Vivimos en la era de los datos. A medida que la tecnología continúa evolucionando, se generan y recopilan enormes cantidades de información cada segundo. Pero, ¿exactamente cómo difiere el «big data» de los datos regulares? ¿Qué hace que el big data merezca su propio término y campo de estudio?¿ o sea Datos vs Big Data?
Esta guía examinará las diferencias clave entre los datos estándar y el big data en factores como volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor. También exploraremos las tecnologías que han surgido para almacenar, procesar y extraer información de conjuntos de datos a gran escala. ¡Sumerjámonos!
Contenidos:Datos vs Big Data
Datos vs Big Data – Cadena de valor del dato Fuente: Opendatawatch
¿Qué son los datos regulares?
Los datos simplemente se refieren a información estructurada que se recopila y analiza para diversos propósitos comerciales. Esto incluye tipos de datos comunes como:
Registros de transacciones de clientes
Métricas de tráfico web
Cifras de ventas
Bases de datos de inventario
Estas formas estándar de datos se administran en bases de datos relacionales tradicionales y almacenes de datos. Se analizan utilizando herramientas convencionales de inteligencia empresarial y tableros de visualización de datos.
Algunas propiedades clave de los datos regulares:
Formato estructurado (numérico, textual, etc.)
Organizado en filas y columnas
Encaja perfectamente en tablas
Consultado con SQL
Tamaño de datos en MB o GB
Analizado con Excel, Tableau, Power BI
Los datos regulares sirven a muchas funciones empresariales básicas. Pero tiene limitaciones en escala y complejidad. Veamos cómo big data se basa en datos regulares.
Datos vs Big Data – Los 4+1 Vs del big data
Definición de Big Data
Las principales diferencias entre los datos regulares y el big data se reducen a las «3 V»:
Volumen
Velocidad
Variedad
Examinemos lo que significa cada uno de estos elementos para el big data.
Volumen
El big data implica volúmenes y escalas absolutamente masivos. Se mide en términos de:
Terabytes
Petabytes
Exabytes
Comparación de Volumen de DatosMegabyte1 MB = 1 millón de bytesGigabyte1 GB = 1.000 millones de bytesTerabyte1 TB = 1 billón de bytesPetabyte1 PB = 1 cuatrillón de bytesExabyte1 EB = 1 quintillón de bytes
Procesar conjuntos de datos de este tamaño requiere arquitecturas de información tremendamente potentes y escalables.
Velocidad
El big data a menudo se genera de forma continua y debe procesarse y analizarse en tiempo real. La velocidad y frecuencia con la que se producen nuevos datos trae desafíos para analizarlos rápidamente y extraer información oportuna.
Algunos ejemplos de big data de alta velocidad:
Fuentes de datos de mercado de valores en vivo
Publicaciones en redes sociales
Sensores o datos de máquinas
Datos de actividad de aplicaciones web y móviles
Variedad
El big data proviene de una amplia variedad de fuentes y formatos de datos, que incluyen:
Datos de transacciones estructurados
Texto, imágenes, audio y video no estructurados
Datos semiestructurados como XML o JSON
Datos de máquinas y sensores
Datos de transmisión en tiempo real
Lidiar con tipos de datos desordenados, inconsistentes y heterogéneos requiere capacidades flexibles de procesamiento de datos.
Además de las 3 V principales, otras dos V también se citan a menudo como propiedades del big data:
Veracidad – problemas relacionados con la consistencia, calidad y precisión de los datos
Valor – capacidad de derivar información valiosa
Luego exploremos por qué el big data necesita sus propias tecnologías y técnicas.
Datos vs Big Data: Dominio
Por qué el «Big Data» necesita su propio término
El volumen masivo, la alta velocidad y la amplia variedad de big data hacen imposible trabajar con él utilizando herramientas de datos tradicionales. Han surgido tecnologías totalmente nuevas para almacenar, procesar y analizar big data de manera eficiente y rentable.
