Proceso de Ciencia de Datos

La ciencia de datos como un campo parece simple, hay datos y la ciencia se utiliza para encontrar un significado a los datos. Pero no es tan sencillo en la práctica. El volumen de datos recolectado no está en su forma más simple, generalmente no estructurado y en bruto, y las herramientas utilizadas necesitan conocimiento experto. Se puede decir que todo el flujo de la ciencia de datos en un producto de datos es un proceso técnico y complejo que necesita capacitación y práctica.

¿POR QUÉ SE NECESITA ANALÍTICA DE DATOS?

La ciencia de datos es un dominio que exige habilidades en matemáticas, estadísticas y software y programación de computadoras. La ciencia de los datos utiliza modelos sofisticados para encontrar información significativa. Es un campo que ha entrado en todas las otras industrias a una velocidad rápida. Varios científicos de datos encuentran a diario soluciones a los problemas planteados por el mercado, el entorno empresarial, los clientes y los clientes. Entonces, ¿por qué estas empresas tienen una necesidad tan extrema de análisis y cómo les ayuda el análisis?

  • Ayuda a conocer el cliente y sus necesidades desde la venta hasta la satisfacción posterior a la compra.
  • Ayuda en el marketing y la comprensión de las tendencias y oportunidades de marketing.
  • Ayuda a optimizar la producción, operación, recursos humanos, etc. para mejorar el rendimiento de la unidad de negocios.
  • Ayuda a la marca y la comunicación con el mundo exterior, y hace que los negocios sean visibles a través del marketing digital y el marketing en las redes sociales.
  • Ayuda en la innovación y la experimentación en tiempo real, lo que a su vez ahorra mucho tiempo y esfuerzo.

Por lo tanto, se puede decir que la ciencia de datos aumenta el valor comercial y ayuda a competir con otros jugadores de manera efectiva.

¿QUÉ HACEN LOS CIENTÍFICOS DE LOS DATOS?

Esta es una de las principales preguntas planteadas: ¿qué hace un científico de datos en su día?

    Encuadre un problema: para encuadrar un problema, uno necesita entender los objetivos de la persona cuyo proyecto está manejando. Lo que uno quiere lograr y cuáles son los obstáculos. El problema debe ser claro y simple, y no se complica, ya que es el trampolín y sin ningún problema, uno no tendrá dirección.

    Recopilación de datos sin procesar: de acuerdo con el problema enmarcado, uno necesita obtener todos los datos que incluyen las variables en cuestión. Los datos se pueden recopilar de bases de datos internas o se pueden comprar a partir de conjuntos de datos externos.

    Procese los datos para el análisis : los datos recopilados suelen ser en bruto y no estructurados, especialmente si no están bien mantenidos. Para analizar los datos, es necesario asegurarse de que todos los errores y errores, como los valores faltantes, los errores de rango de datos, las diferencias de zona horaria y las entradas no válidas, se limpien y corrijan.

    Explore los datos: esto también se conoce como análisis de datos exploratorios (EDA), más como jugar con los datos. Los analistas deben priorizar las preguntas que desean formular y buscar en los datos. Los datos tienen muchas tendencias y patrones ocultos, el trabajo del analista es identificar los patrones que pueden convertirse en información.

    Aprendizaje automático y construcción de algoritmos: este es el paso de exploración profunda y visualización; Aquí los datos explorados se utilizan para crear una historia. Los datos se someten a varias herramientas y programas matemáticos y estadísticos para encontrarle un significado. Los datos se utilizan como entrada para diferentes algoritmos para el análisis predictivo.

    Comunicar los resultados: los conocimientos que se recopilan deben interpretarse y comunicarse a los profesionales de la administración, es como contar historias de tal manera que las personas no técnicas puedan comprender. La presentación adecuada de los resultados llevará a la toma de decisiones y la acción oportuna.

Los científicos de datos tienen un rol desafiante, ya que ahora son personas que encuentran problemas y también los medios para sus soluciones.

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