Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.
Introducción
se crea en un clic. Estos datos son valiosos para cualquier organización y empresa. En esta era digital, siempre estamos conectados a Internet. Y esto conduce a una gran cantidad de generación de datos. Estos datos aportan éxito a las empresas para sus problemas comerciales y soluciones del día a día.
¿Sabes que los datos son el objetivo final de toda organización y, por tanto, creo que son los que gobiernan? Sin datos, no se puede lograr nada. Desde una perspectiva empresarial hasta la resoluciónLa "resolución" se refiere a la capacidad de tomar decisiones firmes y cumplir con los objetivos establecidos. En contextos personales y profesionales, implica definir metas claras y desarrollar un plan de acción para alcanzarlas. La resolución es fundamental para el crecimiento personal y el éxito en diversas áreas de la vida, ya que permite superar obstáculos y mantener el enfoque en lo que realmente importa.... de problemas para aplicaciones de un extremo a otro, necesitamos datos.
Estos datos deben ser para derivar algún propósito de ellos. Porque las formas de los datos pueden ser textos, imágenes, videos, infografías, gifs, etc. Algunos datos están estructurados mientras que la mayoría no están estructurados. La recopilación, el análisis y la predicción son los pasos necesarios que se deben tener en cuenta con estos datos.
Ahora bien, ¿qué son exactamente la ciencia de datos y el aprendizaje automático?
Te lo definiré de una manera sencilla. Todo el contexto relacionado con esto puede ser similar si busca en otro lugar. Por lo tanto, la ciencia de datos es la ciencia de obtener conocimientos de los datos con el fin de obtener la fuente de información más importante y relevante. Y con una fuente confiable de información que hace predicciones mediante el uso del aprendizaje automático. Así que supongo que habrás entendido muy bien esta definición. Ahora, mi punto aquí es que con la ciencia de datos puede aportar información valiosa.
¿Por qué es necesaria la ciencia de datos y el aprendizaje automático?
Los datos han estado ahí durante mucho tiempo. En épocas anteriores, el análisis de los datos estaba a cargo de estadísticos y analistas. El análisis de los datos se realizó principalmente para obtener el resumen y cuáles fueron las causas. Las matemáticas también fueron el tema central de interés cuando se utilizaron para este trabajo.
No fue un proceso engorroso porque había una cantidad limitada de datos. Los problemas comerciales también se resolvieron principalmente mediante el uso de herramientas de software como Microsoft Excel. Esta herramienta también se utiliza para el análisis de datos. Aquí, cuando digo problemas comerciales, están específicamente en formato digital. A medidaLa "medida" es un concepto fundamental en diversas disciplinas, que se refiere al proceso de cuantificar características o magnitudes de objetos, fenómenos o situaciones. En matemáticas, se utiliza para determinar longitudes, áreas y volúmenes, mientras que en ciencias sociales puede referirse a la evaluación de variables cualitativas y cuantitativas. La precisión en la medición es crucial para obtener resultados confiables y válidos en cualquier investigación o aplicación práctica.... que las empresas comenzaron a digitalizarse, Internet y la computación en la nube se convirtieron en la columna vertebral de su establecimiento. Hubo una gran cantidad de generación de datos en millones de bytes, lo que generalmente se conoce como big data. Con el advenimiento de las redes sociales, motores de búsqueda poderosos como Google y YouTube, se hizo obligatorio para estas empresas manejar sus datos con cuidado.
¿Cómo soluciones de ciencia de datos y aprendizaje automático?
La ciencia de datos utiliza métodos estadísticos, matemáticas y técnicas de programación para resolver estos problemas. Las técnicas de programación se utilizan ampliamente para analizar, visualizar y hacer predicciones. Como ves, hace todo el trabajo de un estadístico, programador y matemático. El estudio de todas estas áreas importantes constituye la mejor manera de tratar con este tipo de datos masivos. El aprendizaje automático se integra mediante la creación de modelos a partir de varios algoritmos.
Esto se hace para la construcción de modelos en ciencia de datos, lo que ayuda a futuras predicciones. Estas predicciones dependen de los nuevos datos que se le dan al modelo sin decirle explícitamente qué hacer. El modelo lo entiende y luego nos da el resultado o la solución. Por ejemplo, los bancos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para detectar si hay una transacciónLa "transacción" se refiere al proceso mediante el cual se lleva a cabo un intercambio de bienes, servicios o dinero entre dos o más partes. Este concepto es fundamental en el ámbito económico y legal, ya que implica el acuerdo mutuo y la consideración de términos específicos. Las transacciones pueden ser formales, como contratos, o informales, y son esenciales para el funcionamiento de mercados y negocios.... fraudulenta o no. O si este cliente no paga las cuotas de su tarjeta de crédito.
La detección del cáncer en la industria del cuidado de la salud utiliza la ciencia de datos y el aprendizaje automático para detectar si los pacientes son propensos al cáncer o no. Así que hay muchos ejemplos a nuestro alrededor en los que las empresas están utilizando esto de forma generalizada. Las empresas de entrega de alimentos en línea como zomato o swiggy utilizan para recomendarnos alimentos para ordenar en función de lo que hemos pedido en el pasado. Este tipo de algoritmo de aprendizaje automático es un sistema de recomendación. También son utilizados por YouTube, Spotify, Amazon, etc.
El ciclo de vida de la ciencia de datos.
Hay varios pasos involucrados en la resolución de problemas comerciales con la ciencia de datos.
1. Adquisición de datos – este proceso implica la recopilación de datos. Depende de cuáles sean los objetivos o cuál es el problema que hay que resolver. De esta manera, tendemos a recopilar los datos necesarios.
