Conceptos básicos de ciencia de datos: concepto técnico que todo principiante debe saber

La ciencia de datos es el campo que ayuda a extraer información significativa de los datos utilizando habilidades de programación, conocimiento del dominio y conocimiento matemático y estadístico. Ayuda a analizar los datos sin procesar y encontrar los patrones ocultos.

Por lo tanto, una persona debe tener claro los conceptos de estadística , aprendizaje automático y un lenguaje de programación como Python o R para tener éxito en este campo. En este artículo, compartiré los conceptos básicos de ciencia de datos que uno debe saber antes de hacer la transición al campo.

Si es un principiante en el campo o desea explorar más al respecto o desea hacer la transición a este campo multifacético, este artículo lo ayudará a comprender más la ciencia de datos al explorar los conceptos básicos de la ciencia de datos .

Leer: Trabajos de ciencia de datos mejor pagados en India

Conceptos estadísticos necesarios para la ciencia de datos

Las estadísticas son una parte central de la ciencia de datos. La estadística es un campo amplio que ofrece muchas aplicaciones. Los científicos de datos deben conocer muy bien las estadísticas. Esto se puede inferir del hecho de que las estadísticas ayudan a interpretar y organizar los datos. La estadística descriptiva y el conocimiento de la probabilidad son conceptos imprescindibles de la ciencia de datos .

A continuación se presentan los conceptos básicos de Estadística que un Científico de Datos debe conocer:

1. Estadísticas descriptivas

Las estadísticas descriptivas ayudan a analizar los datos sin procesar para encontrar las características principales y necesarias a partir de ellos. Las estadísticas descriptivas ofrecen una forma de visualizar los datos para presentarlos de una manera legible y significativa. Es diferente de la estadística inferencial, ya que ayuda a visualizar los datos de manera significativa en forma de gráficos. Las estadísticas inferenciales, por otro lado, ayudan a encontrar información a partir del análisis de datos.

2. Probabilidad

La probabilidad es la rama matemática que determina la probabilidad de ocurrencia de cualquier evento en un experimento aleatorio. Como ejemplo, el lanzamiento de una moneda predice la probabilidad de obtener una bola roja de una bolsa de bolas de colores. La probabilidad es un número cuyo valor se encuentra entre 0 y 1. Cuanto mayor sea el valor, es más probable que ocurra el evento.

Hay diferentes tipos de probabilidad, dependiendo del tipo de evento. Los eventos independientes son las dos o más ocurrencias de un evento que son independientes entre sí. La probabilidad condicional es la probabilidad de ocurrencia de cualquier evento que tenga una relación con cualquier otro evento.

3. Reducción de dimensionalidad

La reducción de dimensionalidad significa reducir las dimensiones de un conjunto de datos para que resuelva muchos problemas que no existen en los datos de dimensiones inferiores. Esto se debe a que hay muchos factores en el conjunto de datos de alta dimensión y los científicos necesitan crear más muestras para cada combinación de características.

Esto aumenta aún más la complejidad del análisis de datos. Por lo tanto, el concepto de reducción de dimensionalidad resuelve todos estos problemas y ofrece muchos beneficios potenciales, como menor redundancia, computación rápida y menos datos para almacenar.

4. Tendencia central

La tendencia central de un conjunto de datos es un valor único que describe los datos completos mediante la identificación de un valor central. Hay diferentes formas de medir la tendencia central:

• Media: Es el valor promedio de la columna del conjunto de datos.
• Mediana: Es el valor central en el conjunto de datos ordenados.
• Moda: el valor que más se repite en la columna del conjunto de datos.
• Sesgo: mide la simetría de la distribución de datos y determina si hay una cola larga en uno o ambos lados de la distribución normal.
• Curtosis: Define si los datos tienen una distribución normal o colas.

5. Prueba de hipótesis

La prueba de hipótesis consiste en probar el resultado de una encuesta. Hay dos tipos de hipótesis como parte de la prueba de hipótesis, a saber. Hipótesis Nula e Hipótesis Alterna. La hipótesis nula es el enunciado general que no tiene relación con el fenómeno investigado. La hipótesis alternativa es el enunciado contradictorio de la hipótesis nula.

