¿Quiere comenzar su carrera como científico de datos, pero no sabe por dónde empezar? ¡Estás en el lugar correcto! Hola chicos, bienvenidos a este increíble blog de tutoriales de ciencia de datos, que les dará un impulso inicial en el mundo de la ciencia de datos. Para obtener un conocimiento profundo de la ciencia de datos, puede inscribirse en vivo de Edureka con soporte 24/7 y acceso de por vida. Veamos lo que aprenderemos hoy:
- ¿Por qué la ciencia de datos?
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- ¿Quién es un científico de datos?
- Tendencias laborales
- ¿Cómo resolver un problema en Data Science?
- Componentes de ciencia de datos
- Roles de trabajo del científico de datos
¿Por qué la ciencia de datos?
Se ha dicho que el científico de datos es el 'trabajo más sexy del siglo XXI'. ¿Por qué? Porque durante los últimos años, las empresas han estado almacenando sus datos. Y esto, hecho por todas y cada una de las empresas, ha provocado repentinamente una explosión de datos. Los datos se han convertido en lo más abundante en la actualidad.
Pero, ¿qué vas a hacer con estos datos? Entendamos esto con un ejemplo:
Digamos que tiene una empresa que fabrica teléfonos móviles. Lanzaste tu primer producto y se convirtió en un gran éxito. Toda tecnología tiene vida, ¿verdad? Entonces, ahora es el momento de pensar en algo nuevo. ¿Pero no sabe qué se debe innovar para satisfacer las expectativas de los usuarios, que esperan ansiosos su próximo lanzamiento? 
A alguien de su empresa se le ocurre la idea de utilizar los comentarios generados por el usuario y elegir las cosas que creemos que los usuarios esperan en la próxima versión.
Viene en Data Science, aplica varias técnicas de minería de datos como análisis de sentimientos, etc. y obtiene los resultados deseados.
No se trata solo de esto, puede tomar mejores decisiones, puede reducir sus costos de producción al presentar formas eficientes y brindar a sus clientes lo que realmente quieren.
Con esto, existen innumerables beneficios que la ciencia de datos puede generar y, por lo tanto, se ha vuelto absolutamente necesario que su empresa cuente con un equipo de ciencia de datos.Requisitos como estos llevaron a la 'Ciencia de datos' como un tema hoy, y por lo tanto, estamos escribiendo este blog sobre Tutorial de ciencia de datos para usted. :)
Tutorial de ciencia de datos: ¿Qué es la ciencia de datos?
El término ciencia de datos ha surgido recientemente con la evolución de las estadísticas matemáticas y el análisis de datos. El viaje ha sido asombroso, hemos logrado mucho hoy en el campo de la ciencia de datos.
En los próximos años seremos capaces de predecir el futuro como afirman los investigadores del MIT. Ya han alcanzado un hito en la predicción del futuro con su impresionante investigación. ¡Ahora pueden predecir lo que sucederá en la siguiente escena de una película, con su máquina! ¿Cómo? Bueno, podría ser un poco complejo para que lo entiendas a partir de ahora, pero no te preocupes al final de este blog, también tendrás una respuesta.
Volviendo, estábamos hablando de ciencia de datos, también conocida como ciencia impulsada por datos, que hace uso de métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimiento o información de los datos en varias formas, es decir, estructuradas o no estructuradas.
Cuáles son estos métodos y procesos, es lo que vamos a discutir en este Tutorial de ciencia de datos hoy.
En el futuro, ¿quién hace toda esta lluvia de ideas o quién practica la ciencia de datos? UN Científico de datos .
¿Quién es un científico de datos?
Como puede ver en la imagen, ¡un científico de datos es el maestro de todos los oficios! Debería ser competente en matemáticas, debería estar en el campo de los negocios y también debería tener grandes habilidades en informática. ¿Asustado? No lo estés. Aunque debe ser bueno en todos estos campos, pero incluso si no lo es, ¡no está solo! No existe el 'científico de datos completo'. Si hablamos de trabajar en un entorno corporativo, el trabajo se distribuye entre equipos, donde cada equipo tiene su propia experiencia. Pero la cuestión es que debes ser competente en al menos uno de estos campos. Además, incluso si estas habilidades son nuevas para ti, ¡relájate! Puede que lleve tiempo, pero estas habilidades se pueden desarrollar, y créanme, valdría la pena invertir el tiempo. ¿Por qué? Bueno, echemos un vistazo a las tendencias laborales.
