Big Data

Importancia del Data Science en la actualidad

El Data Science es una pieza clave en el mundo actual, ya que nos permite tomar decisiones fundamentadas y abordar desafíos en diversos campos.

Algunas de las tareas que nos permite realizar con mayor rapidez y eficacia son:

• Sistemas de recomendación: el análisis de nuestras preferencias, permite que plataformas destinadas al usuario, por ejemplo, las de streaming (Netflix, HBO, Prime Video…) puedan asociar determinados contenidos a lo que les gusta a otros usuarios con historial similar al nuestro.

• Optimización de procesos: podemos usar algoritmos para mejorar la calidad de los procesos, por ejemplo, elegir qué ruta es más eficaz para que un repartidor pueda entregar el máximo de paquetes en el menor tiempo posible.

• Predicciones: mediante el modelado de datos históricos, podemos predecir cómo se van a comportar en el futuro y qué tendencia van a seguir. Esto nos ayuda, por ejemplo, a planificar qué recursos serán necesarios para una tarea o un evento.

• Toma de decisiones: si comprendemos mejor los datos y hacemos un análisis de los mismos, podemos considerar mejor las diferentes opciones disponibles a la hora de elegir cómo actuar.

Relación entre Data Science, Inteligencia Artificial y Big Data

Data Science, Inteligencia Artificial (IA) y Big Data no solo están estrechamente conectados sino que se complementan para poder aprovechar las correlaciones e implicaciones de los datos disponibles (por ejemplo, para tomar decisiones).

• Big Data y Data Science: El Big Data, como su nombre indica, consiste en el análisis de grandes volúmenes de datos (del orden de los gigabytes y terabytes) y nos proporciona la infraestructura y los recursos para almacenar y gestionar la información en crudo que luego, con la Ciencia de Datos, utilizaremos aplicando técnicas estadísticas, matemáticas y de programación para analizar, procesar y extraer información de dichos datos en cantidades masivas.

• Data Science e Inteligencia Artificial: El Data Science proporciona la base para que podamos desarrollar modelos y algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) al preparar y transformar los datos que alimentan dichos modelos.

• Big Data e Inteligencia Artificial: El Big Data es esencial para alimentar los sistemas de Inteligencia Artificial con grandes volúmenes de datos que más tarde necesitaremos para el entrenamiento de los modelos de Machine Learning.

Por tanto, la importancia del Big Data es debido a que proporciona la infraestructura y los datos necesarios para el desarrollo de la Inteligencia Artificial y el Data Science.

El Data Science se apoya en el Big Data para analizar y procesar grandes volúmenes de datos, y a su vez, proporciona los fundamentos para construir modelos de IA.

La IA, alimentada por el Big Data y apoyada por el Data Science, crea sistemas autónomos e inteligentes capaces de tomar decisiones y resolver problemas de manera autónoma.

Esta sinergia ha impulsado importantes avances en diversas áreas y ha transformado la forma en la realizamos la toma de decisiones en diversos campos. Sin embargo, no entraremos muy en profundidad sobre Big Data en este artículo, pero puedes aprender más en nuestro curso de Big Data, donde aprenderás las principales técnicas y tecnologías usadas a día de hoy

Preprocesamiento de los datos

En este mundo del Data Science, una de las etapas fundamentales para obtener resultados precisos y significativos es el preprocesamiento de los datos.

El científico de datos, o data scientist, sabe que los datos en su estado original pueden ser muy complicados a la hora de trabajar y encontrar una relación entre ellos.

Por ello, es en este punto donde entra en acción el preprocesamiento de los datos, que consiste en una serie de técnicas y pasos para limpiarlos y prepararlos antes de su análisis o de entrenar cualquier modelo de clasificación o aprendizaje de Machine Learning o Deep Learning.

