Ciclo de vida de la ciencia de datos

Un tema de investigación floreciente llamado ciencia de datos tiene varias facetas, incluido el estudio y análisis de cantidades masivas de datos, así como el hecho de que sus ramas abarcan prácticamente todas las áreas de estudio. ¿Quieres experiencia en el campo de la ciencia de datos? Inscríbase en nuestro curso de Certificación en Ciencia de Datos.

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Trabajamos con datos elaborados que están organizados en varios niveles y no son datos simplificados. Las estadísticas, la aritmética y los lenguajes informáticos son los tres pilares fundamentales sobre los que se construye la ciencia de datos.

Se necesitan datos para cada componente de una fraternidad (negocios, el sector de la salud, la ciencia, la vida diaria, el marketing, la investigación) para hacer avanzar el movimiento. Nuestras vidas han sido completamente absorbidas por la tecnología de la información y la informática, que evoluciona a un ritmo tan rápido y en tantas direcciones diferentes que las tácticas de métodos operativos aplicadas hace solo unos años ya no son relevantes.

Lo mismo contiene dificultades y problemas precisos. Debido a su mayor complejidad, es posible que los problemas y preocupaciones del pasado sobre un determinado tema, dolencia o deficiencia no se apliquen ahora.

Por lo tanto, para mantenerse al día con las dificultades de hoy y del futuro, así como para encontrar respuestas a cuestiones no resueltas, cualquier campo de la ciencia, el estudio o la organización requiere una última colección de técnicas y sistemas operativos.

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¿Qué entiendes por ciencia de datos?

Para enfrentar problemas analíticos desafiantes, la ciencia de datos implica una fusión de tecnología, desarrollo de algoritmos e inferencia de datos.

Los datos son la base. Hay enormes cantidades de datos sin procesar que ingresan y se mantienen en los almacenes de datos de la empresa. Podemos componer capacidades avanzadas usándolo. La ciencia de datos se trata esencialmente de encontrar métodos innovadores para usar estos datos para producir un beneficio económico.

Para obtener una explicación visual, eche un vistazo a nuestro video del curso de ciencia de datos.

¿Quién es un científico de datos? ¿Y qué hace?

Puede obtener 20 respuestas diferentes a esa pregunta si consulta a 20 científicos de datos diferentes. Esto se debe a que las funciones y deberes de un científico de datos pueden variar ampliamente, en función de una variedad de elementos, como la industria, la experiencia y la estructura de la organización para la que trabaja.

Sin embargo, todos los puestos de ciencia de datos tienen algunas características. Además, debe conocer las características que comparten todos los científicos de datos si se está preparando para una entrevista de trabajo como científico de datos.

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Ciclo de vida de la ciencia de datos

Desde que la frase se usó por primera vez en los años 90, la ciencia de datos ha avanzado significativamente. Los expertos siguen una estructura predeterminada mientras abordan un tema de ciencia de datos. La ejecución de proyectos en ciencia de datos se ha convertido virtualmente en un algoritmo.

La tentación de renunciar al enfoque y comenzar a resolver problemas es demasiado común. Sin embargo, al descuidar proporcionar una base sólida para todo el esfuerzo, esto invalida nuestras mayores intenciones. Por el contrario, de acuerdo con las instrucciones, generalmente nos acercamos al problema que buscamos abordar.

Vayamos a los puntos del ciclo de vida.

1. Conocimiento empresarial

El foco del ciclo completo es el objetivo de la empresa. ¿Qué arreglaría cuando el problema en particular se haya resuelto? Es fundamental comprender el objetivo de la empresa, ya que establecerá el objetivo final de la investigación. No podemos elegir un target concreto de evaluación que esté en línea con el objetivo de la empresa hasta que no tengamos una opinión positiva de la misma. Debe comprender si el cliente desea predecir los precios de las materias primas, reducir las pérdidas de ahorro, etc.

2. Experiencia en datos

Esta es una lista de todos los datos a los que se puede acceder. Debido a que están familiarizados con la información a la que ahora se puede acceder, los hechos que deben implementarse para este problema de gestión y otra información pertinente, debe trabajar en estrecha colaboración con el grupo de la organización en esta situación. En esta etapa se describen los datos, junto con su estructura, relevancia y tipo de registro. Se deben usar gráficos para examinar los datos. Simplemente implica buscar a través de los datos y obtener todo el conocimiento que pueda sobre la información.

3. Preparación de datos

La siguiente fase es la preparación de datos. Esto implica elegir la información adecuada, integrarla fusionando grandes conjuntos de datos, limpiarla, manejar datos de atributos separándolos o atribuyéndolos, manejar datos inexactos ofuscándolos, buscando anomalías con diagramas de dispersión y manipulándolos, y creando nueva información derivando módulos individuales de los antiguos. Cree la estructura adecuada para los datos y elimine las columnas y características adicionales. La fase más importante del ciclo de existencia es la preparación de datos, que tiene lugar la noche antes de acostarse. Su modelo es tan completo como sus datos.

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4. Análisis de datos exploratorios

Esta fase requiere comprender la respuesta y las variables que la afectan antes de crear el modelo real. La distribución de datos entre varios criterios relacionados con los caracteres se analiza gráficamente mediante gráficos de barras. Las correlaciones entre varios factores se visualizan utilizando distribuciones de frecuencia y mapas de calentamiento. La identificación de cada característica tanto sola como en combinación con otros factores hace un uso intensivo de una variedad de enfoques de visualización de datos.

5. Análisis de datos

El modelado de datos es el centro pulsante del análisis de datos. Los datos ordenados se ingresan en un modelo, que genera el resultado esperado. Dependiendo de si el problema es de categorización, regresión o agrupación, esta fase implica elegir el tipo de modelo correcto. Entre las diferentes técnicas algorítmicas que componen el modelo de hogar que hemos elegido, debemos elegir cuidadosamente los métodos para aplicarlo e implementarlo. Debemos modificar los pesos y sesgos de cada modelo para lograr el rendimiento deseado. Además, debemos asegurarnos de que el rendimiento y la generalización coincidan correctamente. El modelo ya no debería evaluar los datos y funcionar mal con datos nuevos.

6. Evaluación del modelo

Este análisis determina si el modelo está listo para su implementación. El modelo se evalúa utilizando un conjunto de medidas de evaluación cuidadosamente seleccionadas y se prueba con datos ficticios. También debemos asegurarnos de que el modelo represente con precisión la realidad. Para obtener el nivel necesario de métricas, debemos rehacer el procedimiento de modelado si la evaluación no produce un resultado de alta calidad. Al igual que una persona, cada enfoque o algoritmo de ciencia de datos para el aprendizaje automático tiene que evolucionar, mejorar con información nueva y adaptarse a un nuevo estándar de evaluación. Podemos desarrollar varios modelos para una ocurrencia particular, pero muchos de ellos pueden ser erróneos.

7. Implementación de versiones

Después de un análisis exhaustivo, el prototipo se implementa por completo en la estructura y el canal seleccionados. Es importante pensar seriamente en cada paso de las condiciones del servicio de ciencia de datos mencionadas. Todo el plan se desperdiciará si una etapa no se lleva a cabo correctamente, ya que afectará a la siguiente. Por ejemplo, la creación de datos incorrectos dará como resultado la pérdida de información y la incapacidad de construir un modelo ideal. Si los datos no se limpian correctamente, el clasificador dejará de funcionar. El modelo no funcionará en el mundo real si no se evalúa minuciosamente.