6. Pruebas de significancia

La prueba de significación es un conjunto de pruebas que ayudan a probar la validez de la hipótesis citada. A continuación se presentan algunas de las pruebas que ayudan en la aceptación o rechazo de la Hipótesis Nula.

• Prueba del valor de p: Es el valor de probabilidad que ayuda a probar que la hipótesis nula es correcta o no. Si el valor p > a, entonces la hipótesis nula es correcta. Si p-value < a, entonces la hipótesis nula es falsa y la rechazamos. Aquí 'a' es un valor significativo que es casi igual a 0,5.
• Prueba Z: la prueba Z es otra forma de probar la declaración de hipótesis nula. Se utiliza cuando la media de dos poblaciones es diferente y se conocen sus varianzas o el tamaño de la muestra es grande.
• Prueba t: una prueba t es una prueba estadística que se realiza cuando no se conoce la varianza de la población o cuando el tamaño de la muestra es pequeño.

7. Teoría del muestreo

El muestreo es la parte de las estadísticas que implica la recopilación de datos, el análisis de datos y la interpretación de los datos que se recopilan de un conjunto aleatorio de población. Se siguen técnicas de submuestreo y sobremuestreo en caso de que encontremos que los datos no son lo suficientemente buenos para obtener las interpretaciones. El submuestreo implica la eliminación de datos redundantes, y el sobremuestreo es la técnica de imitar la muestra de datos existente naturalmente.

8. Estadísticas bayesianas

Es el método estadístico que se basa en el Teorema de Bayes. El teorema de Bayes define la probabilidad de ocurrencia de un evento dependiendo de la condición previa relacionada con un evento. Por lo tanto, las estadísticas bayesianas determinan la probabilidad en función de los resultados anteriores. El Teorema de Bayes también define la probabilidad condicional, que es la probabilidad de ocurrencia de un evento considerando que ciertas condiciones son verdaderas.

Leer: Salario del científico de datos en India

Aprendizaje automático y modelado de datos

El aprendizaje automático es entrenar a la máquina en función de un conjunto de datos específico con la ayuda de un modelo. Este modelo entrenado luego hace predicciones futuras. Hay dos tipos de modelado de aprendizaje automático, es decir, supervisado y no supervisado. El aprendizaje supervisado funciona sobre datos estructurados donde predecimos la variable objetivo. El aprendizaje automático no supervisado funciona con datos no estructurados que no tienen un campo objetivo.

El aprendizaje automático supervisado tiene dos técnicas: clasificación y regresión. La técnica de modelado de clasificación se utiliza cuando queremos que la máquina prediga la categoría, mientras que la técnica de regresión determina el número. A modo de ejemplo, predecir la venta futura de un automóvil es una técnica de regresión y predecir la aparición de diabetes en una muestra de la población es una clasificación.

A continuación se presentan algunos de los términos esenciales relacionados con el aprendizaje automático que todo ingeniero de aprendizaje automático y científico de datos debe conocer:

1. Aprendizaje automático: el aprendizaje automático es el subconjunto de la inteligencia artificial en el que la máquina aprende de la experiencia previa y la utiliza para hacer predicciones para el futuro.
2. Modelo de aprendizaje automático: se crea un modelo de aprendizaje automático para entrenar a la máquina utilizando alguna representación matemática que luego hace predicciones.
3. Algoritmo: el algoritmo es el conjunto de reglas con las que se crea un modelo de aprendizaje automático.
4. Regresión: La regresión es la técnica utilizada para determinar la relación entre las variables independientes y dependientes. Hay varias técnicas de regresión que se utilizan para modelar en el aprendizaje automático en función de los datos que tenemos. La regresión lineal es la técnica de regresión básica.
5. Regresión lineal: es la técnica de regresión más básica utilizada en el aprendizaje automático. Se aplica a los datos donde existe una relación lineal entre el predictor y la variable objetivo. Por lo tanto, predecimos la variable objetivo Y con base en la variable de entrada X, las cuales están relacionadas linealmente. La siguiente ecuación representa la regresión lineal:

Y=mX + c, donde m y c son los coeficientes.