Actualmente, algunas de las técnicas de preprocesamiento más comunes que utilizamos incluyen:

• Limpieza de datos: Eliminamos datos duplicados, corregimos errores y tratamos valores faltantes.
• Normalización y escalamiento: Normalizamos y escalamos los datos para que tengan una distribución común y comparable (como emplear la misma unidad de medida para todos los datos).
• Eliminación de características irrelevantes: Eliminamos algunas características para simplificar nuestros modelos y reducir el ruido que puede dar lugar a resultados poco precisos.
• Codificación de variables categóricas: Utilizamos técnicas de codificación para convertirlas en variables numéricas que puedan ser procesadas por nuestros modelos. Una de estas técnicas que más empleamos en convertir las variables en dummies.
• Manejo de outliers: Identificamos y manejamos estos valores extremos para asegurarnos de que nuestros análisis sean más robustos y confiables.

Fundamentos de Data Science

Ahora, a la hora también de hablar del Data Science, es crucial que todos entendamos algunos conceptos fundamentales que forman la base de esta novedosa disciplina:

• Recopilación y almacenamiento de datos: Para comenzar nuestro análisis de datos, lo primero que hacemos es reunir información asegurándonos de que las fuentes son fiables y establecer sistemas para poder almacenarlos de manera segura y eficiente, como el almacenamiento en la nube. Gracias a estos sistemas podemos asegurar su disponibilidad y la integridad de esta información.

• Procesamiento y limpieza de datos: Una vez que tenemos los datos recopilados, nuestro siguiente paso es procesarlos y limpiarlos. Aquí, nos enfrentamos a desafíos como valores atípicos o datos faltantes que deben ser tratados. Este proceso de limpieza es fundamental para asegurar que nuestros análisis posteriores sean precisos y confiables.

• Análisis exploratorio de datos: Una de las fases más importantes para los profesionales de los datos, es el exploratorio de datos (EDA). Utilizando gráficos y estadísticas descriptivas, podemos comprender mejor los patrones y tendencias presentes en los datos. Esto nos permite obtener información valiosa y, a medida que descubrimos más sobre el terreno de los datos, podemos detectar posibles relaciones ocultas que nos guiarán hacia nuevas fronteras del conocimiento.

• Modelado y algoritmos de Machine Learning: Una de las herramientas más utilizadas es el Machine Learning (en español conocido como aprendizaje automático). Aquí es donde construimos nuestros modelos predictivos y descriptivos para tomar decisiones con una base sólida. Si te interesa el Machine Learning, puedes consultar el artículo de nuestro blog sobre este tema en el siguiente enlace.

• Evaluación de modelos y selección de características: Es crucial evaluar nuestros modelos para determinar su rendimiento frente a datos nuevos. En la evaluación de modelos utilizamos ciertas métricas para comprobar la precisión del entrenamiento comparando datos de entrenamiento con datos de validación. También, nos encontramos con la selección de características, un paso importante para mejorar nuestros modelos. En esta fase, seleccionamos las características más relevantes que nos brindarán una comprensión más clara y precisa del panorama de datos. Esta herramienta nos resulta muy útil por ejemplo, a la hora de entrenar redes neuronales.

Aplicaciones prácticas de Data Science

Encontramos múltiples aplicaciones prácticas de Data Science que han revolucionado diferentes industrias.

A continuación, te presentamos algunos ejemplos:

• Análisis de Sentimiento en Redes Sociales: Una de las aplicaciones principales del Data Science es el análisis de sentimiento en redes sociales. Gracias a esta utilidad podemos intuir cómo es la reacción de los usuarios hacia determinados temas, productos o servicios. Para ello, usamos técnicas de IA como el Procesamiento de Lenguaje Natural. Con este conocimiento, empresas y organizaciones pueden identificar áreas de mejora y tomar decisiones estratégicas basadas en las opiniones de los usuarios.

• Recomendaciones Personalizadas en Plataformas de Streaming: Otra aplicación que los usuarios utilizamos a diario, es la creación de algoritmos de recomendación personalizados en plataformas de streaming, como Netflix, Spotify o YouTube. Mediante esta técnica se estudian nuestros patrones de comportamiento para poder predecir qué escucharemos o veremos. De esta forma, podemos recibir contenido similar para mejorar nuestra experiencia y que a su vez estas empresas puedan aumentar la retención de usuarios en sus plataformas, y por tanto aumentar sus ingresos.

