le permite explorar varios temas junto a recibir un buen sueldo.

Según LinkedIn, hay más de 800k Data Scientists abriendo posiciones en este momento. Los datos de Glassdoor sugieren que un científico de datos en la India podría ganar hasta 24 lakhs INR por año.

¿Cómo las industrias confían en la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos se utiliza en gran medida en diversas industrias. A continuación se presentan algunos ejemplos científicos de datos aplicables en esas empresas.

Atención de la salud: Entre los principales ejemplos de proyectos de ciencia de datos, la salud es una de las áreas clave. Usas datos para detectar cáncer, neumonía, Covid, etc. El uso de la ciencia de los datos en este sector está progresando rápidamente.
Banca: Desde la prevención del impago de préstamos hasta la adquisición de nuevos clientes, los datos se extraen en gran medida para generar predicciones. En el sector financiero se utilizan muchos modelos basados en estadísticas.
Fabricación: Algunas de las aplicaciones populares de Data Science son los sistemas de monitoreo de salud, control de procesos, optimización, etc. La ciencia de los datos tiene un enorme alcance en el mercado actual.
Comercio al por menor: Desde la estimación del precio de un producto hasta la previsión de la demanda, la ciencia de los datos está fuertemente apalancada en este sector.
Comercio electrónico: Muchas empresas de comercio electrónico están utilizando Data Science para crear experiencias de búsqueda personalizadas para sus clientes.

Empresas que utilizan la ciencia de los datos

Para abordar las cuestiones relacionadas con la gestión de entornos de trabajo complejos y en expansión, las organizaciones de tecnología de la información utilizan datos para identificar nuevas fuentes de valor. La identificación les ayuda a aprovechar las oportunidades futuras y a ampliar aún más sus operaciones. Lo que hace la diferencia aquí es el conocimiento que extraes del repositorio de datos. Las empresas más grandes y mejores utilizan el análisis para crear eficientemente los mejores modelos de negocio.

A continuación, algunas de las principales empresas que utilizan Data Science para ampliar sus servicios y aumentar su productividad.

Google
Amazonia
Procter & Gamble
Netflix

Conclusión

La ciencia de los datos es un campo amplio, y sólo se hace más fuerte con el tiempo. El artículo demuestra varias aplicaciones de la ciencia de los datos en la vida real y cómo están impactando a la sociedad. Es el momento adecuado para convertirse en un científico de datos y perfeccionar sus habilidades analíticas para resolver multitud de problemas de negocios en todas las industrias. Usted necesitaría una actitud de resolución de problemas y un amor por los números para tener éxito en este campo.

Preguntas frecuentes (FAQs)

1. ¿Qué hacen los científicos de datos?

Datos Los científicos resuelven los problemas empresariales mediante la extracción de datos utilizando diversas herramientas y tecnologías. Provienen de diversos ámbitos como la informática, las estadísticas, la economía, etc.

2. ¿Cuáles son los 3 conceptos principales de la ciencia de los datos?

Las comprobaciones de calidad de los datos, el análisis exploratorio y el modelado son los tres conceptos principales de la ciencia de los datos. Estos tres son los componentes centrales de cualquier proyecto de Ciencia de Datos en una industria.

3. ¿Tiene futuro la ciencia de los datos?

Sí, es un campo muy demandado. En el futuro habrá más oportunidades. Además, Data Science es también un dominio muy lucrativo en el que trabajar.

4. ¿Qué trabajo obtendré después de la ciencia de datos?

Analista de datos, científico de datos, ingeniero de aprendizaje automático son algunos de los papeles que podría obtener después de Ciencia de datos. Todos estos roles están interrelacionados y más o menos aportan valor al negocio.

5. ¿Cuál es la elegibilidad del curso de ciencia de datos?

No hay una elegibilidad fija. Se requiere un celo por aprender y una pasión por explorar los números.

Suman Dey

Suman es un científico de datos que trabaja para una compañía Fortune Top 5. Su experiencia reside en el campo de Machine Learning, Time Series & NLP. Ha construido soluciones escalables para organizaciones de distribución y fabricación.

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