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Qué, conceptos básicos y proceso

¿Qué es la ciencia de datos?

Ciencia de los datos Este es el campo de estudio que implica obtener una visión de una gran cantidad de datos mediante el uso de varios métodos, algoritmos y procesos científicos. Le ayuda a descubrir patrones ocultos a partir de los datos sin procesar. El término ciencia de datos ha evolucionado debido a la evolución de las estadísticas matemáticas, el análisis de datos y big data.

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que le permite extraer información de datos estructurados o no estructurados. La ciencia de datos le permite traducir un problema empresarial en un proyecto de investigación y luego traducirlo nuevamente en una solución práctica.

En este tutorial de ciencia de datos para principiantes, aprenderá los conceptos básicos de la ciencia de datos:

¿Por qué la ciencia de datos?

A continuación, se muestran algunos beneficios importantes de utilizar la tecnología de análisis de datos:

Evolución de las ciencias de datos

Componentes de la ciencia de datos

Estadísticas:

Las estadísticas son la unidad más crítica de los conceptos básicos de la ciencia de datos. Es el método o ciencia de recopilar y analizar datos numéricos en grandes cantidades para obtener información útil.

Visualización:

Una técnica de visualización te ayuda a acceder a grandes cantidades

datos en videos que son fáciles de entender y digerir.

Aprendizaje automático:

El aprendizaje automático examina la construcción y el estudio de algoritmos que aprenden a predecir datos inesperados / futuros.

Aprendizaje profundo:

El método Deep Learning es una nueva investigación de aprendizaje automático en la que el algoritmo selecciona el modelo de análisis a seguir.

Proceso de ciencia de datos

Ahora, en este tutorial de ciencia de datos, aprenderemos el proceso de ciencia de datos:

1. Hallazgos:

La fase de descubrimiento implica obtener datos de todas las fuentes internas y externas que le ayuden a responder la pregunta empresarial.

Los detalles pueden ser:

2. Preparación:

Puede haber muchas inconsistencias en los datos como valor perdido, columnas en blanco, formato de datos incorrecto que deben borrarse. Debe procesar, inspeccionar y acondicionar los datos antes de modelar. Cuanto más limpios sean sus datos, mejor podrá predecir.

3. Planificación de modelos:

En este paso, debe determinar el método y la técnica para dibujar la relación entre las variables de entrada. Su modelo se planifica utilizando varias fórmulas estadísticas y herramientas de visualización. Los servicios de análisis de acceso / SQL, R y SAS son algunas de las herramientas que se utilizan para este propósito.

4. Construcción del modelo:

En este paso, comienza el proceso de construcción del modelo real. Un científico de datos distribuye un conjunto de datos aquí para entrenamiento y pruebas. En el conjunto de datos de entrenamiento se aplican técnicas como la asociación, la clasificación y la agrupación. El modelo, tan pronto como se prepara, se prueba con el conjunto de datos de «prueba».

5. Operación:

En este paso, entrega el modelo final establecido con informes, código y documentación técnica. El modelo se utiliza en un entorno de producción en tiempo real después de pruebas exhaustivas.

6. Comunicar los resultados

En esta etapa, los hallazgos clave se comunican a todas las partes interesadas. Esto le ayuda a decidir si el éxito o el fracaso de los resultados del proyecto se basan en las entradas del modelo.

Roles de trabajo de ciencia de datos

Los títulos de trabajo más notables de Data Directory son:

Ahora, en este tutorial de ciencia de datos, aprendamos en detalle sobre cada función:

Directorio de datos:

Papel:

Data Directory es un profesional que gestiona grandes cantidades de datos para encontrar visiones empresariales convincentes utilizando herramientas, técnicas, metodologías, algoritmos, etc.

Idiomas:

R, SAS, Python, SQL, Hive, Matlab, Pig, Spark

Ingeniero de datos:

Papel:

La función del ingeniero de datos es trabajar con una gran cantidad de datos. Desarrolla, construye, prueba y mantiene arquitecturas como un sistema de procesamiento y bases de datos a gran escala.

Idiomas:

SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C ++ y Perl

Analista de datos:

Papel:

Los analistas de datos son responsables de extraer grandes cantidades de datos. Buscará relaciones, patrones, tendencias en los datos. Posteriormente, entregará informes y visualización sólidos para analizar los datos y tomar las decisiones comerciales más viables.

Idiomas:

R, Python, HTML, JS, C, C ++, SQL

Estadístico:

Papel:

El estadístico recopila, analiza y comprende datos cualitativos y cuantitativos utilizando teorías y métodos estadísticos.

Idiomas:

SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Spark y Hive

Administrador de datos:

Papel:

La administración de datos debe garantizar que base de datos accesible a todos los usuarios relevantes. También se asegura de que funcione correctamente y de que se mantenga seguro. hackear.

Idiomas:

Ruby on Rails, SQL, Java, C # y Python

Analista de negocios:

Papel:

Esta necesidad profesional necesita mejorar los procesos comerciales. Actúa como intermediario entre el equipo ejecutivo empresarial y el departamento de TI.

Idiomas:

SQL, Tableau, Power BI y Python

Herramientas para DataScience

Diferencia entre ciencia de datos con BI (información empresarial)

ParámetrosInformación de negociosCiencia de los datos
ActitudMirando hacia atrásMirando hacia el futuro
Fuentes de datosDatos estructurados. Principalmente SQL, pero Data Warehouse por un tiempo)Datos estructurados y no estructurados. Como registros, SQL, NoSQL o texto
AcercarseEstadísticas y visualizaciónEstadísticas, aprendizaje automático y gráficos
ÉnfasisPasado presenteAnálisis y registro neurológico
HerramientasPentaho. Microsoft Bl, QlikView,R, TensorFlow

Función de ciencia de datos

Ahora, en este tutorial de ciencia de datos, aprenderemos sobre la aplicación de la ciencia de datos:

Busqueda de internet:

La búsqueda de Google utiliza tecnología de ciencia de datos para buscar un resultado específico en una fracción de segundo.

Sistemas recomendados:

Crea un sistema de sugerencias. Por ejemplo, «amigos recomendados» en Facebook o «videos recomendados» en YouTube, todo se hace con la ayuda de Data Science.

Reconocimiento de imagen y voz:

Speech reconoce un sistema como Siri, un asistente de Google, Alexa ejecuta la técnica de la ciencia de datos. Además, Facebook reconoce a tu amigo cuando subes una foto con él, con la ayuda de Data Science.

Mundo del juego:

EA Sports, Sony, Nintendo están utilizando tecnología de ciencia de datos. Esto mejora su experiencia de juego. Los juegos ahora se desarrollan utilizando la técnica de aprendizaje automático. Puede actualizarse a sí mismo cuando pasa a niveles superiores.

Comparación de precios en línea:

PriceRunner, Junglee, Shopzilla trabajan en el mecanismo de ciencia de datos. Los datos se obtienen aquí de los sitios web relevantes que utilizan API.

Desafíos de la tecnología de ciencia de datos

Resumen