Pasos fundamentales para un plan de proyecto de análisis de datos

Siempre parece difícil saber por dónde empezar su proyecto de análisis de datos. Al comienzo de los proyectos, siempre te enfrentas a algunas preguntas como ¿Cuáles son los objetivos del proyecto? ¿Cómo familiarizarse con los Datos? ¿Cuáles son los problemas que estás tratando de resolver? ¿Cuál puede ser la posible solución? ¿Qué habilidades se requieren? ¿Cómo evaluará su modelo y, lo más importante, por dónde empezar? 

¡Bien! La creación de una planificación y un proceso sólidos es un paso inicial esencial para poner en marcha la iniciativa de su proyecto. Siempre debemos seguir un flujo de trabajo bien definido para construir un modelo de datos. En este artículo, presentamos algunos pasos esenciales para ayudarlo a planificar un proyecto de ciencia de datos con éxito. 

Desglosamos todo el marco de la ciencia de datos, lo llevamos a través de cada paso del ciclo de vida del proyecto mientras discutimos cuáles son las habilidades clave y los requisitos del mismo.

1. Encuentra un tema interesante

Su proyecto debe ser la respuesta a una necesidad organizacional clara, por lo que siempre debe concentrarse en el alcance general y el objetivo del tema. Muchos problemas se pueden resolver analizando y mejorando los datos, pero debe elegir un tema que lo motive y le fascine. Por ejemplo, si está interesado en Healthcare Analytics, hay muchos temas que puede probar: clasificación del cáncer de pulmón basada en niveles de expresión génica, reconocimiento de emociones basado en EEG al escuchar música, detección de cáncer de mama mediante clasificación de anomalías.

2. Obtener y comprender datos

Hay muchas fuentes de datos en línea donde puede obtener conjuntos de datos gratuitos para usar en su proyecto. Algunos repositorios de datos sorprendentes : Kaggle, Google Cloud Public Datasets,Data.gov y sitios web que contienen artículos académicos con conjuntos de datos. Los sitios web como Facebook y Twitter permiten a los usuarios conectarse a sus servidores web y acceder a sus datos. Puede usar su API web para rastrear sus datos. A veces, los datos vienen en un formato determinado, por lo que es mejor familiarizarse con algunas de las formas que pueden tomar los datos, así como también cómo ver y manipular estas formas. Estos son algunos de ellos: archivos planos (csv, tsv), HTML, XML, JSON, bases de datos relacionales, bases de datos no relacionales, API. Después de obtener datos, el siguiente paso es explorar y limpiar datos. Al revisar los conjuntos de datos, busque datos faltantes, datos duplicados, diferentes errores ortográficos o incluso los datos que no tienen sentido lógico. Para organizar sus datos, puede usar diferentes herramientas: R , Python ,Tableau , Chispa , etc. 

3. Preparación de datos

Para realizar cualquier actividad analítica sobre cualquier dato, debe estar en un formato estructurado. Este paso se conoce como limpieza de datos o disputa de datos . ¿Tiene que verificar si los tipos de datos en los datos son compatibles o no? ¿Hay valores faltantes o valores atípicos? ¿Existen discrepancias o errores naturales que deban corregirse antes de ajustar los datos en un modelo? ¿Necesita crear variables ficticias para variables categóricas? ¿Necesitará todas las variables en el conjunto de datos? Para el análisis de datos para resumir sus características principales, el análisis exploratorio de datos juega un papel importante. Identifica valores atípicos, patrones y anomalías en los datos que podrían ayudarlo a construir el modelo.

4. Modelado de datos

En este paso, comenzará a crear modelos para probar sus datos. Parece la etapa más interesante, pero recuerda que antes de este paso dedicas suficiente tiempo y técnicas a los pasos anteriores. Puede utilizar diferentes métodos de modelado para determinar cuál es más adecuado para sus datos. Lo más esencial que se debe hacer en el modelado de datos es reducir la dimensionalidad de su conjunto de datos. Puede utilizar la regresión para predecir valores futuros y la clasificación para identificar y agrupar valores. Para la medición del rendimiento del modelo, la precisión, la recuperación, la puntuación F1 se puede utilizar en la clasificación.

5. Evaluación del modelo

Una vez que haya creado su modelo, debe evaluarlo minuciosamente. En esta etapa, debe determinar si su modelo funciona correctamente, si obtuvo el resultado deseado y si cumple con los requisitos comerciales. Asegúrese siempre de que los datos se manejen e interpreten correctamente. Hay dos métodos para evaluar modelos en el análisis de datos, Hold Out y Cross-Validation . Ayudan a encontrar el mejor modelo.

6. Despliegue y Visualización 

Este es el paso final y más crucial para completar su proyecto de análisis de datos. Después de configurar un modelo que funciona bien, puede implementar el modelo para diferentes aplicaciones y en el mercado empresarial. Esta fase examina qué tan bien el modelo puede resistir en el entorno externo. Para explicar sus hallazgos al cliente puede utilizar diferentes herramientas de visualización interactiva. La visualización de datos es una representación gráfica de información y datos. Mediante el uso de elementos visuales como tablas, gráficos y mapas, las herramientas de visualización de datos brindan una forma rápida y efectiva de comunicar e ilustrar sus conclusiones. 

Para realizar las tareas anteriores, necesitará ciertas habilidades técnicas y herramientas como Python o R. Si está usando Python, necesita saber cómo usar Numpy , Matplotlib , Sci-Kit learn y Pandas . Si está utilizando R, debe conocer GGplot2 , CARET o exploración de datos. Para manejar conjuntos de datos más grandes, debe tener habilidades en Hadoop , Spark. Las habilidades blandas, como las habilidades de comunicación y escritura, lo ayudarán de manera efectiva durante todo el proyecto. Debe estar familiarizado con las pruebas estadísticas, las distribuciones, los estimadores de máxima verosimilitud, etc. Más importante es comprender los trazos generales y comprender cuándo es apropiado utilizar diferentes técnicas. Después de completar su proyecto, siempre debe asegurarse de que siga siendo útil y preciso. Necesita reevaluarlo constantemente, volver a capacitarlo y desarrollar nuevas funciones.