Múltiples facetas de la ciencia de datos

¿Qué es la ciencia de datos?

Los datos están a nuestro alrededor y se están ejecutando en un camino cada vez mayor a medida que el mundo interactúa cada vez más con Internet. Las industrias ahora se han dado cuenta del tremendo poder detrás de los datos y están descubriendo cómo puede cambiar no solo la forma de hacer negocios, sino también la forma en que entendemos y experimentamos las cosas. La ciencia de datos se refiere a la ciencia de decodificar la información de un conjunto particular de datos. En general, los científicos de datos recopilan datos sin procesar, los procesan en conjuntos de datos y luego los utilizan para construir modelos estadísticos y modelos de aprendizaje automático. Para hacer esto, necesitan lo siguiente:

  1. Marco de recopilación de datos como Hadoop y lenguajes de programación como SAS para escribir las secuelas y las consultas.
  2. Herramientas para el modelado de datos como python, R, Excel, Minitab, etc.
  3. Algoritmos de aprendizaje automático tales como Regresión, Agrupación en clústeres, Árbol de decisiones, Mecánica de vectores de soporte, etc.

Componentes de un proyecto de ciencia de datos

  • Conceptos de estudio: el primer paso consiste en reunirse con las partes interesadas y hacer muchas preguntas para resolver los problemas, los recursos disponibles, las condiciones implícitas, el presupuesto, los plazos, etc.
  • Exploración de datos: muchas veces los datos pueden ser ambiguos, incompletos, redundantes, incorrectos o ilegibles. Para lidiar con estas situaciones, los científicos de datos exploran los datos observando muestras y probando maneras de llenar los espacios en blanco o eliminar las redundancias. Este paso puede involucrar técnicas como transformación de datos, integración de datos, limpieza de datos, reducción de datos, etc.
  • Planificación del modelo: El modelo puede ser cualquier tipo de modelo, como el modelo estadístico o de aprendizaje automático. La selección varía de un Data Scientist a otro, y también de acuerdo con el problema en cuestión. Si es un modelo de regresión, entonces uno puede elegir los algoritmos de regresión, o si se trata de clasificar, entonces los algoritmos de clasificación como el árbol de decisión pueden producir el resultado deseado.

La construcción del modelo se refiere a la capacitación del modelo para que pueda implementarse donde sea necesario. Este paso es transportado principalmente por paquetes de Python como Numpy, pandas, etc. Este es un paso iterativo, es decir, un Data Scientist tiene que entrenar el modelo varias veces.

  • Comunicación: el siguiente paso es comunicar los resultados a las partes interesadas apropiadas. Se realiza mediante la preparación de cuadros y gráficos fáciles que muestran el descubrimiento y las soluciones propuestas para el problema. Herramientas como Tableau y Power BI son extremadamente útiles para este paso.
  • Pruebas y funcionamiento: si se acepta el modelo propuesto, se realiza a través de algunas pruebas de preproducción, como las pruebas A / B, que se trata de usar, digamos el 80% del modelo para capacitación, y el resto para verificar las estadísticas de cómo bueno funciona Una vez que el modelo ha pasado las pruebas, se implementa en el entorno de producción.

¿Qué debe hacer para convertirse en un científico de datos?

La ciencia de datos es la carrera de más rápido crecimiento del siglo XXI. El trabajo es desafiante y permite a los usuarios utilizar su creatividad al máximo. Las industrias tienen una gran necesidad de profesionales calificados para trabajar en los datos que están generando. Y es por eso que este curso ha sido diseñado para preparar a los estudiantes para liderar el mundo en Data Science. Capacitación detallada por parte de facultades reputadas, evaluaciones múltiples, proyectos en vivo, seminarios web y muchas otras instalaciones disponibles para dar forma a los estudiantes de acuerdo con la necesidad industrial.

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