5 Pasos sencillos en el ciclo de vida de la ciencia de datos

Data Science Ciclo de Vida

Informacion sobre el ciclo de vida de la ciencia de datos A

medida que mas empresas se comprometen a proyectos de recopilacion de datos mas grandes, las estadisticas muestran que la mayoria de las organizaciones no usan los datos correctamente. Muchos lideres empresariales escuchan terminos como visualizacion de datos o modelo de series de tiempos y no tienen idea de lo que son. Comprender los datos y conocer la forma en que funciona la mineria son fundamentales en el mundo digital actual.

Para completar, aumentar la base de clientes y generar mas ventas, las empresas necesitan un equipo que comprenda el desarrollo basico de software. Los cientificos de datos calificados pueden ayudar a extraer, limpiar y eliminar datos poco fiables para que una organizacion pueda generar informacion valiosa. Esto optimizara la toma de decisiones y agilizara las operaciones empresariales. Lea con anticipacion para saber todo lo que hay que saber acerca de los datos del ciclo de vida y como funciona la ciencia de los datos.

5 Pasos en el ciclo de vida de la ciencia de

datos La ciencia de datos utiliza una combinacion de conocimientos de dominio, habilidades de codificacion y experiencia estadistica para identificar datos de procesos y extraer informacion valiosa. Los analistas se embarcan en un proyecto cientifico para ayudar a resolver un problema empresarial y encontrar respuestas a preguntas.

Los cientificos de datos eficaces utilizan la construccion de modelos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automatico para completar un proyecto de ciencia de datos. La mayoria de los analistas de ciencia de datos tienen una amplia experiencia en ingenieria de software y analisis de datos.

Una organizacion empleara a un cientifico de datos para ayudar a comprender todas las fuentes de datos que recopilan. La mayoria de las veces, las empresas recopilan big data, pero no estan seguras de como realizar analisis empresariales. Necesitan separar la informacion irrelevante de los datos valiosos para que puedan comprender a los clientes, mejorar las operaciones internas y aumentar las ventas.

Para comprender mejor este proceso, ayuda a conocer los 5 pasos en el ciclo de vida de la ciencia de datos.

Data Science Ciclo de Vida Paso 1 Recopilacion de datos

La mayoria de las empresas fallan en sus esfuerzos de recopilacion de datos. Recogen demasiada informacion irrelevante porque piensan que demasiada es mejor que ninguna. Mientras que las empresas necesitan datos, necesitan el tipo correcto de datos de analisis.

Aqui es donde un equipo cientifico eficaz puede ayudar. Los cientificos de datos examinaran las bases de datos, utilizaran consultas y emplearan habilidades para procesar la informacion. Los equipos necesitaran un conjunto especifico de herramientas para limpiar datos y mineria de datos. Pueden extraerlo de archivos, descargarlo y usar un formato especifico para entenderlo.

Data Science Ciclo de Vida Paso 2- Preparacion de los datos

Una vez que los equipos dispongan de los datos exploratorios que necesitan, es hora de prepararlos. Esto puede ser un proceso lento o corto y facil, dependiendo de lo que la empresa necesite. En el mejor de los casos, el analista de datos tomara diferentes tablas, las combinara y las organizara de una manera particular.

Luego, el equipo de ciencia de datos necesita limpiar los datos para asegurarse de que son fiables y originales. Deben cumplir con los requisitos de control de calidad, que pueden depender de las necesidades de cumplimiento de la organizacion. Integran varios conjuntos de datos y los cargan en un almacen. Esto ayuda a los usuarios a acceder facilmente a datos fiables y precisos para que puedan generar informacion.

Data Science Ciclo de Vida Paso 3-

data science life cycle step 3 exploratory data analysis 1617055251 3147

Los equipos de analisis de datos exploratorios realizan analisis de datos para limpiar, transformar y modelar datos para identificar cualquier informacion valiosa que optimice la toma de decisiones. Los analistas de datos adoptan diferentes enfoques para el analisis de datos que dependen de los objetivos de la empresa y de los problemas empresariales especificos. El

aprendizaje automatico, el modelado y otras tecnicas de aprendizaje profundo son herramientas populares que muchos cientificos utilizan. Solo necesitan asegurarse de que el analisis de datos responda a las preguntas especificas que requiere el liderazgo. Las practicas recomendadas estandar para la preparacion de datos, analisis y limpieza de datos incluyen-

  • Identificacion de variables
  • Analisis uni y bivariante
  • Tratamiento de valores faltantes Deteccion de valores
  • atipicos
  • Transformacion de variables
  • Creacion de variables
datos

Data Science Ciclo de Vida Paso 4 Creacion de modelos Los cientificos de

datos prueban su trabajo hasta el momento y comprueban si necesita mejora durante la fase de modelado del ciclo de vida de la ciencia de datos. Los equipos deben tomarse el tiempo necesario para explorar y limpiar los datos a fondo para crear los modelos correctos. De lo contrario, se generaran en base a informacion defectuosa.

Los cientificos pueden utilizar tecnicas de aprendizaje automatico que incluyen capacitacion, validacion y pruebas. Una vez que crean un modelo de aprendizaje a partir de nuevos datos, los usuarios pueden extraer informacion. Al final de la fase de modelado, los cientificos llevan a cabo una auditoria para determinar que tan bien funciona el modelo y si es o no relevante para la cuestion empresarial. El modelo generara una comprension empresarial mas profunda de las ineficiencias o las necesidades de los clientes? Si es asi, el modelo es efectivo.

Data Science Ciclo de Vida Paso 5 Desarrollo de modelos

data science life cycle step 5 model development 1617055251 8117

Finalmente, todos los proyectos cientificos deben pasar del estado de vida del proyecto a un estado de vida real. Los analistas usan algun tipo de aplicacion para completar esto. Registraran cualquier modelo de aprendizaje automatico porque los requisitos del lenguaje de programacion variaran, dependiendo de las necesidades de cada unidad de negocio.

Una vez que los usuarios tengan acceso al modelo de datos, probablemente querran proporcionar comentarios. Cuanto mas exacto sea un equipo documente los comentarios, mejores seran los proyectos de ciencia de datos. La mayoria de las empresas contratan a miembros adicionales del equipo para supervisar el flujo futuro del ciclo de vida del proyecto.

En conclusion, esto es lo que debe saber sobre el ciclo de vida de la ciencia de datos- en

  • primer lugar, las empresas deben centrarse en el tipo de datos que recopilan. Esto requiere consultar bases de datos y utilizar habilidades especificas para transferir datos.
  • La preparacion de los datos es el siguiente paso. Requiere la organizacion y combinacion de diferentes tablas de una manera particular. Los analistas tambien deben eliminar cualquier informacion redundante antes de crear un modelo de datos. A continuacion, deben realizar analisis exploratorios de datos para limpiar, transformar y modelar datos. Asi es como una organizacion generara informacion util para optimizar la toma de decisiones.
  • Los cientificos de datos construiran entonces un modelo. Las fases anteriores deben completarse correctamente para garantizar que el modelo sea preciso. Los cientificos suelen utilizar tecnicas de aprendizaje automatico, como capacitacion, validacion y pruebas.
  • Finalmente, el equipo cientifico debe transferir el proyecto al mundo real. Normalmente utilizan un conjunto de aplicaciones y registran todos los modelos en caso de que los requisitos del lenguaje de programacion varien. Tambien prueban el proceso antes de que todo se implemente.