Ciclo de vida de la ciencia de datos: explicación paso a paso [2022]

Los datos son el presente y ya están creando el futuro. Muchos conceptos de Data Science están empañados por la confusión debido a la falta de claridad. La comprensión general de los proyectos de ciencia de datos suele estar cubierta por una neblina de vaguedad. La mayoría de las personas no tienen una comprensión concreta de cómo avanza el proceso.

Desde el primer paso de obtención de datos hasta el análisis y la presentación de resultados, un ciclo de vida de ciencia de datos es un procedimiento definido que consta de cinco pasos importantes. Siga leyendo para obtener una comprensión clara de todos ellos y del ciclo de vida de la ciencia de datos en su conjunto.

Ciclo de vida de la ciencia de datos

1. Recopilación de datos

Lo primero que hay que hacer es recopilar información de las fuentes de datos disponibles. Las habilidades técnicas, como MySQL, se utilizan para consultar bases de datos. Hay paquetes especiales para leer datos de fuentes específicas, como R o Python, directamente en los programas de ciencia de datos. Puede encontrar numerosos tipos de bases de datos, como Oracle, PostgreSQL y MongoDB. Otra alternativa más es obtener datos a través de API web y datos de rastreo. Los sitios de redes sociales como Twitter y Facebook permiten que sus usuarios accedan a los datos conectándose con servidores web.

La forma más convencional de recopilar datos es directamente de los archivos. Se puede hacer descargando desde Kaggle o información preexistente almacenada en formato de valores separados por tabulaciones (TSV) o valores separados por comas (CSV). Dado que se trata de archivos de texto sin formato, se necesita un formato Parser específico para leerlos.

2. Datos de limpieza

El siguiente paso es limpiar los datos, refiriéndose a la depuración y filtrado de datos. Este procedimiento requiere la conversión de datos a un formato diferente. Es necesario para el procesamiento y análisis de la información. Si los archivos están bloqueados en la web, también es necesario filtrar las líneas de estos archivos. Además, la limpieza de datos también constituye la extracción y sustitución de valores. En caso de que falten conjuntos de datos, el reemplazo debe realizarse correctamente, ya que podrían parecer no valores. Además, las columnas también se dividen, fusionan y retiran.

3. Exploración de datos

Los datos ahora tienen que ser examinados antes de que estén listos para su uso. En entornos empresariales, depende completamente del científico de datos transformar los datos que están disponibles en algo factible en un entorno corporativo. Es por esto que lo primero que se debe hacer es la exploración de datos. Los datos y sus características requieren inspección. Esto se debe al hecho de que los diferentes tipos de datos, como los datos nominales y ordinales, los datos numéricos y los datos categóricos, necesitan un manejo diferente.

Después de esto, se deben calcular las estadísticas descriptivas. Es para que se puedan extraer características y se puedan probar variables importantes. Las variables importantes se inspeccionan en su mayoría con correlación. No significa causalidad incluso si algunas de estas variables están correlacionadas.

En Machine Learning, se utiliza Feature. Esto ayuda a los científicos de datos a seleccionar las propiedades que representan los datos en cuestión. Estos pueden ser cosas como 'nombre', 'género' y 'edad'. Además, la visualización de datos se utiliza para resaltar tendencias y patrones importantes en los datos. La importancia de los datos se puede comprender adecuadamente a través de ayudas simples como gráficos de barras y líneas.

4. Modelado de datos

Después de las etapas esenciales de limpieza y exploración de datos, llega la fase de modelado. A menudo se considera la parte más interesante del ciclo de vida de la ciencia de datos. El primer paso a seguir al modelar datos es minimizar la dimensión del conjunto de datos. Todos los valores y características no son necesarios para la predicción de los resultados. En esta etapa, el científico de datos debe elegir las propiedades esenciales que ayudarán directamente a la predicción del modelo.

El modelado se compone de bastantes tareas. Por ejemplo, los modelos se pueden entrenar para diferenciar a través de la clasificación, como correos electrónicos recibidos como 'Principal' y 'Promoción' a través de regresiones logísticas. La previsión también es posible mediante el uso de regresiones lineales. Agrupar datos para comprender la lógica que respalda estas secciones también es una hazaña alcanzable. Por ejemplo, los clientes de comercio electrónico se agrupan para que se pueda entender su comportamiento en un sitio de comercio electrónico en particular. Esto es posible con el agrupamiento jerárquico o con la ayuda de K-Means y dichos algoritmos de agrupamiento.

La predicción y la regresión son los dos dispositivos principales que se utilizan para la clasificación e identificación, los valores de pronóstico y los grupos de agrupamiento.

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5. Interpretación de datos

La interpretación de los datos es la coyuntura final y más importante del ciclo de vida de la ciencia de datos . La interpretación de datos y modelos es la última fase. La capacidad de generalización es el quid de la potencia de cualquier modelo predictivo. La explicación del modelo depende de su capacidad para generalizar datos futuros que son vagos e invisibles.

La interpretación de datos significa la presentación de datos al profano común, alguien que no tiene conocimientos técnicos sobre los datos. Las preguntas comerciales planteadas al comienzo del ciclo de vida se responden en forma de resultados entregados. Se combina con los conocimientos prácticos descubiertos a través del proceso del ciclo de vida de la ciencia de datos.

La información procesable es una parte crucial para demostrar cómo la ciencia de datos puede proporcionar análisis predictivos e incluso análisis prescriptivos. Esto permite saber cómo replicar un resultado positivo y evitar uno negativo. Si aprende ciencia de datos, podrá comprender correctamente el ciclo de vida de la ciencia de datos.

Además, estos hallazgos deben visualizarse adecuadamente. Esto se hace asegurándose de que las preocupaciones corporativas originales los respalden. El aspecto más importante de todo esto es representar de manera concisa toda esta información, de modo que sea realmente productiva para el negocio en cuestión.

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Conclusión

En resumen, estos son los cinco pasos esenciales de un ciclo de vida de ciencia de datos con los que todo estudiante de ciencia de datos debería estar familiarizado. Sin embargo, no son simplemente las habilidades básicas de datos las que hacen el trabajo. Uno de los conjuntos de habilidades más importantes que debe tener es la capacidad de proporcionar una narrativa lúcida y procesable.

La presentación de los datos obtenidos y transformados debe ser sucinta y lo suficientemente clara para que la audiencia la comprenda. La comunicación es la clave del éxito aquí, como en la mayoría de los lugares. El corazón del ciclo de vida de la ciencia de datos es la interacción entre los objetivos existentes, el contenido de los datos y el método analítico.

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