2. Preprocesamiento de datos – esta etapa implica el procesamiento de datos en un formato estructurado para facilitar su uso. Los datos no estructurados no se pueden utilizar para ningún análisis porque darán soluciones comerciales incorrectas y pueden tener un impacto negativo en los consumidores.
3.Análisis exploratorio de datos (EDA) – es una de las etapas más importantes donde se encuentran todos los resúmenes de datos por estadísticas y matemáticas. Identificar la variableEn estadística y matemáticas, una "variable" es un símbolo que representa un valor que puede cambiar o variar. Existen diferentes tipos de variables, como las cualitativas, que describen características no numéricas, y las cuantitativas, que representan cantidades numéricas. Las variables son fundamentales en experimentos y estudios, ya que permiten analizar relaciones y patrones entre diferentes elementos, facilitando la comprensión de fenómenos complejos.... objetivo (salida) y las variables predictoras (independientes). Visualización de datos y luego clasificación de todos los datos necesarios que se utilizarán para las predicciones. La programación juega un papel vital en esto. Un científico de datos dedica casi el 75% de su tiempo a esto para comprender muy bien sus datos. Además, en esta etapa, los datos se dividen en datos de entrenamientoEl entrenamiento es un proceso sistemático diseñado para mejorar habilidades, conocimientos o capacidades físicas. Se aplica en diversas áreas, como el deporte, la educación y el desarrollo profesional. Un programa de entrenamiento efectivo incluye la planificación de objetivos, la práctica regular y la evaluación del progreso. La adaptación a las necesidades individuales y la motivación son factores clave para lograr resultados exitosos y sostenibles en cualquier disciplina.... y de prueba.
4. Construcción del modelo – Después de EDA seleccionamos los métodos más adecuados para construir nuestro modelo. Esto se hace con el uso de algoritmos de aprendizaje automático. Selección de algoritmos como regresión, clasificación o agrupación. Como algoritmos de aprendizaje automático son de 3 tipos. Aprendizaje supervisadoEl aprendizaje supervisado es un enfoque de machine learning donde un modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetados. Cada entrada en el conjunto de datos está asociada a una salida conocida, lo que permite al modelo aprender a predecir resultados para nuevas entradas. Este método es ampliamente utilizado en aplicaciones como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz y la predicción de tendencias, destacando su importancia en..., aprendizaje no supervisadoEl aprendizaje no supervisado es una técnica de machine learning que permite a los modelos identificar patrones y estructuras en datos sin etiquetas predefinidas. A través de algoritmos como k-means y análisis de componentes principales, este enfoque se utiliza en diversas aplicaciones, como la segmentación de clientes, la detección de anomalías y la compresión de datos. Su capacidad para revelar información oculta lo convierte en una herramienta valiosa en la... y aprendizaje reforzado. Existen diferentes conjuntos de algoritmos para todos estos tipos. Seleccionarlos depende principalmente del problema que estamos tratando de resolver.
5. Evaluación del modelo – La evaluación del modelo se realiza para ver qué tan eficiente está funcionando nuestro modelo en los datos de prueba. Minimización de errores y también puesta a punto del modelo.
6. Despliegue del modol: la implementación del modelo se realiza ya que ahora está en condiciones de atender todos los datos futuros para hacer predicciones.
Nota: Hay técnicas de reevaluación involucradas incluso después de la implementación para mantener nuestro modelo actualizado.
¿Cómo se hace todo esto?
Los marcos y herramientas de ciencia de datos se utilizan específicamente para este proceso. Algunas herramientas populares como jupyter, tableau, tensorLos tensores son estructuras matemáticas que generalizan conceptos como scalars y vectores. Se utilizan en diversas disciplinas, incluyendo física, ingeniería y aprendizaje automático, para representar datos multidimensionales. Un tensor puede ser visualizado como una matriz de múltiples dimensiones, lo que permite modelar relaciones complejas entre diferentes variables. Su versatilidad y capacidad para manejar grandes volúmenes de información los convierten en herramientas fundamentales en el análisis y procesamiento de datos.... flow. Los lenguajes de programación como Python y R son importantes para realizar estas tareas. Conocer y aprender cualquier idioma es suficiente. Python y R se utilizan ampliamente para la ciencia de datos porque hay bibliotecas adicionales que facilitan cualquier proyecto de ciencia de datos. Prefiero Python porque es de código abierto, fácil de aprender y tiene un gran apoyo de la comunidad en todo el mundo. La estadística, las matemáticas y el álgebra lineal son algunas materias básicas que debe comprender antes de involucrarse en cualquier proyecto de ciencia de datos o aprendizaje automático.
Conclusión: La ciencia de datos y el aprendizaje automático gobiernan el mundo digital porque la inteligencia artificial es la próxima gran novedad. También ha habido avances en este campo. El aprendizaje profundoEl aprendizaje profundo, una subdisciplina de la inteligencia artificial, se basa en redes neuronales artificiales para analizar y procesar grandes volúmenes de datos. Esta técnica permite a las máquinas aprender patrones y realizar tareas complejas, como el reconocimiento de voz y la visión por computadora. Su capacidad para mejorar continuamente a medida que se le proporcionan más datos la convierte en una herramienta clave en diversas industrias, desde la salud... también forma parte de la inteligencia artificial y un subconjunto del aprendizaje automático se está volviendo más popular. El aprendizaje profundo hace uso de redes neuronales similar al funcionamiento de las neuronas en nuestro cerebro. Tiene un enfoque más profundo y en capas para resolver problemas comerciales. Por ejemplo, como los autos autónomos de Tesla, también utilizan el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático.
En el futuro, estas fuentes de datos seguirán expandiéndose y será necesario recopilarlas todas. Una parte o información importante a obtener de estos datos solo derivará en la necesidad de científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático.
