Ciencia de datos

¿Qué es data science?

Data science es una forma de estadística aplicada que incorpora elementos de
las ciencias informáticas y las matemáticas para extraer insights de datos
cuantitativos y cualitativos.

Las herramientas y tecnologías que se utilizan en data science incluyen
algoritmos y marcos de aprendizaje automático, así como lenguajes de
programación y bibliotecas de visualización.

Un científico de datos combina programación, matemáticas y conocimiento del
dominio para responder preguntas utilizando datos.

¿Por qué es importante data science?

Las prácticas relacionadas con data science mantienen la competitividad y
aumentan la productividad de las empresas.

Las organizaciones que priorizan data science descubren tendencias y
oportunidades que podrían haber pasado desapercibidas si hubieran decidido no
acceder a los datos que tenían disponibles. Los insights obtenidos a través de
data science pueden tener un gran impacto en los resultados de negocios.

Data science extrae información útil de conjuntos de datos grandes y pequeños.
Aunque se necesitan grandes cantidades de datos para entrenar los sistemas de
inteligencia artificial (IA), data science puede ayudar incluso con los
conjuntos pequeños de datos.

Por ejemplo, los comerciantes minoristas pronosticaban el inventario para sus
tiendas según las ventas de dicha tienda. Cuando las tiendas cerraron por la
pandemia del COVID-19, los comerciantes tuvieron que cambiar sus métodos de
proyección porque la cantidad y el tipo de datos disponibles cambiaron.

Cuando solo hay una cantidad pequeña de datos que observar, data science
proporciona insights por medio de prácticas como la generación de datos
artificiales y sintéticos, el aprendizaje de transferencia y el aprendizaje
conjunto.

Data science también permite que una organización se vuelva más resistente. En
este mundo tecnológico en el que las cosas pueden cambiar en tan solo un
momento, las empresas deben poder adaptarse y responder con rapidez para
sobrevivir, y utilizar data science puede ayudar a facilitar eso.

Muchas organizaciones utilizan data science porque tiene muchísimas
aplicaciones específicas para cada sector. Las organizaciones que no la
aprovechan corren el riesgo de quedarse atrás o de cerrar completamente.

Ciclo de vida de data science

Es un proceso cíclico. Su ciclo de vida se puede desglosar en los siguientes
pasos:

Experiencia en el tema: en primer lugar, un científico de datos debe tener una comprensión básica del tema o problema que está intentando explorar, de modo que pueda formular preguntas significativas sobre él. La naturaleza de data science es buscar explicaciones de por qué las cosas son como son. Una base de experiencia en el tema define la necesidad de un proyecto de data science y conduce a decisiones más fundamentadas y basadas en datos.

Adquisición de datos: el siguiente paso en su ciclo de vida es recopilar los datos correctos para ayudar a responder la pregunta definida. Es posible que los datos se encuentren en diversos lugares o sea difícil acceder a ellos según el conjunto de habilidades de una persona. Sin embargo, el éxito del resto del proceso de la data science depende de la calidad de los datos recopilados en este paso y de qué tan bien estén preparados.

Preparación de datos: la preparación de datos es el paso que tarda más tiempo y, probablemente, el más importante del ciclo de data science. Como dice el dicho: “basura entra, basura sale”. Los datos deben limpiarse y combinarse correctamente antes del análisis. Esto podría incluir la integración de fuentes de datos dispares y el manejo de valores faltantes y atípicos, entre otros. Durante este paso iterativo, un científico de datos podría darse cuenta de que debe retroceder y recopilar más datos.

Exploración de datos: la exploración de los datos implica identificar y comprender los patrones en un conjunto de datos. Una vez que los datos están limpios y se pueden utilizar, los científicos de datos pueden dedicar tiempo a conocerlos y a formar las hipótesis que van a probar. Este es otro paso de un proceso iterativo y, según los resultados, es posible que un científico de datos deba retroceder uno o dos pasos para seguir limpiando y combinando los datos. Esta práctica incluye revisar los atributos distintos de cada punto de datos, o “características” del conjunto de datos, y determinar si se generaron nuevas caracterterísticas potencialmente significativas por realizar más combinaciones y transformaciones de los mismos. El proceso de creación de nuevas características en los datos se conoce como “ingeniería de características”. Por lo general, se produce en la transición entre los pasos de exploración y preparación de los datos.

Modelado predictivo y evaluación: espués de la exploración, el científico de datos puede comenzar a entrenar modelos predictivos. A menudo, el modelado predictivo se puede combinar con la exploración de datos. Una vez que comienza el modelado predictivo y la evaluación, es probable que un científico de datos note nuevas cosas sobre las características del conjunto de datos y retroceda una vez más para
repetir el proceso de ingeniería de características. Los modelos se deben evaluar a medida que se desarrollan. Un científico de datos debe seguir probando y ajustando los modelos hasta que esté satisfecho con ellos.

