Introducción a la ciencia de datos

En un mundo de espacio de datos donde las organizaciones manejan petabytes y exabytes de datos, surgió la era de Big Data, la esencia de su almacenamiento también creció. Fue un gran desafío y preocupación para las industrias el almacenamiento de datos hasta 2010. Ahora, cuando marcos como Hadoop y otros resolvieron el problema del almacenamiento, el enfoque cambió al procesamiento de datos. La ciencia de datos juega un papel importante aquí. Todas esas películas de ciencia ficción que te encanta ver pueden convertirse en realidad gracias a Data Science. Hoy en día su crecimiento se ha incrementado de múltiples maneras y por lo tanto uno debe estar preparado para nuestro futuro aprendiendo qué es y cómo podemos agregarle valor. Sin corazonadas, sumerjámonos en el mundo de la ciencia de datos. Después de tocar la más mínima idea, es posible que haya terminado con muchas preguntas como ¿Qué es la ciencia de datos? ¿Por qué lo necesitamos?¿Cómo puedo ser un científico de datos? ¿etc? Así que limpiémonos de este deflector.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos se combina con varias herramientas, algoritmos y principios de aprendizaje automático. De manera más simple, implica obtener información o conocimientos significativos a partir de datos estructurados o no estructurados a través de un proceso de análisis, programación y habilidades comerciales. Es un campo que contiene muchos elementos como matemáticas, estadísticas, informática, etc. Aquellos que son buenos en estos campos respectivos con suficiente conocimiento del dominio en el que están dispuestos a trabajar pueden llamarse científicos de datos. No es algo fácil de hacer, pero tampoco imposible. Debe comenzar con los datos, es la visualización, la programación, la formulación, el desarrollo y la implementación de su modelo. En el futuro, habrá una gran expectación por los trabajos de científicos de datos. Tomando en cuenta esa mente, esté listo para prepararse para encajar en este mundo.

¿Cómo funciona la ciencia de datos?

La ciencia de datos no es un proceso de un solo paso, por lo que aprenderá en poco tiempo y se llamará científico de datos. Pasa por muchas etapas y cada elemento es importante. Uno siempre debe seguir los pasos adecuados para llegar a la escalera. Cada paso tiene su valor y cuenta en tu modelo. Abróchense los cinturones de seguridad en sus asientos y prepárense para conocer esos pasos.

• Declaración del problema: ningún trabajo comienza sin motivación, aunque la ciencia de datos no es una excepción. Es realmente importante declarar o formular el enunciado de su problema de manera muy clara y precisa. Todo su modelo y su funcionamiento dependen de su declaración. Muchos científicos consideran que este es el paso principal y más importante de la ciencia de los dátiles. Así que asegúrese de cuál es la declaración de su problema y qué tan bien puede agregar valor al negocio o a cualquier otra organización.
• Recopilación de datos: después de definir el enunciado del problema, el siguiente paso obvio es buscar los datos que podría necesitar para su modelo. Debes hacer una buena investigación, encontrar todo lo que necesitas. Los datos pueden estar en cualquier forma, es decir, no estructurados o estructurados. Puede estar en varias formas, como videos, hojas de cálculo, formularios codificados, etc. Debe recopilar todos estos tipos de fuentes.
• Limpieza de datos: como ha formulado su motivo y también recopiló sus datos, el siguiente paso es la limpieza. ¡Sí, lo es! La limpieza de datos es lo que más les gusta hacer a los científicos de datos. La limpieza de datos tiene que ver con la eliminación de datos faltantes, redundantes, innecesarios y duplicados de su colección. Hay varias herramientas para hacerlo con la ayuda de la programación en R o Python . Depende totalmente de usted elegir uno de ellos. Varios científicos tienen su opinión sobre cuál elegir. Cuando se trata de la parte estadística, se prefiere R sobre Python, ya que tiene el privilegio de más de 12,000 paquetes. Mientras que Python se usa porque es rápido, de fácil acceso y podemos realizar las mismas cosas que podemos hacer en R con la ayuda de varios paquetes.
• Análisis y exploración de datos: es una de las cosas principales en la ciencia de datos y es hora de sacar a Holmes interior. Se trata de analizar la estructura de los datos, encontrar patrones ocultos en ellos, estudiar comportamientos, visualizar los efectos de una variable sobre otras y luego concluir. Podemos explorar los datos con la ayuda de varios gráficos formados con la ayuda de bibliotecas que utilizan cualquier lenguaje de programación. En R, GGplot es uno de los modelos más famosos mientras que Matplotlib en Python.
• Modelado de datos: una vez que haya terminado con su estudio que ha formado a partir de la visualización de datos, debe comenzar a construir un modelo de hipótesis de modo que pueda generar una buena predicción en el futuro. Aquí, debe elegir un buen algoritmo que mejor se ajuste a su modelo. Existen diferentes tipos de algoritmos, desde regresión hasta clasificación, SVM (máquinas de vectores de soporte), agrupamiento, etc. Su modelo puede ser un algoritmo de aprendizaje automático . Entrena su modelo con los datos del tren y luego lo prueba con los datos de prueba. Hay varios métodos para hacerlo. Uno de ellos es el método K-fold en el que divide todos sus datos en dos partes, una es entrenar y la otra es datos de prueba. Sobre estas bases, entrenas tu modelo.
• Optimización e implementación: siguió todos y cada uno de los pasos y, por lo tanto, creó un modelo que cree que se ajusta mejor. Pero, ¿cómo puede decidir qué tan bien está funcionando su modelo? Aquí es donde viene la optimización. Usted prueba sus datos y descubre qué tan bien están funcionando al verificar su precisión. En resumen, verifica la eficiencia del modelo de datos y, por lo tanto, intenta optimizarlo para una predicción más precisa. La implementación se ocupa del lanzamiento de su modelo y permite que las personas que están afuera se beneficien de eso. También puede obtener retroalimentación de organizaciones y personas para conocer su necesidad y luego trabajar más en su modelo.

Consejos para nuevos estudiantes de ciencia de datos 

• Curiosidad: Si no tienes curiosidad, no sabrías qué hacer con los datos. 
• Juicio: Es porque si no tienes nociones preconcebidas sobre las cosas no sabrías por dónde empezar.
• Argumentativo: es porque si puede argumentar y defender un caso, al menos puede comenzar en algún lugar y luego puede aprender de los datos y luego puede modificar sus suposiciones.