Metodología de ciencia de datos: 10 pasos para las mejores soluciones

La mayoría de los profesionales y estudiantes capacitados que pertenecen al campo de la ciencia desarrollan proyectos de ciencia de datos desde cero y tratan sus matices de manera lógica para llegar a una solución a un problema. Siempre se adhieren a alguna forma de pasos secuenciados, a veces incluso sin saberlo. Existen numerosos métodos dentro de cada campo de la ciencia y los negocios que se pueden utilizar para resolver un problema.

En Data Science, esto se denomina Metodología de Data Science : un proceso iterativo con una secuencia prescrita de pasos que siguen los científicos de datos para abordar un problema y encontrar una solución. Es un proceso cíclico que guía a los analistas de negocios y científicos de datos para que se desempeñen adecuadamente.

Por ejemplo, una empresa necesita saber qué características incluir en su producto o servicio para que sea exitoso. Se acercan a un analista de negocios o a un científico de datos para encontrar una solución. Se pueden considerar varios factores al pensar en la solución.

También existe la necesidad de comprender qué significa el éxito con respecto a este problema determinado, podría significar simplemente generar ganancias para el negocio, o podría significar la satisfacción del cliente y su interacción con el producto o cómo su servicio está afectando el mercado. En tales casos, el uso de la Metodología de la Ciencia de Datos ha demostrado ser un método eficiente y eficaz.

La metodología de la ciencia de datos consta de diez pasos que se repiten constantemente para que los científicos de datos lleguen a la mejor solución.

Estos se pueden combinar en cinco secciones:

Del Problema al Enfoque que incluye las etapas de Entendimiento del Negocio y Enfoque Analítico.

De los Requerimientos a la Recolección bajo la cual están presentes las etapas de Requerimiento de Datos y Recolección de Datos.

Desde la Comprensión hasta la Preparación , que involucra las etapas de Comprensión de Datos y Preparación de Datos.

Del Modelado a la Evaluación que incluye las etapas de Modelado y Evaluación.

Y por último, From Deployment to Feedback donde se incluyen las etapas de Deployment y Feedback.

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10 pasos de la metodología de ciencia de datos

1. Comprensión empresarial

Para cualquier proyecto o resolución de problemas, la primera etapa siempre es comprender el negocio. Esto implica definir el problema, los objetivos del proyecto y los requisitos de las soluciones. Este paso juega un papel fundamental en la definición de cómo se desarrollará el proyecto. Una discusión profunda con los clientes, comprender cómo funciona su negocio, los requisitos del producto o servicio y aclarar cada aspecto del problema puede llevar tiempo y resultar laborioso, pero es una necesidad.

2. Enfoque analítico

Una vez que el problema se ha definido claramente, se puede definir el enfoque analítico que se utilizará para resolver el problema. Esto significa expresar el problema en el marco de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático. Hay diferentes modelos que se pueden usar y depende del tipo de resultado que se necesite.

El análisis estadístico se puede utilizar si requiere resumir, contar, encontrar tendencias en los datos. Para evaluar las relaciones entre varios elementos y el entorno y cómo se afectan entre sí, se puede utilizar un modelo descriptivo.

Y para predecir los posibles resultados o calcular las probabilidades, se puede utilizar un modelo predictivo que es una técnica de minería de datos. Un conjunto de entrenamiento que es un conjunto de datos históricos que incluye sus resultados, se utiliza para el modelado predictivo.

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3. Requisitos de datos

El enfoque analítico elegido en la etapa anterior define el tipo de datos necesarios para resolver el problema. Este paso identifica el contenido de los datos, los formatos y las fuentes para la recopilación de datos. Los datos seleccionados deben ser capaces de responder a todas las preguntas sobre el problema de 'qué', 'quién', 'cuándo', 'dónde', 'por qué' y 'cómo'.

4. Recopilación de datos

En la cuarta etapa, el científico de datos identifica todos los recursos de datos y recopila datos en todas las formas, como datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, que son relevantes para el problema. Los datos están disponibles en muchos sitios web y hay conjuntos de datos prefabricados que también se pueden usar.