Interpretación e implementación: el resultado de todo este trabajo podría ser una interpretación de los datos y resultados, en
la que el científico de datos utiliza el modelo y todo el análisis que realizó durante el ciclo de vida para responder la pregunta con la que empezó. Otro resultado podría ser que el modelo esté destinado a la implementación, en la que se utilizará para ayudar a las partes interesadas a tomar decisiones basadas en datos o a automatizar un
proceso (si obtienes este resultado, no olvides el siguiente paso: el monitoreo).

Monitoreo: una vez que el modelo está implementado, se lo debe revisar y mantener para que pueda seguir funcionando correctamente, incluso cuando reciba nuevos datos. Los modelos se deben monitorear para que, cuando los datos cambien debido a cambios en el comportamiento u otros factores, los modelos se puedan ajustar de manera acorde.

Repetición: el ciclo se repite independientemente de si el objetivo final era la interpretación inmediata o la implementación a
largo plazo. El resultado final de cualquier proyecto de data science debe ser aprender algo nuevo sobre el tema o problema que se explora, lo que aumenta en consecuencia la experiencia en el tema y conduce a formular preguntas nuevas y más profundas.

Aplicaciones de la data science en diferentes sectores

Las empresas utilizan data science todos los días para mejorar sus productos y
operaciones internas. Casi cualquier tipo de empresa de cualquier sector se
puede beneficiar con las prácticas de data science.

Estos son algunos ejemplos de casos prácticos:

• Una empresa de software de energía utiliza modelos de recomendación para ofrecer a sus clientes nuevos productos o soluciones ya existentes.
• Una empresa de servicios financieros utiliza modelos de aprendizaje automático para alcanzar a los posibles clientes que puedan haber sido ignorados por las instituciones bancarias tradicionales.
• Una empresa de uso compartido de automóviles utiliza modelos de fijación dinámica de precios para sugerirles precios a las personas que registran y alquilan automóviles.
• Una institución de educación superior combina datos de expedientes, calificaciones de pruebas estandarizadas, datos demográficos y mucho más para identificar a los estudiantes en riesgo de no graduarse.
• Una empresa de tecnología financiera que utiliza una combinación de búsquedas de datos complejas y algoritmos de decisión para evaluar si un solicitante de préstamos es fraudulento.

Obtén más información sobre cada uno de estos casos prácticos en este informe
técnico:

Data science en acción: cinco aplicaciones comunes.

Business intelligence frente a data science

Si bien la ciencia de datos tiene aplicaciones de negocio importantes, su
espectro es más amplio y sus tácticas son más diversas que

business intelligence.

Business intelligence aprovecha las estadísticas y las herramientas de
visualización en relación con datos estructurados tradicionales para describir
y presentar las tendencias actuales e históricas de una manera fácil de
asimilar y comprender.

Data science aprovecha tanto estos enfoques como el aprendizaje automático en
relación con datos estructurados y no estructurados para investigar las
relaciones y descubrir los resultados posibles o las mejores acciones.

Si bien el resultado más típico de business intelligence es algún tipo de
informe o panel de control que le proporciona información a una persona para
que tome la mejor decisión, data science produce decisiones y acciones que se
pueden ejecutar directamente.

¿Quién puede utilizar data science?

SA pesar de lo que se piensa, los científicos de datos no son los únicos que
usan data science. En realidad, cualquier persona puede utilizarla. Gracias a
los avances tecnológicos, poder utilizar data science ya no requiere
conocimientos especializados de programación o estadística. Ahora “arrastrar y
soltar” es una forma ampliamente aceptada y viable para utilizar data science,
lo que les da a los analistas y a otros trabajadores el poder de desarrollar e
implementar modelos a medida. Estos “ciudadanos científicos de datos”, o
trabajadores de datos que pueden utilizar analítica avanzada sin conocer las
complejidades de los procesos que ocurren en segundo plano, son un tipo de
trabajador muy codiciado.

Debido a la alta demanda de data science, a que los científicos de datos
tradicionales suelen requerir salarios altos y a que su escasez puede causar
cuellos de botella, los ciudadanos científicos de datos se consideran un
multiplicador de data science. Con los controles adecuados, los ciudadanos
científicos de datos pueden incrementar en gran medida la producción de
modelos en cualquier corporación, e impulsar así insights e ingresos que de
otra manera serían imposibles.

Cómo comenzar con data science

Alteryx Analytic Process Automation Platform™
permite crear flujos de trabajo automatizados y repetibles que pueden
facilitar y optimizar los procesos de data science más grandes. El acceso a
los datos, la preparación, el modelado y el intercambio de resultados
analíticos están disponibles en el mismo lugar, en una plataforma fácil de
usar.

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