¿Qué es la ciencia de datos?
Data Science es el proceso de aplicar cálculos científicos para extraer información significativa de los billones y billones de bytes de datos mediante el uso de métodos estadísticos apropiados.
La disciplina que es el boca a boca de todos en estos días. El tipo que ha aumentado exponencialmente en los últimos años debido a los enormes volúmenes de datos que se generan a partir de múltiples fuentes.
Más adelante en este artículo, veremos cómo Data Science ha afectado nuestras vidas y cómo también podría ser un Data Scientist con la actitud correcta y el dominio de las habilidades específicas necesarias para ello.
Definición
Hay un debate masivo sobre la definición exacta de Data Science. En retrospectiva, no existe ninguna definición formal que pueda asociarse al ecosistema, y los diferentes campos perciben la ciencia de datos de manera diferente.
Supongamos que cualquiera que trabaje como ingeniero de software a menudo denominaría la visualización de datos utilizando una herramienta como función de Ciencia de datos, mientras que alguien que trabaje en la industria de la salud y se ocupe de datos sensibles del paciente para predecir el cáncer de las células, llamaría a eso un trabajo de Científico de datos .
En términos simples, debido a la diversidad de su aplicación, se define de manera diferente por las personas que pertenecen a diferentes campos, pero todos señalan esa única cosa: extraer información de los datos utilizando algunos métodos.
Los diversos subconjuntos de ciencia de datos
Esta es una mezcla de Matemáticas y Estadística, Aprendizaje automático, Conocimiento de dominio, TI y desarrollo de software.
Las matemáticas y las estadísticas son el núcleo, ya que todo, desde el análisis exploratorio de datos hasta la construcción de modelos, requiere tratar con números, vectores, probabilidad, etc.
El aprendizaje automático podría dividirse aún más en aprendizaje profundo e inteligencia artificial, y es el subconjunto de construcción de modelos de la ciencia de datos. Además, el desarrollo de software esencial y las habilidades de TI se consideran necesarias para aplicar en esos campos.
Finalmente, tener el conocimiento del negocio o del dominio podría ser de gran ayuda para determinar la precisión del resultado, ya que diferentes negocios usan diferentes datos para la predicción y el uso de los datos correctos es de suma importancia para verificar la credibilidad de nuestro resultado.
Comprensión de la ciencia de datos
Es principalmente la ciencia utilizada para descubrir patrones ocultos de los datos. Esos patrones o ideas ocultas podrían ser de gran ayuda para lograr resultados innovadores en varios campos y mejorar la vida de las personas. La imagen de arriba muestra las seis etapas en un flujo de trabajo de Data Science que ayuda a hacer predicciones y construir modelos para ser utilizados en la producción. Se describe en detalle en la siguiente sección.
Trabajando con ciencia de datos
El trabajo de Data Science se dividiría en las siguientes categorías.
- Comprensión del problema : es esencial que la declaración del problema sea clara antes de sumergirse en la parte de implementación real. El conocimiento de qué averiguar es crucial para obtener los datos correctos y obtener la solución perfecta.
- Obtener los datos correctos : una vez que se comprende el problema, es imprescindible obtener los datos correctos para realizar la operación.
- Análisis exploratorio de datos : se dice que el noventa por ciento del trabajo realizado por un científico de datos es Data Wrangling. El término disputa de datos se refiere a limpiar y procesar previamente los datos antes de alimentarlos al modelo. Los pasos implican la verificación de datos duplicados, valores atípicos, valores NULOS y varias otras anomalías que no entran en la convención de los datos deseados para el negocio.
- Visualización de datos : una vez que los datos se limpian y se procesan previamente, es necesario visualizar los datos para descubrir las características o columnas correctas para usar en nuestro modelo.
- Codificación categórica : este paso es aplicable para aquellas instancias en las que las características de entrada son categóricas y deben transformarse en numéricas (0, 1, 2, etc.) para usarse en nuestro modelo, ya que la máquina no puede trabajar con categorías.
- Selección de modelo : es esencial seleccionar el modelo correcto para una declaración de problema particular, ya que cada modelo no puede encajar perfectamente para cada conjunto de datos.