Por ejemplo, el big data requiere:
Procesamiento masivamente paralelo – Cómputos realizados simultáneamente en miles de servidores
Sistemas de archivos distribuidos – Almacenamiento de datos en nodos de un clúster
Bases de datos NoSQL – Modelos de datos flexibles y no relacionales
Aprendizaje automático – Reconocimiento de patrones y analítica predictiva
Algunos ejemplos de tecnologías populares de big data:
Hadoop – Marco de código abierto para el almacenamiento y procesamiento distribuido
Spark – Motor para el procesamiento de grandes conjuntos de datos
MongoDB – Base de datos NoSQL líder
Amazon Web Services – Infraestructura en la nube para big data
Estas tecnologías impulsan capacidades de big data como:
Analizar datos de muchas fuentes
Identificar tendencias y patrones en datos en tiempo real
Aplicar aprendizaje automático a grandes conjuntos de datos
Personalizar recomendaciones
Detectar anomalías o fraudes rápidamente
Optimizar costos de almacenamiento y procesamiento de datos
Veamos una comparación de algunos pros y contras clave del big data en comparación con los datos regulares.Ventajas del Big DataDesventajas del Big DataAprovechar el valor de conjuntos de datos masivosRequiere habilidades analíticas avanzadasAnálisis e información en tiempo realEcosistema tecnológico complejoModelos de datos flexiblesRecursos informáticos significativosAprendizaje automático sofisticadoDesafíos de veracidad de datosInnovación y ventaja competitivaPreocupaciones de seguridad y privacidad
Si bien big data desata un nuevo potencial, ¡también trae grandes desafíos! Una gobernanza y gestión adecuadas son cruciales.
Luego, veamos algunos ejemplos de casos de uso de big data por industria.
Datos vs Big Data: – Industria
Casos de Uso de Big Data por Industria
Las organizaciones de muchas industrias están aprovechando el big data para impulsar resultados comerciales. Algunos ejemplos incluyen:
Ventas Minoristas
Analizar el comportamiento de compra de los clientes
Recomendaciones y promociones personalizadas
Precios y rebajas optimizados
Detección de patrones de fraude
Servicios Financieros
Análisis comercial en tiempo real
Comercio algorítmico automatizado
Modelado de riesgos y cumplimiento normativo
Supervisión de fraudes con aprendizaje automático
Atención Médica
Análisis de perfiles de pacientes
Reconocimiento de patrones de tratamiento
Medicina de precisión y soporte para decisiones clínicas
Medios de Comunicación
Análisis de patrones de consumo
Recomendaciones de contenido personalizadas
Segmentación de anuncios y campañas digitales
Análisis de sentimientos en redes sociales
Fabricación
Mantenimiento predictivo de equipos
Optimización de la cadena de suministro
Control de calidad con datos de sensores
Optimización de la automatización y la robótica
Las aplicaciones son interminables. Examinemos el valor comercial de big data.
Datos vs Big Data – El Valor Comercial de Big Data
El Valor Comercial de Big Data
Si se gestiona adecuadamente, el big data puede impulsar resultados comerciales tangibles como:
Reducciones de costos – mediante la optimización operativa
Reducciones de riesgos – detectando fraudes y anomalías
Nuevos ingresos – a través de la innovación de productos y ofertas personalizadas
Mejor experiencia del cliente – con un compromiso dirigido
Algunos ejemplos del valor comercial de big data:
Una empresa manufacturera utiliza datos de sensores para optimizar procesos y reducir costos.
Una aseguradora monitorea patrones de reclamaciones para detectar actividades fraudulentas más rápido.
Un servicio de transmisión analiza los hábitos de visualización para recomendar nuevos programas que les gustarán a los clientes.
Un minorista rastrea los datos de compra para notificar a los clientes ofertas en artículos que parecen gustarles.
Derivar información de big data puede llevar a la toma de decisiones basada en datos y ventajas competitivas. Pero requiere habilidades, gobernanza y las herramientas analíticas adecuadas.
Mejores Prácticas para Gestionar Big Data
Aquí hay algunas buenas prácticas a considerar al implementar análisis de big data:
Comenzar con objetivos comerciales – No recopilar datos por acumular datos. Enfocarse en casos de uso de alto valor.
Desarrollar una cultura basada en datos – La gestión del cambio importa. Lograr que las partes interesadas compren la toma de decisiones basada en datos.
Consolidación de herramientas – Reducir la complejidad limitando la cantidad de plataformas y herramientas.
Gobernanza de datos – Establecer procesos para la calidad, seguridad y administración del ciclo de vida de los datos.
Enfoque iterativo – Comenzar pequeño, demostrar victorias rápidas y luego expandirse.
Comunicación y narración – Compartir narrativas de datos convincentes en toda la organización.
