Un ejemplo con el proceso de la Ciencia de Datos.

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Un ejemplo con el proceso de la Ciencia de Datos.

La ciencia de datos es una disciplina que se ha convertido en un componente esencial en la toma de decisiones estratégicas y operativas en las organizaciones. A través de su ciclo, se busca no solo entender grandes cantidades de información, sino también predecir tendencias y comportamientos que puedan ser aprovechados para el beneficio de empresas, instituciones y la sociedad en general. Los pasos detallados en este ciclo son críticos para asegurar que el análisis de datos sea riguroso, relevante y, sobre todo, útil para generar un impacto positivo y significativo.

INTRODUCCIÓN

CICLO DE LA CIENCIA DE DATOS

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EL CICLO DE LA CIENCIA DE DATOS

Análisisde datos

Procesamiento y limpieza de datos

Obtenciónde datos

Comunicación de resultados

Definición del problema

CICLO DE LA CIENCIA DE DATOS

CINCO PASOS DEL CICLO DE VIDA DE LA CIENCIA DE DATOS Cada paso es crucial y requiere una combinación de habilidades técnicas y de negocio para llevar a cabo un proyecto de ciencia de datos con éxito.

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EL CICLO DE LA CIENCIA DE DATOS

Exploración de Datos

Modelado y Análisis de Datos

Procesamiento y limpiezas de datos

Interpretación y comunicación de resultados

Obtención de Datos

Definición del problema

Análisisde datos

Procesamiento y limpieza de datos

Obtenciónde datos

Comunicación de resultados

Definición del problema

El ciclo de la ciencia de datos se extendió a seis pasos. Observa que se ha añadido el paso Exploración de Datos, que es crucial para garantizar que se comprenden bien los datos antes de proceder al modelado, lo que puede mejorar significativamente la calidad de los insights y predicciones generadas.

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EL CICLO DE LA CIENCIA DE DATOS

CICLO DE LA CIENCIA DE DATOS

Interpretación y comunicación de resultados

Modelado y Análisis de Datos

Modelado y Análisis de Datos

Exploración de Datos

Procesamiento y limpiezas de datos

Obtención de Datos

Definición del problema

Exploración de Datos

Evaluación de Modelos

Procesamiento y limpieza de datos

Interpretación y comunicación de resultados

Obtención de Datos

Definición del problema

El ciclo de la ciencia de datos ampliado a siete pasos incluye ahora el paso adicional Evaluación de Modelos, que es esencial para confirmar la validez de los modelos construidos y garantizar que funcionan bien con nuevos datos antes de proceder a la interpretación y comunicación de los resultados.

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EL CICLO DE LA CIENCIA DE DATOS

CICLO DE LA CIENCIA DE DATOS

Interpretación y comunicación de resultados

Modeladode Datos

Exploración de Datos

Evaluación de Modelos

Procesamiento y limpieza de datos

Optimización de Modelos

Obtención de Datos

Definición del problema

CICLO DE LA CIENCIA DE DATOS

El ciclo de la ciencia de datos puede expandirse más allá de siete pasos, dependiendo de la complejidad del proyecto y las necesidades específicas del análisis. Aquí tienes un ejemplo de un ciclo de ocho pasos, en el que se ha considerado el paso Optimización de Modelos que implica refinar los modelos para maximizar su rendimiento, lo que puede incluir la selección de características, la ingeniería de atributos y la sintonización de hiperparámetros. Este paso es crucial para mejorar la precisión y la utilidad de los modelos en situaciones del mundo real.

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EL CICLO DE LA CIENCIA DE DATOS

Esmerado, J. (jan 20, 2024). Las 5 etapas del ciclo de vida de los datos. Medium. https://medium.com/@esmeradovela/las-5-etapas-del-ciclo-de-vida-de-los-datos-f4ddc3c1ed3f Saleem, A. (October 2, 2022). 6 key steps of the data science life cycle explained. Data Science Dojo. https://datasciencedojo.com/blog/data-science-life-cycle/ Tasnim, A. (s.f.). Data Science Lifecycle: 7 key stages. Linkedin https://www.linkedin.com/pulse/data-science-lifecycle-7-keystages-tasnim-a--trp7c Learning Lab. (15 de febrero 2024). 8 Steps In Data Science Process Decoded – 4th One Is Amazing. Linkedin https://www.linkedin.com/pulse/8-steps-data-science-process-decoded-4th-one-amazing-learning-labb-p0otc

Referencias

Evaluación de ModelosProbar y validar los modelos para asegurar que son precisos y robustos.

Obtención de DatosRecopilar los datos necesarios para el análisis desde diversas fuentes, como bases de datos, archivos, o mediante técnicas de web scraping.

Comunicación de ResultadosPresentar los hallazgos de manera comprensible, a menudo a través de visualizaciones, informes o dashboards, para que puedan ser utilizados en la toma de decisiones.

Modelado y Análisis de DatosAplicar técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos que generen insights o predicciones

Procesamiento y Limpieza de DatosPreparar los datos para el análisis eliminando errores, datos incompletos y normalizando los formatos.

Interpretación y Comunicación de Resultados Traducir los resultados del análisis en información accionable y comunicarlos efectivamente a las partes interesadas.

Definición del Problema Identificar y definir claramente el problema o pregunta de negocio que se quiere resolver.

