Ciencia de datos resumida en una imagen

Últimamente, el término 'Ciencia de datos' ha estado de moda. Dondequiera que miremos, hay algo que nos apunta hacia la ciencia de datos. ¿Por que es esto entonces? La respuesta es bastante simple: nuestro mundo se está transformando rápidamente en un campo basado en datos donde las innovaciones tecnológicas, los procesos comerciales y las decisiones comerciales se definen a partir de datos. De hecho, el 90% de los datos del mundo se han generado en los últimos dos años. Todos los días, se generan casi 2,5 quintillones de bytes de datos a escala mundial. Entonces, ¿cómo exactamente estamos dando sentido a esta enorme cantidad de datos?
Bueno, todo se debe a la ciencia de datos.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un estudio multidisciplinario que combina la inferencia de datos con algoritmos avanzados, procesos científicos y tecnología con el objetivo de extraer información significativa oculta dentro de datos estructurados y no estructurados. Es multidisciplinario en el sentido de que involucra los conceptos, herramientas y experiencia en el campo de las Matemáticas, Estadística, Informática y Ciencias de la Información.
Cómo hacer una carrera brillante en datos

Esencialmente, la ciencia de datos se trata de desentrañar las tendencias, los patrones y los conocimientos ocultos dentro de los datos. Una vez que los profesionales de datos (científicos de datos, analistas de datos, estadísticos) descubren estos valiosos conocimientos, los analistas comerciales incorporan la información dentro de la infraestructura de la organización para mejorar el proceso de toma de decisiones, impulsar las ventas y los ingresos, mejorar la productividad de los empleados y mejorar la satisfacción del cliente. Data Science también incluye el proceso de desarrollo del 'producto de datos'. Un producto de datos se refiere al activo técnico que aprovecha los datos para producir soluciones orientadas a algoritmos. Las listas de recomendaciones personalizadas son los ejemplos más excelentes de un producto de datos. Por ejemplo, Amazon se sumerge en los datos del consumidor para seleccionar sugerencias de compra 'personalizadas' para clientes individuales en función de su historial de navegación y compras anteriores.

Ahora dividamos la ciencia de datos en cinco etapas, como se muestra en la imagen de arriba:

Calidad de datos

Cuando se trata de conjuntos de datos masivos, primero se deben evaluar los datos para determinar su confiabilidad, idoneidad y eficiencia para cumplir un propósito particular de acuerdo con el contexto de un problema que se debe abordar. Los datos se examinan desde varias perspectivas para calcular su precisión y relevancia. En el contexto de los procesos organizacionales y comerciales, es crucial que los datos sean confiables para que puedan promover soluciones y decisiones comerciales saludables.

Análisis Estadístico Descriptivo

El análisis estadístico descriptivo es el proceso de describir, presentar y organizar un conjunto de datos en particular proporcionando resúmenes precisos sobre la muestra de datos a través de gráficos, tablas o cálculos numéricos. Los tres tipos más comunes de estadísticas descriptivas son la media, la mediana y la moda. El análisis estadístico descriptivo se utiliza principalmente para transformar información cuantitativa compleja en descripciones del tamaño de un bocado para facilitar la comprensión.
¿Qué es la ciencia de datos? ¿Quién es un científico de datos? ¿Qué es Analítica?

Diagnóstico de datos

Una vez que se establece la relevancia de los datos y se divide en fragmentos más pequeños, es necesario realizar un diagnóstico de datos para examinar y revisar la infraestructura de datos de una organización. El objetivo aquí es identificar problemas dentro de la estructura de datos y crear una estrategia eficaz para solucionar los problemas y, al mismo tiempo, señalar las posibles mejoras que se pueden incorporar al sistema de datos. Dado que se debe revisar toda la infraestructura de datos, el análisis de datos multivariante es el método ideal. El análisis de datos multivariante denota una técnica estadística de análisis de datos que surgen de más de una sola variable.

Análisis predictivo

El análisis predictivo se refiere a la práctica de extraer información valiosa de conjuntos de datos existentes para predecir posibles resultados en el futuro. Aprovecha las técnicas de minería de datos y aprendizaje automático, y algoritmos estadísticos sobre datos históricos para determinar la probabilidad de resultados futuros. Al pronosticar las posibilidades futuras, el análisis predictivo permite a las empresas comprender mejor sus productos, el mercado y las tendencias de los consumidores, y también identificar riesgos potenciales y nuevas oportunidades para expandir su alcance en el mercado.

Análisis Semántico

Los científicos y analistas de datos tienen que analizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, como correos electrónicos, textos, publicaciones de blogs, publicaciones en redes sociales, tweets y mucho más. La dificultad con los datos no estructurados es que uno no tiene una idea preconcebida para averiguar cómo se relacionan los elementos de datos entre sí. Aquí es donde entra el análisis semántico. Facilita la agrupación de varios elementos de datos según su cociente de similitud en lugar de las técnicas de clasificación tradicionales (positiva, negativa y neutra). Se trata de enseñar a las máquinas a 'aprender'. El análisis semántico no solo proporciona pistas relevantes sobre los significados de diferentes palabras, sino que también sugiere la relación entre ellas. Esto puede ser muy beneficioso para las empresas, ya que puede desentrañar información sobre cómo los consumidores interactúan con sus productos/servicios, cómo los productos/servicios crean valor para los consumidores, cuáles son sus preferencias y patrones de gusto, etc.

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Entonces, ¡así es como funciona la ciencia de datos!