Arquitecturas híbridas – Combinar infraestructura en la nube con sistemas locales.
Asociaciones – Aumentar las habilidades internas trabajando con consultores de análisis externos.
Con la estrategia adecuada, el big data puede transformar una organización. Pero requiere patrocinio ejecutivo, gestión del cambio, confianza en los datos, adopción de análisis y una sólida gobernanza de datos.
Principales Diferencias: Big Data vs. Datos Regulares
Resumamos las diferencias clave entre big data y datos regulares:FactorDatos RegularesBig DataVolumenMB/GBTB/PB/EBVelocidadProcesamiento por lotesProcesamiento en tiempo realVariedadDatos estructuradosVariedad de datos estructurados, semiestructurados y no estructuradosTecnologíaRDBMS/SQL tradicionalNoSQL, sistemas distribuidos, aprendizaje automáticoAnálisisBI y visualización convencionalesAnalítica avanzada, ciencia de datosValorSoporte operativoIdeas estratégicas y transformadoras
Si bien los datos regulares sirven a funciones empresariales centrales, ¡el big data desbloquea un nuevo potencial disruptivo a través de análisis avanzados aplicados a una enorme escala!
Conclusión Datos vs Big Data
En resumen, el big data representa una nueva era definida por el volumen, la velocidad y la variedad de enormes conjuntos de datos. Han surgido nuevas tecnologías para almacenar, procesar y analizar big data con el fin de descubrir información valiosa.
Cuando se gestiona adecuadamente, el big data puede permitir la toma de decisiones basada en datos, optimizar procesos, reducir costos, identificar nuevas oportunidades de ingresos, mejorar la experiencia del cliente y obtener ventajas competitivas. Sin embargo, también plantea nuevos desafíos en torno a la veracidad de los datos, la seguridad, la privacidad y la necesidad de conocimientos avanzados.
Las organizaciones necesitan una sólida gobernanza de datos, visión estratégica y gestión del cambio para aprovechar al máximo el potencial del big data. Aunque los desafíos son reales, el valor comercial desbloqueado al aprovechar enormes cantidades de datos hace que el análisis de big data sea una capacidad esencial en el entorno empresarial cada vez más competitivo y basado en datos de hoy. Al adoptar el big data y combinarlo con fuentes tradicionales, las empresas pueden obtener una visión más holística del negocio y los clientes.
El futuro inevitablemente traerá aún más datos y complejidad. Pero con la estrategia, gobernanza, tecnología y talento adecuados, las organizaciones pueden convertir el big data en grandes oportunidades.
Un articulo muy interesante que compara las diferencias que existente entre un data scientist (científico de datos) y un arquitecto de datos ( Arquitecto Big Data o Ingeniero de datos/Big Data ) o dato, y que bien podría resumir también las diferencias entre Data Science y Big Data, algo que confunde a mucha gente.
Esta confusión aumenta a menudo, cuando se quiere realizar algún tipo de formación, y todas terminologías convergen entre si, lo que agravado muchas veces por los vendedores de los programas, lleva la confusión hasta limites muy grandes.
Lo primero de todo…
Por mucho que se comenten como las tecnologías mas punteras, en realidad, nada de más lejano. Todas estas tecnologías de análisis de datos llevan decenas de años, y han ido evolucionando con una velocidad directamente proporcional a la capacidad de transmitir y procesar datos. La gran mayoría de las analíticas de datos están apoyados sobre métodos matemáticos, álgebra, estadística, etc…. que en algunos casos tienen mas algunos siglos de historia.
La proprio espirito de lo que es un cientifico de datos podría remontar unos 3 siglos a tras a una Londres todavía casi medieval, con una epidemia que estaba provocando la muerte de muchos londinenses, y cuya medicina de la época no conseguía encontrar una solución, hasta que un alguien se le ocurrió coger todos los datos de localización de la enfermedad y contrastarlo con mapas de otra características como por ejemplo el hidrográfico, e llegar a la conclusión que había una conexión entre enfermedad y pozos de aguas.
La única diferencia entre entonces y hoy, es que la digitalización de la economía ha permitido la existencia de datos prácticamente ilimitados que pueden ser intercambiados, distribuidos y procesados a una velocidad todavía no infinita.