A veces, si hay un requisito de datos importantes a los que no se puede acceder libremente, se deben realizar ciertas inversiones para obtener dichos conjuntos de datos. Si luego se identifican lagunas en los datos recopilados que están obstaculizando el desarrollo del proyecto, el científico de datos debe revisar los requisitos y recopilar más datos.

Cuantos más datos se adquieran, mejores se construirán los modelos que pueden producir resultados más efectivos.

5. Comprensión de datos

En esta etapa, el científico de datos intenta comprender los datos recopilados. Esto implica aplicar técnicas de visualización y análisis descriptivo a los datos. Esto ayudará a una mejor comprensión del contenido de los datos y la calidad de los datos y al desarrollo de conocimientos iniciales a partir de los datos. Si se identifican lagunas en este paso, el científico de datos puede volver al paso anterior y recopilar más datos.

6. Preparación de datos

Esta etapa comprende todas las actividades necesarias para construir los datos para que sean aptos para ser utilizados en la etapa de modelado. Esto incluye la limpieza de datos, es decir, la gestión de datos faltantes, la eliminación de duplicados, el cambio de datos a un formato uniforme, etc., la combinación de datos de varias fuentes y la transformación de datos en variables útiles.

Este es uno de los pasos que más tiempo consume. Sin embargo, existen métodos automatizados disponibles en la actualidad que pueden acelerar el proceso de preparación de datos. Al final de esta etapa, solo se retienen los datos necesarios para resolver el problema para que el modelo funcione sin problemas con errores mínimos.

7. Modelado

El conjunto de datos preparado en la etapa anterior se utiliza para crear la etapa de modelado. Aquí el tipo de modelo a utilizar se define por el enfoque decidido en la etapa de enfoque analítico. Por lo tanto, el tipo de conjunto de datos varía según se trate de un enfoque descriptivo, predictivo o de un análisis estadístico.

Este es uno de los procesos más iterativos de la metodología, ya que el científico de datos utilizará varios algoritmos para llegar al mejor modelo para las variables elegidas. También implica combinar varios conocimientos comerciales que se descubren continuamente, lo que lleva a refinar los datos y el modelo preparados.

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8. Evaluación

El científico de datos evalúa la calidad del modelo y se asegura de que cumpla con todos los requisitos del problema de negocio. Esto implica que el modelo se someta a varias medidas de diagnóstico y pruebas de significación estadística. Ayuda a interpretar la eficacia con la que el modelo llega a una solución.

9. Despliegue

Una vez que el modelo ha sido desarrollado y aprobado por los clientes comerciales y otras partes interesadas involucradas, se implementa en el mercado. Podría implementarse en un conjunto de usuarios o en un entorno de prueba. Inicialmente, podría introducirse de forma limitada, hasta que se pruebe por completo y tenga éxito en todos sus aspectos.

10. Comentarios

La última etapa de la metodología es la retroalimentación. Esto incluye los resultados recopilados de la implementación del modelo, los comentarios sobre el rendimiento del modelo de los usuarios y clientes, y las observaciones de cómo funciona el modelo en el entorno implementado.

Los científicos de datos analizan los comentarios recibidos, lo que les ayuda a refinar el modelo. También es una etapa altamente iterativa ya que hay un ir y venir continuo entre las etapas de modelado y retroalimentación. Este proceso continúa hasta que el modelo proporciona resultados satisfactorios y aceptables.

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Conclusión

Como se puede observar, la Metodología de Ciencia de Datos es un proceso altamente iterativo, con ciertas etapas que se repiten varias veces para llegar a la mejor solución. Dichos modelos no se pueden crear, evaluar e implementar a la vez. Para llegar al mejor modelo que brinde la solución más eficiente y exitosa, es necesario refinar el modelo a través de la retroalimentación y luego volver a implementarlo.

Y para que funcione con éxito en su entorno asignado, debe modificarse en consecuencia. Incluso a medida que llegan nuevas tecnologías y nuevas tendencias, el modelo debe actualizarse para poder funcionar sin problemas en todos los casos.

¡La Metodología de la ciencia de datos se puede utilizar para resolver no solo problemas relacionados con la ciencia de datos, sino casi todos los problemas en cualquier campo!

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