Ciencia de datos y aprendizaje automático

La ciencia de datos incluye una amplia gama de servicios basados en un dominio de conocimiento muy avanzado. La ciencia de datos aplica métodos verdaderamente científicos a tus datos para descubrir las tendencias y dependencias importantes. La ciencia de datos puede trabajar con datos muy crudos que necesitan mucha preparación y limpieza. 

Cuando los datos están listos, la ciencia de datos también utiliza matemáticas, estadísticas y las últimas tecnologías informáticas para crear modelos complejos. La ciencia de datos resuelve problemas prácticos utilizando un nivel muy alto de abstracción de procedimientos.

Aunque la ciencia de los datos puede ayudar a proporcionar información comercial general, sus principales dominios de aplicaciones están más orientados técnicamente. Los científicos de datos pueden ayudar a los ingenieros con el reconocimiento de imágenes, ayudar a las instituciones financieras a revelar fraude y anomalías, desarrollar una clasificación de los clientes, hacer proyecciones complejas y revelar tendencias y relaciones no tan obvias entre ellos.

Cuando tu negocio depende en gran medida de los grandes volúmenes de datos, necesitas un científico de datos, o un especialista en inteligencia artificial o en aprendizaje automático.

La preparación de datos es muy importante en cada proyecto de ciencia de datos. Solo los datos limpios pueden proporcionar información confiable. Por eso, la mayoría de las veces, un científico de datos empezará a trabajar haciendo que los datos estén ordenados.

Una vez que no falten datos o hayan valores atípicos —dos problemas típicos de la preparación de datos—, puede comenzar la fase principal del proyecto. Esto puede incluir modelos, redes neuronales, aprendizaje profundo o árboles de decisión. En la etapa final, el científico de datos trabaja en un informe u otro método para presentar los resultados, como una visualización de datos.

Además de los métodos de preparación de datos que los científicos de datos necesitan principalmente para sí mismos, la ciencia de datos también incluye métodos que provienen de las matemáticas aplicadas, la estadística y la informática.

En muchos casos, los científicos de datos crean un algoritmo (una secuencia de acciones programadas) y lo entrenan utilizando un conjunto de datos conocido para permitirle interpretar cualquier conjunto de datos desconocido. En otras palabras, un científico de datos entrena un algoritmo para manejar de forma independiente situaciones desconocidas en función de las experiencias obtenidas a través del entrenamiento. Dichos conjuntos de datos pueden contener imágenes, números y texto.

Normalmente, los científicos de datos necesitan tecnologías informáticas avanzadas para realizar sus cálculos y almacenar todos los datos que utilizan, incluidos los lenguajes de programación especializados que les permitan crear algoritmos, como R y Python. Sin embargo, algunos gigantes informáticos famosos ofrecen herramientas de ciencia de datos sin código o con código reducido, como IBM Watson, Google ML Kit y Azure ML Studio. 

Cuando manejas grandes cantidades de datos, debes pensar en las herramientas que los procesan y las que pueden almacenarlos y brindar un acceso rápido. A menudo son tecnologías basadas en la nube.