Incluso con la evolución del poder de computación a la luz de la Ley de Moore, no fue hasta que cambios de modelos de computación generados por las nuevas empresas puntocom como Google, Twitter, Facebook y otras que realmente no se ha dispuesto de una capacidad realmente relevante de procesar los datos de una forma elevada.
Con estas dos visiones tenemos una primera aproximación de las diferencias:
– Encontrar respuestas a preguntas
– Encontrar formas de procesar los datos
Los científicos de datos, están para buscar las respuestas a las preguntas que le rodean. Estas preguntas pueden ser de muchos y diferentes tipos, pueden relacionadas con rentabilidad de negocios o inversiones, optimizaciones de producción, encontrar la cura del cáncer, saber lo que piensan nuestros usuarios, saber que van a comprar en el futuro nuestros consumidores, etc… Es fácil ver que dentro de las preguntas con vista al pasado, al presente y al futuro, dado que son realidades que se mezclan frecuentemente en el trabajo de un data scientist, porque para imaginar el futuro es necesario saber como se ha comportado el pasado, validarlo con el presente y finalmente proyectarse a ese futuro posible.
Algo que es importante también tener en cuenta, es que la función dentro de los datos, depende mucho de la dimensión de la empresa, no es lo mismo ser un científico de datos en una pequeña suportar sin fondos para la contratación de equipos grandes, con una grande multinacional con muchos recursos y en que probablemente contara con equipos dedicados para cada función asociada al proceso de colectar,tratar y analizar los datos. Por lo lo mas probable es que en una empresa pequeña tanto un data scientist como un ingeniero de datos harán funciones muy parecidas, mientras que en las grandes empresas, su especializaran a muy bajo nivel.
Para realizar estas operaciones, son necesarios muchos datos, de muchos tipos, de muchas diferentes orígenes y con requisitos muy diferentes de proceso antes de que pueda ser utilizado en su análisis. Con estas tareas se preocupan los ingenieros de datos o arquitectos de big data, o muchos otros nombres.
Son los que son capaces de diseñar, montar y mantener todos los sistemas necesarios para conseguir encontrar los datos necesarios, recolectarlos en los sistemas donde se llevará a cabo su proceso, y garantizar que habrá la capacidad de computación suficiente como para que conseguirlo no lleve una eternidad, si no más bien sean realizada en el tiempo mas competitivo posible de tal forma que sumado a la labor del cientifico de datos, podamos conseguir ver la realidad de la temática que nos interesa antes de los demás.
Estos dos funciones no son exclusivas y complementarias entre si, y tienen muchos puntos en común, pero en el día a día, la principal diferencia estará en el enfoque mental que cualquier uno de ellos tiene sobre los datos y su utilización.
si comparásemos los dos roles a dos conductores que quieren ir de Madrid a Pamplona, el cientifico de datos miraría el GPS para intentar visualizar los posibles problemas del camino, mientras que el ingeniero de datos, miraría las características del trayecto como velocidades, tiempos de llegada, etc.. Claro que por lo menos ellos llevarían GPS y por lo cuanto pueden adaptarse con tiempo a lo que ocurre por delante de si. Una empresa sin datos, es como viajar sin GPS y estar al merced de lo que ocurre.
Diagrama de Venn del «Científico de datos» (Fuente: Drew Conway)
Científico de datos
Enfoque en las preguntas utilizando los datos y su relación para estructurar hipótesis que pueden ser probados con la utilización de los modelos de análisis creados.
Ser capaz de contar historias con base en las análisis realizadas. el 80% del éxito es saber contar los resultados obtenidos.
Conocimiento especializado sobre el área de análisis
Conocimiento formal sobre matemáticas, álgebra, estadísticas, métodos numéricos, algoritmos
Conocimiento de programación y herramientas de proceso y análisis de datos.
Arquitecto o ingeniero de datos
Enfoque sobre la disponibilidad de los datos, su recolección, su almacenamiento
Enfoque sobre las arquitecturas de comunicación y computación
Enfoque sobre las herramientas de adquisición, proceso y almacenamiento de los datos.
Algún enfoque sobre el análisis
¿Como operan?
Lo primero de todo, el análisis de datos nunca debería empezar desde abajo de un departamento de tecnología y subir en dirección de la empresa. El enfoque debe ser desde las necesidades competitivas e estratégicas de la dirección, que sugieren preguntas de difícil solución, y que necesitan de diferentes fuentes y volúmenes de datos para permitir crear unos modelos capaces de simular la realidad e imaginar las posibles respuestas.
