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martes, 7 de mayo de 2019

Una guía para principiantes de la ciencia de datos y sus aplicaciones

Nos estamos moviendo continuamente hacia una era donde los datos serán todo. Inicialmente, las empresas estaban luchando con la creciente información, pero cuando Hadoop y otros marcos comenzaron a existir y resolvieron el problema de almacenamiento, el enfoque se movió para procesar esta información.
Data Science puede recuperar y proporcionar detalles que no puede obtener de ningún otro modo. Es el futuro de la Inteligencia Artificial y puede ser un gran avance en el campo de la Gestión de la Energía, la Salud Mental, los Juegos, la Imagen o el Reconocimiento de Voz , etc. Hoy, voy a explicar la Ciencia de Datos de la manera más fácil posible. Si está fresco o alguien completamente nuevo en este campo, este artículo borrará todas sus confusiones.

¿Qué es la ciencia de datos?

ciencia de datos 2
Data Science es una mezcla de algoritmos, principios de aprendizaje automático y varias herramientas con el objetivo de analizar datos sin procesar para encontrar patrones útiles y ocultos. Sí, puede sonar como un análisis de datos, pero hay una gran diferencia entre ambos términos.
Un analista de datos procesa la historia de los datos y explica lo que está sucediendo, pero un científico de datos realiza el análisis exploratorio para descubrir sus perspectivas. Observa los datos desde muchos ángulos, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para reconocer la ocurrencia de un evento en particular en el futuro.
En general, Data Science se usa principalmente para hacer predicciones y decisiones mediante el uso de análisis causales predictivos, análisis prescriptivo (predicción con habilidades de toma de decisiones) y aprendizaje automático . Ahora, echemos un vistazo a cada uno de ellos con cuidado.

1. Análisis Causal Predictivo

Supongamos que usted está proporcionando un préstamo a sus clientes, entonces podría estar interesado en saber la probabilidad de que los clientes realicen pagos futuros a tiempo. En este caso, debe aplicar un análisis casual predictivo para predecir las posibilidades de un evento en particular en el futuro. En este caso, puede crear un modelo que pueda tener en cuenta el historial de pagos, realizar análisis predictivos y predecir si el cliente pagará el pago futuro a tiempo.

2. Analítica prescriptiva

El análisis prescriptivo se utiliza generalmente para proporcionar asesoramiento. Si está buscando un modelo que no solo predice un evento en particular, sino que también tiene la capacidad y la inteligencia para tomar su propia decisión, el análisis prescriptivo es para usted. Estos modelos funcionan en varios parámetros dinámicos e incluso pueden cambiar su decisión con la situación y el tiempo.
Aquí, puede tomar un ejemplo del auto de conducción de Google. En primer lugar, los datos recogidos por los vehículos utilizados para entrenar a estos coches. Luego, puede ejecutar algoritmos avanzados para brindarles habilidades de toma de decisiones. Esto los hará lo suficientemente inteligentes como para decidir qué camino tomar, cuándo girar, cuándo desacelerar o acelerar, etc.
Lea también:  Diferencia entre ciencia de datos, análisis y aprendizaje automático

3. Aprendizaje automático para predicciones y reconocimiento de patrones

  • Aprendizaje supervisado
El concepto de aprendizaje supervisado entra en juego cuando ya tiene los datos necesarios para entrenar sus máquinas. Supongamos que tiene los datos transaccionales de una empresa y desea predecir la tendencia futura. En este caso, puede ejecutar algoritmos de aprendizaje automático, realizar un análisis de los datos disponibles y determinar la probabilidad de un resultado futuro.
También puede comprender este modelo cuando está creando un modelo de detección de fraude basado en el historial de compras fraudulentas.
  • Aprendizaje sin supervisión
Hay muchas situaciones en las que no tenemos los datos o parámetros necesarios para entrenar nuestras máquinas. En estos casos, puede utilizar algoritmos de reconocimiento de patrones como la agrupación en clústeres para descubrir los patrones ocultos dentro de los datos y hacer predicciones significativas.
Aquí, no tiene ninguna técnica de agrupación predefinida, por lo que estos modelos se basan en un aprendizaje no supervisado. Por ejemplo, estás trabajando en una empresa de telecomunicaciones y estás buscando un lugar perfecto para la torre. Aquí, puede utilizar una técnica de agrupación para encontrar ubicaciones de torres que aseguren una potencia de señal óptima para todos los usuarios.
Eso es todo para este artículo. Sé que Data Science es una opción de carrera emergente para todos los graduados talentosos que hay. No solo está preparado para el futuro, sino que también le permite ganar un salario atractivo. Espero que este artículo te haya ayudado a tener una idea básica de Data Science.

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