Ciencia de datos

Ciencia de datos

1. De la ciencia de datos se desprenden dos ramas que también trabajan con datos:

   • Análisis de datos
     • ¿Qué es?
       • Conjunto de acciones para llevar a cabo un análisis de estadísticas o datos haciendo uso de sistemas computacionales. Se utiliza para la toma de decisiones efectiva (Peña, 2020).
         • Ejemplo:
           • En la película Margin Call, un trabajador hace uso del análisis de datos, esto le revela que la empresa podría caer en quiebra, lo que le permite a los integrantes de la empresa entrar en un dilema sobre la mejor decisión a tomar.
   • Big data
     • ¿Qué es?
       • son un conjunto de herramientas que facilitan la extracción, la depuración, el análisis y el almacenamiento de los datos generados en una organización
       • Término que describe un grán número de datos

2. ¿Qué es?

   • Campo que hace uso interconectado de datos para responder algo (Leiva, 2022). Permite obtener soluciones innovadoras y más efectivas.
     • ¿Cómo lo hace?
       • Lo hace a través de: Métodos, procesos, algoritmos y tecnologías de información.
         • ¿Quién lo hace?
           • Científico de datos
             • ¿Qué es un científico de datos?
               • "Persona que sabe más de estadística que cualquier programador y que a la vez, sabe más de programación que cualquier estadístico".
               • Ejemplo:
                 • El doctor Michael Burry de la película Thé Big Short. Es una persona que hace uso de sus conocimientos sobre ciencia de datos para predecir un comportamiento anormal en los bancos del que pueden sacar provecho. Analiza una gran cantidad de datos para llegar a esta conclusión
         • Ejemplo:
           • Metodología CRISP-DM(Cross-industry standard process for data mining)
             • ¿Qué es la metodología CRISP-DM?
               • Modelo que describe los enfoques tradicionales usados por los expertos en la minería de datos. Es el más usado para la ANALÍTICA DE DATOS
                 • Para su aplicación es necesario aplicar seis etapas o fases:
                   • 2. Entendimiento de los datos
                     • ¿En qué consiste?
                       • Identificar los datos que son importantes para el objetivo
                         • Tiene 4 etapas:
                           • -Recolección de los datos -Descripción de los datos -Exploración de los datos -Verificación de la calidad de los datos
                             • Ejemplo:
                               • Para la empresa de taxis se necesitarán datos como la cantidad de propinas, horario, tipo de cliente, etc.
                   • 3. Preparación de los datos
                     • ¿En qué consiste?
                       • Revisar si los datos fueron almacenados de forma correcta. En ocasiones es necesario el poder "construir" e "integrar" datos
                         • Tiene 4 etapas:
                           • -Selección de los datos -Limpieza de los datos (entendiéndose como limpieza el proceso para eliminar errores en la información o excluir o remplazar datos necesarios) -Construcción de los datos (entendiéndose como la inclusión o agregación de datos importantes para esta fase) -Integración de los datos
                             • Ejemplo:
                               • Para la empresa de taxis (saber en qué área se recibe mejor propina) es necesario analizar datos como código postal y colonia.
                   • 6. Despliegue
                     • ¿En qué consiste?
                     • Tiene 3 etapas:
                       • -Planeación del monitoreo y mantenimiento -Reporteo de los resultados finales -Revisión de los resultados finales
                   • 1. Entendimiento del negocio
                     • ¿En qué consiste?
                       • En esta fase se debe identificar un objetivo y entender qué se necesita para lograrlo
                         • Tiene 4 etapas:
                           • -Identificar objetivos -Evaluación de la situación -Definición de los objetos para la analítica de minería de datos -Desarrollo de un plan de trabajo
                             • Ejemplo:
                               • Una empresa de taxis que tiene como objetivo conocer la reputación que tiene ante los clientes puede hacer uso de los datos sobre las propinas que los conductores reciben.
                   • 5. Evaluación
                     • ¿En qué consiste?
                       • Seguir profundizando en el área de la Ciencia de Datos y tener más conocimientos en el área de programación y estadística.
                         • Tiene 3 etapas:
                           • -Evaluación de los resultados -Revisión del proceso o procesos -Determinación de los siguientes pasos de acción
                   • 4. Modelación de los datos
                     • ¿En qué consiste?
                       • Responder a cinco tipos de preguntas que permitan la modelación: ¿Cuánto? o ¿cuántos? (regresión) ¿Qué categoría? (clasificación) ¿Qué grupo? (agrupación en clústeres) ¿Es extraño? (detección de anomalías) ¿Qué opción se debe elegir? (recomendación)
                         • Tiene 4 etapas:
                           • -Selección de la técnica de modelación -Diseño de pruebas -Construcción del modelo -Evaluación del modelo