Empezar desde arriba va a dar la posibilidad de entender lo que se quiere hacer y que tiene la empresa para poder realizarlo, y en el caso de que no disponga de las posibilidades para hacerlo, entonces buscar especialistas o tecnologías para su implementación.
Empezar al revés, con una necesidad tecnológica es generalmente condenado a terminar con una solución propietaria cara y aislada, que tendrá a la organización rehén de la misma durante mucho tiempo.
Una vez, que la dirección de la organización tiene una idea clara de los retos existentes y de las preguntas a que debe enfrentarse para conseguir darle una respuesta, es cuando debe buscarse con la ayuda de un data scientist cual son las posibilidades que existen dentro o fuera de la organización para poder hacerlo. Hay muchas ocasiones en que no hay ni datos ni tecnologías disponibles y que por lo cuanto la vía debe ser de empezar a cambiar los modelos de operación para generar los datos que se necesite.
¿Que formación?
Que deben estudiar y cuales los perfiles más idóneos para poder estudiar, y una pregunta interesante, es necesario formación universitario complementaria de máster?
De forma general, el tipo de conocimiento de matematicas/estadisticas van a estar más fuertes en personas que hayan cursado formación de economia, matematicas, fisicas, estadisticas, quimica, geografia, etc… Están habituados a los datos como motor de inferencia de otras realidades y se les dá bien la abstracción que es necesaria tener para poder ver lo que los datos ocultan. Generalmente estos perfiles tienen cierta capacidad lógica por lo que poder llegar a tener una visión de alto nivel sobre programación no es demasiado complicado.
El tema de sistemas, comunicaciones y arquitecturas de computación les es más complicado entender, por lo que estarán generalmente mejor enfocados en programas de Data Science.
Por otro lado, ingenieros, informáticos y otras formaciones más técnicas estarán mejor enfocados en programas de Big Data donde tendrán más facilidades para entender la complejidad de los sistemas y sus interdependencias, algo que resulta mucho más complicado a los anteriores, y por lo cuanto un programa de Big Data les dará mejor provecho.
Estas divisiones no son atómicas y hay muchos ingenieros que son muy buenos con la relación de los datos, y vice versa.
Es necesario un máster o un programa universitario para poder formarse? La respuesta es complicada y depende de cada persona. Los principios formales y tecnológicos subyacentes a estas disciplinas se pueden aprender fácilmente con auto estudio, aplicarlos de forma correcta es más complejo, porque es necesario la capacidad de entender las especificidades del problema que se quiere responder, y es necesario la existencia de una dialogo constante que permita ir avanzando en el conocimiento del mismo para ir mejorando de forma gradual la concepción y abstracción de mismo. Sin esta relación real, es como intentar aprender a dibujar o programar sin hacer dibujos o sin programa. Se puede llegar a entender, pero no se conseguirá nunca saber aplicarlos.
En este articulo vamos analizar el concepto de INTELIGENCIA AMBIENTAL, o el futuro de la salud en tiempos de Inteligencia Artificial
Introducción INTELIGENCIA AMBIENTAL
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La inteligencia artificial (IA) ha sido aprovechada para revolucionar las operaciones en todas las industrias. Los investigadores están usando algoritmos para predecir de manera más acertada los incendios forestales en el oeste de los EE.UU. A principios de este año, un sistema de IA identificó un medicamento existente para la artritis reumatoide que podría ser reutilizado para tratar a los pacientes de COVID-19. En un documento reciente, los investigadores ilustran varias formas en que estas tecnologías podrían ser utilizadas para mejorar el cuidado de los pacientes en los hospitales del futuro.
«Tenemos la capacidad de incorporar tecnologías en los espacios físicos donde se presta la atención médica para ayudar a reducir la tasa de errores fatales que se producen hoy en día debido al gran volumen de pacientes y la complejidad de su atención», dijo Arnold Milstein, profesor de medicina y director del Centro de Investigación de Excelencia Clínica de Stanford (CERC) en un informe de la universidad americana.
En uno de estos escenarios, las habitaciones de los hospitales podrían ser equipadas con sistemas de IA y sensores para monitorear las medidas de higiene apropiadas. Otras herramientas de IA podrían ser implementadas para predecir potenciales emergencias médicas basadas en señales de comportamiento en los pacientes. Combinadas, estas soluciones podrían ayudar a reducir la presión sobre el personal del hospital.