- Uso de la métrica correcta : según el dominio comercial, se debe seleccionar la métrica que determinaría la perfección de un modelo.
- Comunicación : el empresario, los accionistas, a menudo no entienden el conocimiento técnico de Data Science y, por lo tanto, es esencial comunicar los hallazgos en términos simples a la empresa, que luego podría idear medidas para mitigar los riesgos previstos.
- Implementación : una vez que se construye el modelo y la empresa está satisfecha con los hallazgos, el modelo podría implementarse en producción y utilizarse en el producto.
¿Qué puedes hacer con Data Science?
Está consumiendo rápidamente nuestra vida diaria. Desde que nos levantamos por la mañana hasta que nos acostamos, no hay un solo momento en que los efectos de Data Science no nos influyan. Veamos algunos de los usos de Data Science que nos han facilitado la vida en los últimos tiempos.
Ejemplo 1:
YouTube es el modo favorito de entretenimiento, conocimiento y noticias en nuestra vida diaria. Preferimos ver videos que pasar por diapositivas de artículos largos. ¿Pero cómo nos volvimos tan adictivos a YouTube? ¿Qué ha hecho que YouTube sea tan único y diferente?
Bueno, la respuesta es simple. YouTube usa nuestros datos para recomendar los videos; Nos gustaría ver a continuación. Utiliza un algoritmo de sistema de recomendación para rastrear nuestros patrones de búsqueda y en base a eso; su sistema de inteligencia nos muestra aquellos videos que están algo relacionados con el que hemos visto para que podamos pegarnos al canal y continuar navegando por los otros videos.
Básicamente, ahorra nuestro tiempo y energía buscar videos manualmente que podrían ser útiles para nosotros en función de nuestro gusto.
Ejemplo 2
Al igual que YouTube, el sistema de recomendación también se utiliza en sitios web de comercio electrónico como Netflix, Amazon.
En el caso de Netflix, se nos muestran aquellos programas de televisión o películas que están algo relacionados con el que hemos visto y, por lo tanto, nos ahorra tiempo para buscar videos más similares.
Además, Amazon recomienda los productos en función de nuestro patrón de compra, y muestra los productos que otros compradores han comprado junto con ese producto o lo que podríamos comprar en función de nuestros hábitos o patrones de compra.
Ejemplo 3
Uno de los principales avances en Data Science es Alexa de Amazon o Siri de Apple. A menudo nos resulta tedioso navegar a través de nuestro teléfono en busca de contactos o nos sentimos flojos para configurar alarmas o recordatorios.
En este sentido, los sistemas de asistente virtual hacen todo por nosotros solo escuchando nuestros comandos. Le contamos a Alexa o Siri sobre las cosas que queremos y el sistema convierte nuestra voz natural en texto usando la topología de procesamiento del lenguaje natural (lo veríamos más adelante) y extraemos información de ese texto para resolver nuestros problemas.
En términos simples, este sistema inteligente utiliza la terminología de voz a voz para ahorrar tiempo y resolver nuestros problemas.
Ejemplo 4
Data Science también ha facilitado la vida de atletas y personas involucradas en arenas deportivas. La enorme cantidad de datos disponibles en estos días podría usarse para analizar la salud y las condiciones mentales de un deportista para prepararse en consecuencia para un juego.
Además, los datos podrían usarse para hacer estrategias y superar al oponente incluso antes de que comience el partido.
Ejemplo 5:
Data Science también ha facilitado la vida en el sector de la salud. Los médicos y los investigadores podrían usar Deep Learning para analizar una célula y evitar que ocurra una enfermedad en primer lugar.
También podrían recetar medicamentos adecuados para un paciente según la predicción de los datos.
Principales empresas de ciencia de datos
Es considerado como el trabajo más demandado del siglo XXI con profesionales de diferentes orígenes que se embarcan en el camino de convertirse en un Científico de Datos.
Hoy en día, casi todas las empresas están tratando de incorporar Data Science en sus productos para simplificar el proceso y acelerar las operaciones para garantizar la precisión en un tiempo óptimo. La lista de tales compañías es enorme, y se consideraría injusto enfrentar a una contra la otra en términos de lo mejor, ya que diferentes compañías usan los datos por varias razones.