Existen muchas otras técnicas de regresión, como la regresión logística, la regresión de cresta, la regresión de lazo, la regresión polinomial, etc.

1. Clasificación: la clasificación es el tipo de modelado de aprendizaje automático que predice el resultado en forma de una categoría predefinida. Si un paciente tendrá una enfermedad cardíaca o no, es un ejemplo de una técnica de clasificación.
2. Conjunto de entrenamiento: el conjunto de entrenamiento es parte del conjunto de datos, que se utiliza para entrenar un modelo de aprendizaje automático.
3. Conjunto de prueba: es parte del conjunto de datos y tiene la misma estructura que el conjunto de entrenamiento y prueba el rendimiento del modelo de aprendizaje automático.
4. Característica: Es la variable predictora o una variable independiente en el conjunto de datos.
5. Objetivo: es la variable dependiente en el conjunto de datos cuyo valor es predicho por el modelo de aprendizaje automático.
6. Sobreajuste: El sobreajuste es la condición que conduce a la sobreespecialización del modelo. Ocurre en el caso de un conjunto de datos complejo.
7. Regularización: Esta es la técnica utilizada para simplificar el modelo y es un remedio para el sobreajuste.

Bibliotecas básicas utilizadas en Data Science

Python es el lenguaje más utilizado en ciencia de datos, ya que es el lenguaje de programación más versátil y ofrece muchas aplicaciones. R es otro lenguaje utilizado por los científicos de datos, pero Python se usa más ampliamente. Python tiene una gran cantidad de bibliotecas que facilitan la vida de un científico de datos. Por lo tanto, todo científico de datos debería conocer estas bibliotecas.

A continuación se muestran las bibliotecas más utilizadas en Data Science:

1. NumPy: Es la biblioteca básica utilizada para cálculos numéricos. Se utiliza principalmente para el análisis de datos.
2. Pandas: es la biblioteca imprescindible que se utiliza para la limpieza de datos, el almacenamiento de datos y las series temporales.
3. SciPy: es otra biblioteca de Python que se utiliza para resolver ecuaciones diferenciales y álgebra lineal.
4. Matplotlib: es la biblioteca de visualización de datos utilizada para analizar la correlación, determinar los valores atípicos mediante el gráfico de dispersión y visualizar la distribución de datos.
5. TensorFlow: se utiliza para cálculos de alto rendimiento que reducen el error en un 50 %. Se utiliza para la detección de voz, de imágenes, de series temporales y de vídeo.
6. Scikit-Learn: Se utiliza para implementar modelos de aprendizaje automático supervisados ​​y no supervisados.
7. Keras: se ejecuta fácilmente en CPU y GPU, y es compatible con las redes neuronales.
8. Seaborn: es otra biblioteca de visualización de datos utilizada para cuadrículas de múltiples parcelas, histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de barras, etc.

Debe leer: Carrera en ciencia de datos

Conclusión

En general, la ciencia de datos es un campo que es una combinación de métodos estadísticos, técnicas de modelado y conocimientos de programación. Por un lado, un científico de datos tiene que analizar los datos para obtener los conocimientos ocultos y luego aplicar los diversos algoritmos para crear un modelo de aprendizaje automático. Todo esto se hace utilizando un lenguaje de programación como Python o R.

Si tiene curiosidad por aprender sobre ciencia de datos, consulte el Programa ejecutivo PG en ciencia de datos de IIIT-B y upGrad, creado para profesionales que trabajan y ofrece más de 10 estudios de casos y proyectos, talleres prácticos, tutoría con expertos de la industria, 1 -on-1 con mentores de la industria, más de 400 horas de aprendizaje y asistencia laboral con las mejores empresas.