La ciencia de datos, o data science, es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimientos o un mejor entendimiento de los datos en sus diferentes formas, ya sea estructurados o no estructurados, similares a la minería de datos.
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Es un concepto amplio que combina varias disciplinas, incluyendo estadísticas, ciencias de la computación, análisis de datos y machine learning, entre otras. El objetivo de la ciencia de datos es obtener información y conocimiento a partir de datos de diversas fuentes, para comprender y analizar fenómenos del mundo real.
A continuación, un desglose más detallado de los componentes clave de la ciencia de datos:
1. Estadística
La estadística es fundamental para la ciencia de datos. Los científicos de datos utilizan métodos estadísticos para recopilar, analizar e interpretar datos, lo que les permite hacer generalizaciones y tomar decisiones basadas en muestras de datos.
2. Programación y computación
Los científicos de datos deben ser competentes en lenguajes de programación como Python y R, que se utilizan ampliamente para el análisis de datos.
También deben estar familiarizados con las bases de datos SQL y no SQL, y ser capaces de interactuar con sistemas de archivos y otros recursos de almacenamiento de datos.
Además, deben comprender conceptos de computación como la estructura de datos, la complejidad algorítmica y el diseño de algoritmos.
3. Análisis de datos
Este es el proceso de inspeccionar, limpiar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil, llegar a conclusiones y apoyar la toma de decisiones.
Los análisis pueden ser:
- descriptivos (por ejemplo, ¿qué pasó?)
- diagnósticos (por ejemplo, ¿por qué sucedió?)
- predictivos (por ejemplo, ¿qué sucederá a continuación?), o
- prescriptivos (por ejemplo, ¿qué debería hacerse al respecto?)
4. Aprendizaje automático (Machine Learning)
Esta es una rama de la inteligencia artificial que se utiliza en la ciencia de datos para desarrollar algoritmos que pueden aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en ellos.
Los modelos de aprendizaje automático pueden ser:
- supervisados (donde los datos de entrenamiento están etiquetados con la respuesta correcta), o
- no supervisados (donde los datos de entrenamiento no están etiquetados).
5. Visualización de datos
Este es el proceso de convertir datos en gráficos, gráficos y otras formas visuales para ayudar a comprender las tendencias, los patrones y las anomalías en los datos.
Las bibliotecas populares para la visualización de datos incluyen Matplotlib, Seaborn y ggplot2.
6. Inferencia causal y experimental diseño
Este es el proceso de determinar la causa y el efecto basándose en los datos.
Los científicos de datos deben diseñar experimentos, realizar pruebas de hipótesis y construir modelos que permitan la inferencia causal.
7. Big Data
Este es un término que se refiere a los datos que son tan grandes y complejos que los métodos tradicionales de procesamiento de datos no pueden manejarlos.
Los científicos de datos a menudo trabajan con conjuntos de datos grandes y deben estar familiarizados con tecnologías como Hadoop y Spark que permiten el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.
8. Ética en Data Science
Como los científicos de datos a menudo trabajan con datos sensibles y personales, deben entender las implicancias éticas de su trabajo. Esto puede incluir cuestiones de privacidad, consentimiento, anonimato y sesgo en los datos y algoritmos.
La ciencia de datos es aplicada en una amplia gama de áreas, incluyendo negocios, salud, gobierno, redes sociales, meteorología y muchas más, proporcionando la capacidad de generar valiosos insights a partir de los datos, lo que puede guiar decisiones estratégicas y mejorar las operaciones generales.
La ciencia de datos es una disciplina poderosa y en constante evolución. Para dar un mayor entendimiento sobre su proceso y cómo se aplica, es útil describir las etapas que suelen llevarse a cabo en un proyecto de ciencia de datos:
1. Definición de la pregunta o problema
Todo proyecto de ciencia de datos comienza con una pregunta o un problema que necesita ser resuelto.
Esta fase implica la identificación de las metas del proyecto y las preguntas que se quieren responder.
2. Adquisición de los datos
Una vez que se ha definido la pregunta o problema, el siguiente paso es la adquisición de los datos necesarios para responder a esas preguntas.
Esto puede involucrar la recopilación de datos primarios a través de encuestas o experimentos, o la adquisición de datos secundarios a través de bases de datos existentes, archivos, feeds de internet, redes sociales, etc.
3. Limpieza y preparación de los datos
Los datos rara vez vienen en un formato perfecto para el análisis. En esta etapa, los datos se limpian y preparan para el análisis.
Esto puede implicar el manejo de datos faltantes, la detección y corrección de errores, la transformación de variables, la codificación de datos categóricos, etc.
4. Exploración de los datos
Esta etapa implica la exploración de los datos para obtener una comprensión de las características y patrones de los datos.
Esto se hace a través de métodos estadísticos y visualizaciones de datos.
5. Modelado de los datos
En esta etapa, se construyen modelos matemáticos o computacionales para responder a las preguntas o problemas definidos en la primera etapa.
Esto puede implicar el uso de técnicas de aprendizaje automático, estadísticas, o incluso el desarrollo de algoritmos personalizados.
6. Evaluación del modelo
Después de construir el modelo, la siguiente etapa es evaluar su rendimiento. Esto implica el uso de métricas de rendimiento adecuadas y la validación de los resultados a través de técnicas como la validación cruzada o el conjunto de pruebas.
7. Interpretación de los resultados
Una vez que se ha evaluado el modelo, el siguiente paso es interpretar los resultados y extraer conclusiones.
Esta etapa puede implicar la visualización de los resultados, la realización de pruebas de significación estadística, y la interpretación de los coeficientes del modelo o las características de importancia.
8. Comunicación de los resultados
La última etapa del proyecto es la comunicación de los resultados a las partes interesadas.
Esto puede implicar la creación de informes, presentaciones, dashboards, o incluso la publicación de los resultados en revistas científicas o blogs.
9. Implementación y seguimiento
En muchos proyectos, después de la fase de comunicación, se lleva a cabo una implementación del modelo en un entorno en vivo y se hace un seguimiento de su rendimiento a lo largo del tiempo, haciendo ajustes y mejoras si es necesario.
Este proceso es iterativo. Con base en los hallazgos y resultados, se pueden formular nuevas preguntas, lo que puede llevar a la adquisición de nuevos datos y la creación de nuevos modelos, y el ciclo se repite.
Es importante destacar que la ciencia de datos no es solo acerca de la matemática y la programación, también implica una gran cantidad de habilidades de pensamiento crítico, resolución de problemas y comunicación. Los buenos científicos de datos son capaces de entender el contexto del problema que están tratando de resolver, hacer preguntas inteligentes acerca de los datos, y comunicar sus hallazgos de una manera clara y persuasiva.
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