Debe conocer los algoritmos para cada científico de datos

Los algoritmos son técnicas extremadamente útiles para iniciar cualquier modelo analítico y el conocimiento de todos los científicos de datos habría considerado incompleto sin los algoritmos. Las potentes y avanzadas técnicas como el análisis factorial y el análisis discriminante deberían estar presentes en el arsenal de todos los científicos de datos. Pero para este tipo de técnicas avanzadas, uno debe conocer algunos de los algoritmos básicos que son igualmente útiles y productivos. Dado que el aprendizaje automático es uno de los aspectos en los que se utiliza mucho la ciencia de datos, por lo tanto, el conocimiento de tales algoritmos es crítico. A continuación se analizan algunos de los algoritmos básicos y más utilizados que todo científico de datos debe conocer.

Prueba de hipótesis

Aunque no es un algoritmo, sin saberlo, un científico de datos estaría incompleto. Ningún científico de datos debe avanzar sin dominar esta técnica. La prueba de hipótesis es un procedimiento para probar resultados estadísticos y verificar si la hipótesis es verdadera o falsa sobre la base de datos estadísticos. Luego, dependiendo de la prueba hipotética, se decide si aceptar la hipótesis o simplemente rechazarla. Su importancia radica en que cualquier evento puede ser importante. Por lo tanto, para comprobar si un evento ocurre es importante o solo una simple posibilidad, se llevan a cabo pruebas de hipótesis.

Regresión lineal

Al ser una técnica de modelado estadístico, se enfoca en la relación entre una variable dependiente y una variable explicativa al hacer coincidir los valores observados con la ecuación lineal. Su uso principal es representar una relación entre varias variables utilizando diagramas de dispersión (trazar puntos en una gráfica mostrando dos tipos de valores). Si no se encuentra una relación, eso significa que la coincidencia de los datos con el modelo de regresión no proporciona ningún modelo útil y productivo.

Técnicas de agrupamiento

Es un tipo de algoritmo no supervisado en el que un conjunto de datos se ensambla en clusters distinguidos y distintos. Dado que el analista desconoce la salida del procedimiento, se clasifica como un algoritmo de aprendizaje no supervisado. Significa que el algoritmo en sí mismo definirá el resultado para nosotros y no requerimos entrenarlo en ninguna entrada anterior. Además, la técnica de agrupación se divide en dos tipos: agrupación jerárquica y partición.

Ingenuo bayes

Una técnica algorítmica simple pero muy poderosa para el modelado predictivo. Este modelo consta de dos tipos de probabilidad que se calcularán sobre la base de los datos de entrenamiento. La primera probabilidad es la probabilidad de cada clase y la segunda es que dado cada valor (digamos ‘x’), la probabilidad de condicionalidad se calcula para cada clase. Después de los cálculos de estas probabilidades, las predicciones se pueden transportar para los nuevos valores de datos utilizando el teorema de Bayes.

Los ingenuos Bayes suponen que cada variable de entrada es independiente, por lo que a veces también se la denomina “ingenua”. Aunque es un supuesto poderoso y no es realista para datos reales, es muy efectivo para problemas complejos a gran escala.

Dejar respuesta

Please enter your comment!
Please enter your name here