«Estamos en una carrera a pie con la complejidad del cuidado de la cama», dijo Milstein en el informe. «Según un recuento reciente, los médicos de la unidad de cuidados intensivos neonatales de un hospital tomaron 600 medidas de cabecera, por paciente, por día. Sin la ayuda de la tecnología, la perfecta ejecución de este volumen de acciones complejas está más allá de lo que es razonable esperar de los equipos clínicos más concienzudos».
INTELIGENCIA AMBIENTAL
Tecnología de imágenes y sincronización: Un punto de inflexión para las aplicaciones
En el artículo, el estudiante de postgrado y coautor del trabajo, Albert Haque, dice que la capacidad de implementar estos sistemas mejorados de IA es ahora posible debido a la mayor sofisticación de los modelos de aprendizaje de las máquinas y la disminución del costo de los sensores infrarrojos utilizados en estos sistemas de monitoreo. Estos sensores de profundidad infrarrojos se utilizan para crear en su esencia «una forma de radar basado en la luz que mapea los contornos tridimensionales de una persona o un objeto». En una habitación de hospital, este mapa en 3D podría ser aplicado para una miríada de soluciones.
En un experimento de Stanford, los sensores de profundidad infrarrojos se situaron fuera de las habitaciones individuales para controlar el cumplimiento de los protocolos de lavado de manos. Si el sistema no detectaba un lavado de manos adecuado antes de entrar en la habitación, se enviaba una alerta a través de una tableta colocada cerca de la puerta, según el informe. Actualmente, estos sistemas están siendo probados para ver si este enfoque disminuye las infecciones nosocomiales en los pacientes de la UCI, según el informe.
En otra aplicación de infrarrojos, un sistema de detección pasiva podría aprovechar los sensores térmicos colocados sobre las camas del hospital. Entonces, la «IA gobernante» sería capaz de «detectar sacudidas o retorcimientos debajo de las sábanas, y alertar a los miembros del equipo clínico de crisis de salud inminentes sin tener que ir constantemente de habitación en habitación».
Los sistemas de monitoreo y los problemas de privacidad
Durante la pandemia de coronavirus, la IA, las imágenes térmicas, los sensores de IO y más se han utilizado para mitigar la propagación de COVID-19. El aumento del uso de estos sistemas viene con una serie de preocupaciones sobre la privacidad. Los investigadores han evitado utilizar técnicas de detección de vídeo de alta definición «ya que la captura de imágenes de vídeo podría interferir innecesariamente en la privacidad de los médicos y los pacientes», según el informe.
«Las imágenes de silueta proporcionadas por los sensores infrarrojos podrían proporcionar datos suficientemente precisos para entrenar los algoritmos de IA para muchas aplicaciones de importancia clínica», comenta Haque en el informe.
Video Inteligencia Ambiental
Inteligencia ambiental o el futuro de la salud : Fuente: youtube
Un data scientist es el encargado en una organización que busca encontrar verdades a través del análisis masivo de datos para poder guiar al equipo en la toma de decisiones El flujo de trabajo de data un data science tiene muchos factores que deben ser tomados en cuenta.
En este video te dan unas base para aprender lo que hace un data scientist a través del flujo de vida de un proceso profesional de data science, este proceso lo aprenderás en su curso de Data Science.
Contenidos Que hace un Data Scientist
Flujo de trabajo de un Científico de Datos en 2023
Nosotros vamos ampliarlo con nuestro proprio conocimiento del tema.
Separar los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
Entrenar modelos de machine learning en los datos de entrenamiento.
Evaluar la precisión con datos de prueba mediante validación cruzada.
Generar predicciones y recomendaciones utilizando el modelo final.
Mejora continua
Iterar el proceso completo para refinar el modelo y mejorar métricas como precisión.
Obtener nuevos datos para mantener actualizadas las predicciones.
Monitorear el rendimiento del modelo en producción.
Ajustar y volver a entrenar el modelo según cambios en los datos y necesidades del negocio.
Ventajas
Desventajas
Permite adaptarse a cambios en los datos y necesidades
Requiere monitoreo y mantenimiento constante
Mejora la precisión con el tiempo
Puede ser costoso iterar muchas veces
Aprovecha nuevos datos
Riesgo de overfitting si no se valida bien
💡 Consejo: Automatizar tareas repetitivas del proceso para optimizar.
