Ciencia de Datos

La ciencia de datos proporciona información significativa basada en cantidades de datos de gran complejidad y magnitud. Esta combina diferentes areas de la ciencia, tanto estadisticas como ciencias de la computación, para interpretar los datos y ayudar en la toma de decisiones.

La ciencia de datos le puede ayudar a su organización a comprender su entorno, analizar problemas existentes y a revelar oportunidades previamente ocultas.

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Proyectos de Ciencia de Datos

Paso 1: Acquisicion de Datos

¿Que clase de problema esta tratando de resolver?
¿Que fuentes de datos ya existen? ¿En que formatos?
¿Son datos estructurados o no estructurados? ¿públicos o privados?
¿Son datos de texto o imágenes? ¿Son datos binarios, nominales, numericos, ordinales, de tiempo?.

Paso 2: Preparación de los Datos

Importante paso de un proyecto de Machine Learning con la finalidad de preparar los data sets, provenientes de las diferentes fuentes de datos, realizando una limpieza (seleccionando solo los datos de utilidad) y realizando una transformación de los mismos (Data Wrangling) hacia un formato entendible para los futuros modelos (algoritmos) a utilizar, posterior a su analisis.

Paso 3: Exploración y Analisis (EDA)

El Analisis Exploratorio de los Datos se refiere al proceso crítico de realizar investigaciones iniciales sobre los datos para descubrir patrones, detectar anomalías, probar hipótesis y verificar suposiciones con la ayuda de estadísticas resumidas y representaciones gráficas.

Paso 4: Creación de Modelos

Los algoritmos de Machine Learning nos ayudan a modelar los datos para realizar ciertas tareas como son: clasificación de imagenes, clasificación de textos (NLP), predicción de cifras numéricas, predicción de categorías o clases, preguntas y respuestas (chatbots), entre otros.

Paso 5: Visualización

La visualización de datos es la representación gráfica de información y datos. Mediante el uso de elementos visuales como histogramas, gráficos y mapas, las herramientas de visualización de datos proporcionan una forma accesible de ver y comprender tendencias, valores atípicos y patrones en los datos. Estas herramientas son claves para el análisis de cantidades masivas de información.

Paso 6: Despliegue

Un modelo de aprendizaje automático solo puede comenzar a agregar valor a una organización cuando los conocimientos de ese modelo estén disponibles de manera rutinaria para los usuarios para los que fue creado. ... Con la práctica, cualquier científico de datos puede aprender a implementar sus modelos en producción. Existen diferentes herramientas y servicios que nos permiten ofrecer una solución completa end-to-end.