• Detección de Fraude en Transacciones Financieras: También podemos emplear esta disciplina en el sector financiero. Usamos algoritmos de Machine Learning para analizar volúmenes masivos de datos de transacciones monetarias o de activos para identificar patrones y anomalías que podrían indicar actividad fraudulenta y así proteger a compañías y usuarios de delitos financieros.

Herramientas y tecnologías para Data Science

Los científicos de datos nos apoyamos en diversas herramientas y tecnologías para llevar a cabo nuestros proyectos.

Algunas de las más utilizadas son las siguientes

Lenguajes de programación para Data Science

Nos encanta utilizar Python y R, lenguajes populares en la comunidad de Data Science debido a su versatilidad y a las bibliotecas disponibles para el análisis de datos y la creación de modelos de Machine Learning.

Python se utiliza por ser un lenguaje de muy alto nivel y la potencia que tiene para procesar datos con bibliotecas como Pandas.

R es otro lenguaje muy utilizado debido a que está expresamente diseñado para el análisis estadístico.

Frameworks y bibliotecas populares

También contamos con frameworks como TensorFlow y bibliotecas como Sci-kit Learn, que nos facilitan la implementación de modelos de Machine Learning y aceleran el desarrollo de proyectos en Data Science.

TensorFlow se utiliza sobre todo para diseñar redes neuronales y la visión artificial, y Sci-kit Learn para desarrollar modelos de aprendizaje automático.

Plataformas de análisis de datos y visualización

En la Ciencia de Datos contamos con herramientas para poder trabajar con los datos y visualizar gráficas que ayuden a entenderlos mejor.

Algunas de estas plataformas son Jupyter Notebook (un entorno interactivo para la ejecución de código) o Tableau y Power BI (que nos ofrecen funcionalidades avanzadas para graficar datos de forma que el cliente o el usuario final pueda comprenderlos de forma amena y sin necesidad de tener conocimientos estadísticos).

Desafíos y consideraciones éticas en Data Science

A lo largo de nuestro emocionante viaje, nos encontramos con desafíos y consideraciones éticas en el mundo del Data Science.

Vamos a desgranar algunas de ellas.

Privacidad y protección de datos

Cuando trabajamos con grandes cantidades de información, es normal que nos surja la preocupación por la confidencialidad y el uso adecuado de la información personal.

Por eso, es esencial que asumamos nuestra responsabilidad y tomemos medidas para garantizar que los datos estén almacenados y procesados de manera segura, evitando cualquier acceso no autorizado y respetando las regulaciones existentes.

Sesgos y discriminación en los algoritmos

Otro desafío al que nos enfrentamos es el sesgo presente en los datos y su reflejo en los algoritmos. Si se presentan sesgos, nuestros modelos pueden contribuir a perpetuarlos y amplificarlos y eso llevarnos a decisiones discriminatorias o injustas, especialmente en áreas como la selección de personal, la concesión de préstamos o la predicción de criminalidad.

Por ello aplicamos técnicas de control de variables con la intención de que los sistemas sean justos con todas las personas independientemente de su estrato socioeconómico, su orientación e identidad sexual, su nacionalidad, etc. No debemos olvidar que los modelos están desarrollados por humanos y para humanos.

Responsabilidad y transparencia en el uso de modelos

Tenemos que ser conscientes de que los resultados de nuestros entrenamientos pueden tener un impacto significativo en las vidas de las personas y en el funcionamiento de las organizaciones.

Es importante que nuestros modelos estén bien documentados y que expliquemos claramente sus limitaciones y alcances. Además, establecemos mecanismos de supervisión y revisión para garantizar la confiabilidad de los resultados obtenidos.

Conclusiones

En esta pequeña introducción a la Ciencia de Datos, hemos visto cómo los fundamentos de esta disciplina nos permiten explorar y descubrir patrones ocultos en los datos, y cómo pueden utilizarse estas herramientas en diversas áreas, además de comentar algunos de los desafíos éticos y la responsabilidad que conlleva el uso de los algoritmos.

¡Esperamos que esta breve introducción al Data Science te haya animado a querer saber más y leer los próximos artículos de nuestro blog relacionados con esta fascinante ciencia! Y si te gusta no olvides que puedes aprender todo lo necesario siguiendo nuestra Carrera de Python para Data Science.

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