Qué hace un Data Scientist – saber explicar
Cursos recomendados en Platzi
Cursos de machine learning para aprender distintos modelos y algoritmos.
Curso de introducción al machine learning para entender los conceptos básicos.
Curso de data science para implementar todo el flujo de trabajo.
Importancia de estos conocimientos
El análisis de datos se ha vuelto indispensable en casi todas las industrias. Por esto, habilidades de big data, data science y machine learning permiten a los estudiantes graduados duplicar sus ingresos y acceder a nuevas oportunidades laborales.
Dominar estas habilidades técnicas y de negocio es clave para el éxito de los científicos de datos en 2023 y más allá.
Tendencias para Científicos de Datos en 2023
El campo de la ciencia de datos continúa evolucionando rápidamente. Estas son algunas tendencias clave que definirán el trabajo de los científicos de datos en 2023:
Automatización de tareas repetitivas
Herramientas como AutoML permiten automatizar partes del flujo de trabajo como:
Selección de algoritmos
Optimización de hiperparámetros
Feature engineering
Esto libera tiempo para enfocarse en tareas de alto valor que requieren criterio humano.
Qué hace un Data Scientist – Conocer el negocio
Análisis de datos en la nube
Plataformas cloud como AWS, GCP y Azure facilitan:
Escalado elástico de recursos de cómputo
Rápido procesamiento de grandes volúmenes de datos
Colaboración en equipos de ciencia de datos distribuidos
Aumento en modelos de Deep Learning
Redes neuronales profundas han demostrado un excelente desempeño en tareas como:
Procesamiento de lenguaje natural
Reconocimiento de imágenes
Detección de fraude
Se espera un crecimiento en su implementación.
Mayor énfasis en interpretabilidad
Es crucial poder explicar cómo y por qué los modelos toman determinadas decisiones. Técnicas como LIME y SHAP ganan adopción.
Analítica responsable y sesgos en los datos
Identificar y mitigar sesgos es indispensable para generar confianza en los insights analíticos. Se requiere una perspectiva ética de los datos.
En resumen, los científicos de datos exitosos combinan habilidades técnicas con un profundo entendimiento del negocio. Aprovechar las nuevas tendencias en automatización, cloud computing y modelos avanzados será clave. Pero mantener un enfoque responsable y centrado en generar impacto positivo para las organizaciones será igual de importante.
Qué hace un Data Scientist – Habilidades de un data scientist
Habilidades clave para Científicos de Datos
Más allá de dominar las técnicas y herramientas de análisis de datos, existen habilidades blandas que todo científico de datos debe desarrollar:
Comunicación efectiva
Presentar insights de forma simple y engaging para audiencias no técnicas.
Storytelling con datos para contar una historia convincente.
Crear visualizaciones que resalten puntos clave.
Colaboración
Trabajar de cerca con equipos de negocio para entender necesidades.
GUIar la estrategia de datos de manera colaborativa.
Promover la cultura de datos en la organización.
Pensamiento crítico
Evaluar críticamente la calidad de los datos.
Cuestionar supuestos e hipótesis.
Identificar sesgos y limitaciones en el análisis.
Creatividad
Encontrar nuevas fuentes de datos.
Probar enfoques novedosos de modelado y análisis.
Generar insights originales.
Aprendizaje continuo
Mantenerse actualizado en técnicas y tecnologías emergentes.
Adoptar nuevas herramientas rápidamente.
Aprender de los errores y experiencias.
En un campo que evoluciona tan rápido, la curiosidad y sed de conocimiento constantes marcan la diferencia en el éxito a largo plazo de un científico de datos.
Combinar especialización técnica con habilidades blandas humanas es el perfil ideal para destacar en esta profesión.
Qué hace un Data Scientist
Pasos para iniciar una carrera en Ciencia de Datos
Las habilidades técnicas y blandas son indispensables, pero ¿cómo comenzar en este campo? Estos son pasos prácticos para iniciar en ciencia de datos:
Desarrollar habilidades técnicas fundamentales
Programación: Python, R
Estadística y Probabilidad
SQL y bases de datos
Habilidades de Machine Learning
Hay excelentes cursos enfocados disponibles en línea.