Obtención de DatosAdquirir los datos necesarios de fuentes internas y externas, asegurando que sean relevantes y de calidad.

Exploración de DatosInvestigar los datos para identificar patrones y relaciones preliminares.

Análisis de DatosUtilizar métodos estadísticos y algoritmos de machine learning para explorar, analizar y encontrar patrones o insights en los datos.

Exploración de DatosRealizar un análisis exploratorio para entender las distribuciones, tendencias y relaciones en los datos.

Procesamiento y Limpieza de DatosLimpiar y preparar los datos para el análisis, asegurando que estén libres de errores y sean consistentes.

Modelado y Análisis de DatosConstruir modelos predictivos o descriptivos utilizando algoritmos de aprendizaje automático o estadística.

Definición del Problema Establecer el objetivo del análisis, comprendiendo las necesidades del negocio o la pregunta de investigación.

Procesamiento y Limpieza de DatosPreparar los datos para el análisis eliminando errores, datos incompletos y normalizando los formatos.

Definición del Problema Identificar y definir claramente el problema o pregunta de negocio que se quiere resolver.

Modelado y Análisis de DatosAplicar técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos que generen insights o predicciones

Definición del Problema Identificar con claridad el problema o la pregunta de investigación que se desea resolver.

Obtención de DatosAdquirir los datos necesarios de fuentes internas y externas, asegurando que sean relevantes y de calidad.

Procesamiento y Limpieza de DatosPreparar los datos para el análisis eliminando errores, datos incompletos y normalizando los formatos.

Obtención de DatosAdquirir los datos necesarios de fuentes internas y externas, asegurando que sean relevantes y de calidad.

Modelado y Análisis de DatosConstruir modelos predictivos o descriptivos utilizando algoritmos de aprendizaje automático o estadística.

Procesamiento y Limpieza de DatosPreparar los datos para el análisis eliminando errores, datos incompletos y normalizando los formatos.

Exploración de DatosRealizar un análisis exploratorio para entender las distribuciones, tendencias y relaciones en los datos.

Exploración de DatosInvestigar los datos para identificar patrones y relaciones preliminares.

Obtención de DatosRecolectar datos de fuentes confiables y pertinentes para el análisis.

Definición del Problema Establecer el objetivo del análisis, comprendiendo las necesidades del negocio o la pregunta de investigación.

Obtención de DatosRecolectar datos de fuentes confiables y pertinentes para el análisis.

Procesamiento y Limpieza de DatosLimpiar y preparar los datos para el análisis, asegurando que estén libres de errores y sean consistentes.

Exploración de DatosRealizar un análisis exploratorio para entender las distribuciones, tendencias y relaciones en los datos.

Modelado y Análisis de DatosAplicar técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos que generen insights o predicciones

Evaluación de ModelosProbar y validar los modelos para asegurar que son precisos y robustos.

Interpretación y Comunicación de ResultadosPresentar los hallazgos de manera que sean comprensibles y útiles para la toma de decisiones.

Interpretación y Comunicación de ResultadosPresentar los hallazgos de manera que sean comprensibles y útiles para la toma de decisiones.

Evaluación de ModelosSe prueban los modelos con un conjunto de datos de prueba para evaluar su precisión y capacidad de generalización.

Interpretación y Comunicación de ResultadosSe implementan los modelos en la plataforma y se monitorea el impacto en las ventas y la satisfacción del cliente, ajustando según sea necesario.

Exploración de DatosSe realiza un análisis exploratorio para entender las preferencias de los usuarios y los patrones de compra.

Procesamiento y Limpieza de DatosSe limpian los datos eliminando entradas duplicadas, corrigiendo errores y tratando valores faltantes.

Modelado de DatosSe construyen modelos de filtrado colaborativo para predecir qué productos podrían gustarle a un usuario basándose en las preferencias de usuarios similares.

Procesamiento y Limpieza de DatosSe limpian los datos eliminando entradas duplicadas, corrigiendo errores y tratando valores faltantes.

Definición del Problema La empresa busca personalizar las recomendaciones de productos para cada usuario con el fin de mejorar la experiencia de compra y aumentar las conversiones.

Modelado de DatosSe construyen modelos de filtrado colaborativo para predecir qué productos podrían gustarle a un usuario basándose en las preferencias de usuarios similares.

Obtención de DatosSe recopilan datos de comportamiento de los usuarios en la plataforma, incluyendo historial de compras, navegación y calificaciones de productos.

Evaluación de ModelosSe prueban los modelos con un conjunto de datos de prueba para evaluar su precisión y capacidad de generalización.

Exploración de DatosSe realiza un análisis exploratorio para entender las preferencias de los usuarios y los patrones de compra.

Obtención de DatosSe recopilan datos de comportamiento de los usuarios en la plataforma, incluyendo historial de compras, navegación y calificaciones de productos.

Optimización de ModelosSe ajustan los hiper parámetros del modelo y se seleccionan las características más relevantes para mejorar las recomendaciones.

Optimización de ModelosSe ajustan los hiper parámetros del modelo y se seleccionan las características más relevantes para mejorar las recomendaciones.

Interpretación y Comunicación de ResultadosSe implementan los modelos en la plataforma y se monitorea el impacto en las ventas y la satisfacción del cliente, ajustando según sea necesario.