Junto con los EE. UU., El mercado en India se está expandiendo y solo beneficiaría a los profesionales en el futuro. Estas son algunas de las principales empresas donde Data Science tiene un uso exhaustivo:
JP Morgan, Deloitte, Bitwise, Salesforce, LinkedIn, Flipkart, WNS, Mc Kinsey & Company, IBM, Ola Cabs, Mu Sigma, Stripe, Amazon, Big Basket, Netflix, Wipro, Enterprise Bot, Accenture, Myntra, Manthan, TCS, Cisco, Cartesian Analytics, HCL, EDGE Networks, Walmart labs, Cognizant, (24) 7.ai, Target Corporation, TEG Analytics, Citrix, Sigmoid, Facebook, Twitter, Google Inc., Gobble, Reliance, Square, niki.ai, Dropbox, Airbnb, Khan Academy, Uber, Pinterest, Fractal Analytics.
Los sitios donde puede encontrar varias vacantes de Data Science son: LinkedIn, Indeed, Simply Hired y AngelList.
¿Quién es el público adecuado para aprender tecnologías de ciencia de datos?
Data Science se trata de trabajar con datos, y cada campo usa datos de una forma u otra. Por lo tanto, no es necesario pertenecer a una disciplina específica para ser un científico de datos.
Sin embargo, lo que necesita hacer es una mentalidad curiosa y un afán de obtener ideas de los datos.
Ventajas de la ciencia de datos
- Data Science podría ayudar a mitigar las restricciones de asignación de tiempo y presupuesto y ayudar en el crecimiento del negocio.
- La máquina determinó los resultados de varias tareas manuales que podrían ser mejores que los efectos humanos.
- Ayuda a prevenir el incumplimiento de préstamos, utilizado en la detección de fraudes, y varios otros casos de uso en el dominio financiero.
- Genere información a partir de datos textuales sin estructurar y sin estructurar.
- Predecir el resultado futuro podría evitar la pérdida financiera de muchas grandes corporaciones.
Habilidades de ciencia de datos requeridas
La imagen de arriba indica la importancia de las habilidades requeridas en función de los diferentes roles.
La programación, la visualización de datos, la comunicación, la intuición de datos, las estadísticas, la discusión de datos, el aprendizaje automático, la ingeniería de software y las matemáticas son las habilidades requeridas para cualquiera que quiera ingresar al espacio de ciencia de datos.
¿Por qué deberíamos usar Data Science?
El uso de la ciencia de datos en la academia y en la vida real es muy diferente. Mientras que en la academia, Data Science se utiliza para resolver varios proyectos interesantes como el reconocimiento de imágenes, detección de rostros, etc.
Por otro lado, en la vida diaria, Data Science se usa para prevenir el fraude, la detección de huellas digitales, la recomendación de productos, etc.
Alcance de la ciencia de datos
Las oportunidades o el alcance en Data Science es ilimitado. Como se muestra en la imagen de arriba, un profesional podría trabajar en varios roles diferentes en Data Science dependiendo de su conjunto de habilidades y el nivel de experiencia.
¿Por qué necesitamos Data Science?
Gran parte del trabajo realizado hoy en día es manual y requiere mucho tiempo y recursos, lo que a menudo dificulta el presupuesto asignado para el proyecto. Las grandes empresas a veces buscan soluciones para optimizar tales tareas y garantizar que se mitiguen las limitaciones de presupuesto y recursos.
Brinda la oportunidad de automatizar los procesos tediosos y producir resultados tan sobresalientes que podrían no haber sido posibles en el trabajo manual.
¿Cómo te ayudaría esta tecnología en el crecimiento profesional?
Esta encuesta realizada por Forbes muestra que Data Science es el futuro y está aquí para quedarse. Los días de trabajo manual terminaron, y Data Science automatizaría cada una de esas tareas. Por lo tanto, si desea seguir siendo relevante en la industria en el futuro, es necesario que aprenda los diversos aspectos y aumente sus posibilidades de estar siempre empleado.
Conclusión
Si es un graduado o un profesional que trabaja, ya es hora de que espere en el barco de Data Science y se involucre en la comunidad de Data Science.
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