Realizar proyectos prácticos
Aplicar las habilidades técnicas en proyectos con datos del mundo real. Algunas ideas:
Análisis exploratorio de datos públicos
Construir un modelo predictivo de series de tiempo
Detección de fraude con aprendizaje supervisado
Crear un portafolio
Documentar los proyectos en un portafolio con:
Notebooks limpios y reproducibles
Visualizaciones e insights clave
Código en GitHub
Esto demuestra habilidades prácticas a empleadores.
Networking y mentorías
Asistir a meetups y conferencias de data science
Establecer conexiones con profesionales experimentados
Encontrar un mentor que brinde guía
Construir una red es invaluable para crecer profesionalmente.
Con dedicación y enfoque, cualquier persona puede ingresar en el apasionante campo de la ciencia de datos. Seguir estos pasos prácticos ayuda a prepararse tanto en habilidades duras como blandas para una carrera exitosa y con impacto.
Preguntas Frecuentes (FAQ) Que Hace Un Data Scientist
Q: ¿Qué es un Data Scientist o científico de datos?
A: Un Data Scientist es un profesional especializado en el análisis de datos, que combina conocimientos de estadística, programación y habilidades técnicas para resolver problemas complejos y extraer información relevante de grandes conjuntos de datos.
Q: ¿Qué hace un Data Scientist?
A: Un Data Scientist se encarga de recopilar, limpiar, estructurar y analizar grandes volúmenes de datos para obtener información valiosa y tomar decisiones basadas en evidencia. También desarrolla modelos y algoritmos para predecir el comportamiento futuro de los datos.
Q: ¿Qué se necesita para ser Data Scientist?
A: Para ser Data Scientist se necesita tener una combinación de habilidades técnicas y conocimientos en análisis de datos. Es importante tener conocimientos en matemáticas, estadística, programación y bases de datos, así como habilidades para la visualización de datos.
Q: ¿Cuáles son las funciones del Data Scientist?
A: Las funciones del Data Scientist incluyen recopilar y limpiar datos, analizar grandes volúmenes de información, desarrollar modelos estadísticos y algoritmos, interpretar los resultados obtenidos y comunicar de manera efectiva los hallazgos a las partes interesadas.
Q: ¿Qué es Data Science o ciencia de datos?
A: Data Science o ciencia de datos es una disciplina que combina técnicas estadísticas, matemáticas y de programación para analizar grandes conjuntos de datos y obtener información valiosa. Esta información puede ser utilizada para tomar decisiones informadas y resolver problemas complejos.
Q: ¿Cuál es el papel de un Data Scientist en el análisis de Big Data?
A: El papel de un Data Scientist en el análisis de Big Data es crucial. Utilizando técnicas avanzadas de análisis y algoritmos, un Data Scientist puede extraer información valiosa y aplicarla para tomar decisiones informadas. Su conocimiento en el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos es fundamental para aprovechar al máximo el potencial del Big Data.
Q: ¿Cuáles son los conocimientos técnicos requeridos para ser Data Scientist?
A: Para ser un buen Data Scientist se requiere tener conocimientos en áreas como matemáticas y estadística, programación (preferiblemente en lenguajes como Python o R), bases de datos y herramientas de visualización de datos, así como familiaridad con técnicas de machine learning y data mining.
Q: ¿Cuál es el perfil profesional de un Data Scientist?
A: El perfil profesional de un Data Scientist incluye habilidades técnicas en el manejo y análisis de datos, conocimientos en matemáticas y estadística, buena capacidad de análisis y resolución de problemas, habilidades para la programación y la manipulación de bases de datos, así como la capacidad de comunicar de manera efectiva los resultados obtenidos.
Q: ¿Qué es la visualización de datos y cómo la utiliza un Data Scientist?
A: La visualización de datos es el proceso de representar los datos de manera gráfica para facilitar su interpretación y comprensión. Un Data Scientist utiliza herramientas de visualización de datos para presentar los resultados de sus análisis de manera clara y concisa, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos.
Q: ¿Qué habilidades y conocimientos debe tener un buen Data Scientist?
A: Un buen Data Scientist debe tener habilidades en programación, estadística, matemáticas, bases de datos y visualización de datos. También necesita tener una mentalidad analítica, capacidad para resolver problemas complejos, habilidades de comunicación y capacidad para trabajar en equipo.
