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Pasos a seguir en proyectos de Data Science

Cualquiera sabe lo difícil que es dar una explicación sólida del proceso de un proyecto sobre Data Science. Hay mucha información en internet y diversos cursos que te ofrecen un panorama claro ¿Realmente has entendido todo sobre el tema?

Construir un proyecto de Data Science desde cero es una gran labor donde requerís de varias herramientas. Afrontá los problemas del proceso con el fin de hallar información más profunda. 

Seguí leyendo este artículo de G&L Group sobre los pasos a seguir en proyectos de Data Science. Aprendé con nosotros con ayuda de nuestras recomendaciones y anímate a participar en nuestro equipo de programadores

Ciclo de vida de un proyecto de Data Science. Modelo OSEMN

El modelo OSEMN engloba un acrónimo donde cada letra toca un procedimiento de Data Science. Esta lista de tareas debe ser familiar para vos como científico de datos. No obstante, es entendible que no logres llegar a un nivel experto debido a su complejidad y profundidad.  

OSEMN es un modelo para darle tratamiento a problemas en cuanto a datos utilizando instrumentos de aprendizaje automático. Diversos autores señalan que el pirateo de datos se trabaja con la letra O y S, mientras que el aprendizaje automático con la E y M. 

Data Science trabaja con la combinación de ambos mundos. En el siguiente apartado te explicaremos en qué consiste cada paso del proceso.

Obtener datos

La O viene de «obtener datos de los sitios disponibles». Utilizá técnicas y herramientas como MySQL para procesar los datos, así como recibir data hasta en formatos como Microsoft Excel. Otras opciones para recolectar información son: 

  • En el caso de que usés Python o R, no dudés en instalar con los paquetes que leen información directamente en sus programas de Data Science
  • Existen bases de datos como PostgreSQL, Oracle, inclusive, aquellos no relacionales como (NoSQL) como MongoDB. 
  • Mediante scrapping podés extraer información de sitios web con programas como Beautiful Soup.
  • Conectate a las API web. Sitios como Facebook y Twitter permiten a los usuarios conectarse a sus servidores web y acceder a sus datos. Solo debes acceder a tu API y ponerte a rastrear. 
  • Usá la forma tradicional de obtener datos. Sacá la data desde archivos, descargálos desde Kaggle o usa CSV, o TSV. Tomá en cuenta que debés usar un lenguaje de programación como Python.
Data Science realizá análisis que identifican patrones

Imagen de Free-Photos en Pixabay. Licencia CC0

 

Para poder desempeñarte muy bien en la obtención de datos debés contar con varias habilidades. Es requisito saber manejar MySQL, PostgreSQL o MongoDB (si estás utilizando un conjunto de datos no estructurado).

Por otro lado, si lo que deseas es trabajar con proyectos que demandan más datos, entonces aprendé de almacenamiento distribuido con Apache Hadoop, Spark o Flink.

Limpiar los datos

Cuando tengás toda la data reunida debés filtrar para eliminar lo que no funciona. En este proceso transformarás los formatos en otros y generarás un formato general para consolidar la información. 

Para tu información, cuando manejés archivos bloqueados te toparás con características como la demografía de los usuarios, la hora de entrada a sus sitios web, entre otras cosas. 

Cabe destacar que la limpieza de datos incluye la tarea de extraer y reemplazar ciertos valores. Si llegás a darte cuenta de que faltan conjuntos de datos tenés que reemplazarlos de inmediato. 

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Exploración de datos

Antes de usar los datos en AI y Machine Learning debés analizarlos. En un entorno corporativo o comercial será tu jefe quien te dará un conjunto de datos a los cuales tenés que darle sentido. 

Así que será tu labor traducir las incógnitas a nivel comercial y traducirlas al ámbito del Data Science. Podés empezar inspeccionando datos y sus características. Dichos datos podrían ser numéricos, ordinales, nominales, entre otros.

Posteriormente calcularás estadísticas descriptivas para extraer características y probar variables significativas. Tomá en cuenta que algunas variables se relacionan, pero no quiere decir que sea una casualidad. 

De último, observarás los datos para identificar patrones importantes. Apoyáte en gráficos simples o de barras y así entenderás mejor las partes importantes en el análisis. 

Modelos de datos

Esta es la etapa donde ocurre . Aunque para que ocurra realmente el efecto especial debiste cuidar cada una de las etapas anteriores. Tomá en cuenta que para modelar datos debés trabajar sobre un conglomerado compacto. 

No todas las características de tu recolección de datos son necesarias para predecir tu modelo. Así que selecciona los que sean relevantes para crear los resultados y podés apoyarte en varios procedimientos.

Una buena idea es programar los modelos para que clasifiquen y diferencien los correos electrónicos que recibió. Podrías usar etiquetas como «Bandeja de entrada» y «Spam» mediante regresiones logísticas. 

Otra cosa que puedes hacer es pronosticar valores usando regresiones lineales. Asimismo podés usar el modelado para agrupar datos y comprender la lógica detrás de los mismos. 

Interpretar datos

Esta es la etapa final y la que da sentido al resto de los pasos en el proceso de Data Science. Un modelo tiene un gran poder predictivo que es capaz de generalizar sobre varios escenarios y el futuro de estos. 

En este paso entregás resultados a preguntas comerciales que te hiciste cuando comenzaste el proyecto; y a alguna otra que haya surgido por el camino. 

Data Science realiza análisis predictivos y prescriptivos para que podás repetir en el futuro los resultados positivos; además de evitar los negativos. Así que cuando vayas a presentar tus hallazgos a la empresa para la cual trabajás, procura que sea entendible para todo el mundo. 

Presentá una historia clara y práctica para un público que carece de antecedentes técnicos. Comunicá el mensaje de manera que desencadene acciones en el equipo de trabajo

Ejemplos de un proyecto de Data Science

1-Amazon

Las empresas retail son unas de las más interesadas en analizar la data de sus transacciones. Amazon analiza el comportamiento de sus clientes para personalizar sus ofertas. Le gusta crear modelos predictivos que detecten las necesidades del cliente. 

Si alguna vez compraste en Amazon podés corroborar las veces que la empresa te sugiere productos de interés. Se debe a que entienden a los consumidores mediante los estudios a través de sus redes sociales, análisis de textos y datos de sensores. 

2-La Reelección de Obama 

Nada más y nada menos que la reelección de este personaje de Estados Unidos te puede servir de gran ejemplo en Data Science. El análisis de información en campañas políticas es una variación del marketing. 

Obama usó a 20 miembros encargados exclusivamente de interpretar datos recibidos. El personal lo extraía y generaban estrategias con relación a las preferencias de los votantes y sus canales de comunicación predilectos. 

Conclusión

Data Science es una herramienta muy poderosa que en buenas manos tiene alcances significados en el campo laboral donde se encuentre. Formá parte de nuestro equipo en G&L Group y sé un profesional avanzado en la materia. Contáctanos ya mismo, muéstranos tu curriculum y portafolio para formar parte del equipo. 

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