¿Cómo funciona el Data Science?

Para entender mejor cómo funciona el Data Science y el proceso de desarrollo de un proyecto, tenemos que hablar primero de que es, y aunque en nuestra nota anterior te lo explicamos muy bien, retomemos un poco por acá.

El Data Science o Ciencia de Datos es la disciplina que permite que una empresa, a partir de datos, obtenga información valiosa para tomar decisiones que contribuyan a su crecimiento y/o mejora o creación de nuevos productos. Es decir, la Ciencia de Datos convierte a los datos en conocimiento para la empresa.

Tiene muchas ventajas como:

• Tomar mejores decisiones con menos márgenes de error.
• Predecir y prevenir situaciones que afecten la reputación de la empresa.
• Aprovechar las tendencias e ir un paso por delante de la competencia.
• Encontrar métodos para mejorar la productividad.
• Diseñar estrategias para aumentar la rentabilidad del negocio.
• Detectar puntos internos y externos que están afectando el crecimiento del negocio.
• Y más...

Igualmente te invitamos a ir y echar un vistazo a nuestro artículo anterior porque te explicamos detalladamente qué es la Ciencia de Datos.

Ahora sí, ¿cómo funciona el Data Science?

Empecemos a entender cómo funciona, y más que ello, los puntos claves para el desarrollo de un proyecto efectivo.

Para convertir los datos en conocimiento se requiere de métodos como estadística, matemática, analítica y computación, con el fin de que las empresas puedan tomar decisiones. Para lograrlo, se usan tres de las principales técnicas, que son: minería de datos (data mining), interferencia estadística y aprendizaje automático (machine learning).

• La minería de datos es la etapa de exploración y de análisis de los conjuntos de datos para encontrar patrones dentro de este.
• La interferencia estadística permite inferir en tendencias y sacar conclusiones objetivas de acuerdo a los patrones obtenidos en la fase anterior. A partir de aquí se pueden tomar decisiones un poco más acertadas.
• El aprendizaje automático (ML) es una técnica computacional que ayuda a que los sistemas informáticos puedan ejecutar todo el procedimiento de manera automatizada.

Para el desarrollo de un proyecto se pueden tomar varios caminos, pero hemos visto que hay uno general y es el que a continuación te vamos a contar. Este proceso permite plantear por etapas un proyecto, y ya sabes lo que dicen, los trabajos grandes que se dividen por etapas están condenados a ser un éxito.

Proceso de un proyecto Data Science

Empezaremos a describir los pasos o etapas necesarios para desarrollar correctamente un proyecto.

Entendimiento del negocio y del problema

¿Cómo saber brindar solución si no entiendes el contexto de la empresa y el problema específico? Exacto, no se puede, en todos los proyectos primero hay que entender el core de negocio de la empresa y el problema en específico, su necesidad. El Data Science va de resolver problemas, así que siempre empieza por ahí. La exhaustividad se define según el conocimiento base que se tenga de la empresa y la problemática como tal, algunas veces lleva más tiempo que en otros casos.

Localización

Es la etapa de minería de datos que te contamos como una de las tres principales técnicas. Se debe encontrar la información que ayudará a resolver la problemática. Los orígenes de los datos pueden ser muy diversos; los puede proveer la empresa como tal, proveedores externos o fuentes de datos públicas. En esta etapa también se tiene en cuenta cómo será la extracción de estos datos para su posterior análisis.

Preprocesamiento y calidad de los datos

Clave para empezar esta etapa, conocer los datos desde el punto de vista técnico (formatos, valores faltantes, disponibilidad, etc). Luego de desarrollado este ejercicio, hay que prestar atención a la calidad de los datos que será garantizada por los algoritmos de preprocesamiento. Es decir, que la etapa de procesamiento es muy importante porque será el responsable de que el resultado de los datos sea satisfactorio. Posterior a ello, es necesario hacer una validación de los datos para asegurar la calidad del tratamiento, porque si los datos son malos, las salidas son malas.

Modelización

Un proyecto Data Science es mucho más que la modelización, por las fases anteriores que vimos. Sin embargo, la etapa de modelado de datos es muy importante porque es el momento donde se analizan los datos, para dar como resultado la información en sí que la empresa necesita. El modelado de datos consiste en la representación de los datos, que al ser analizados, extrae la información que posteriormente la empresa usará para su beneficio y necesidades.

En esta etapa se hace el modelo de aprendizaje automático (machine learning), que vimos anteriormente, y se valida que funcione de manera correcta. Para las empresas esta fase tiene mucho peso, para el científico de datos o data scientist es la parte que les permite hacer el gol perfecto.

Despliegue y monitorización

Un poco obvio en el título. Esta fase es para hacer el despliegue del producto en sí, puesto que para este punto ya se tiene el modelo realizado y validado. Posteriormente se hace el trabajo de monitoreo, cuando algo falla, es crucial revisar el modelo e ir mirando cada una de las etapas para saber donde empezó el fallo.

Todo este es un proceso general, sin embargo, cada científico de datos puede hacer sus desarrollos de forma diferente. Depende de su experiencia y del proyecto, puesto que algunas etapas no van a encajar.

La invitación es que le abras las puertas a las nuevas tecnologías, a las nuevas formas de hacer crecer tu negocio y una de ellas es a través de la ciencia de datos.

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