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Tendencias laborales del científico de datos
Bueno, el gráfico lo dice todo, no solo hay muchos puestos vacantes para un científico de datos, ¡sino que los trabajos también están bien pagados! Y no, nuestro blog no cubrirá las cifras salariales, ¡vaya a Google!
Bueno, ahora sabemos que aprender ciencia de datos realmente tiene sentido, no solo porque es muy útil, sino también porque tienes una gran carrera en ella en un futuro cercano.
Comencemos nuestro viaje en el aprendizaje de la ciencia de datos ahora y comencemos con,
¿Cómo resolver un problema en Data Science?
Así que ahora, analicemos cómo se debe abordar un problema y resolverlo con ciencia de datos. Los problemas de la ciencia de datos se resuelven mediante algoritmos. Pero, lo más importante a juzgar es qué algoritmo usar y cuándo usarlo.
Básicamente, hay 5 tipos de problemas que puede enfrentar en la ciencia de datos.
Abordemos cada una de estas preguntas y los algoritmos asociados uno por uno:
¿Esto es A o B?
Con esta pregunta nos referimos a problemas que tienen una respuesta categórica, ya que en los problemas que tienen una solución fija, la respuesta puede ser un sí o un no, 1 o 0, interesado, tal vez o no interesado.
Por ejemplo:
P. ¿Qué vas a tomar, té o café?
¡Aquí, no puedes decir que querrías una coca cola! Dado que la pregunta solo ofrece té o café, y por lo tanto, puede responder solo a uno de estos.
Cuando solo tenemos dos tipos de respuestas, es decir, sí o no, 1 o 0, se llama 2 - Clasificación de clases. Con más de dos opciones, se denomina Clasificación de clases múltiples.
Para concluir, siempre que se encuentre con preguntas cuya respuesta sea categórica, en Data Science resolverá estos problemas utilizando algoritmos de clasificación.
El siguiente problema en este tutorial de ciencia de datos, que puede encontrar, tal vez algo como esto,
¿Es esto raro?
Preguntas como estas tratan con patrones y se pueden resolver utilizando algoritmos de detección de anomalías.
Por ejemplo:
Intente asociar el problema '¿esto es extraño?' a este diagrama,
¿Qué hay de extraño en el patrón anterior? El pelirrojo, ¿no?
Siempre que hay una ruptura en el patrón, el algoritmo marca ese evento en particular para que lo revisemos. Las empresas de tarjetas de crédito han implementado una aplicación de este algoritmo en el mundo real, en la que cualquier transacción inusual de un usuario se marca para su revisión. De ahí la implementación de la seguridad y la reducción del esfuerzo humano en la vigilancia.
Veamos el siguiente problema en este Tutorial de ciencia de datos, no se asuste, se ocupa de las matemáticas.
¿Cuánto o cuántos?
Aquellos de ustedes a quienes no les gustan las matemáticas, ¡estén aliviados! ¡Los algoritmos de regresión están aquí!
Entonces, siempre que haya un problema que requiera cifras o valores numéricos, lo resolvemos usando Algoritmos de Regresión.
Por ejemplo:
¿Cuál será la temperatura para mañana?
Dado que esperamos un valor numérico en la respuesta a este problema, lo resolveremos usando Algoritmos de Regresión.
Continuando con este tutorial de ciencia de datos, analicemos el siguiente algoritmo,
¿Cómo está organizado esto?
Supongamos que tiene algunos datos, ahora no tiene idea de cómo entender estos datos. De ahí la pregunta, ¿cómo se organiza esto?
Bueno, puedes resolverlo usando algoritmos de agrupamiento. ¿Cómo resuelven estos problemas? Vamos a ver:
Los algoritmos de agrupamiento agrupan los datos en términos de características que son comunes. Por ejemplo, en el diagrama anterior, los puntos están organizados según los colores. De manera similar, ya sea que se trate de datos, los algoritmos de agrupamiento intentan captar lo que es común entre ellos y, por lo tanto, los 'agrupa'.
El siguiente y último tipo de problema en este tutorial de ciencia de datos, que puede encontrar es,
¿Qué debería hacer después?
Siempre que encuentre un problema, en el que su computadora tenga que tomar una decisión basada en el entrenamiento que le ha dado, se trata de Algoritmos de Refuerzo.
Por ejemplo:
Su sistema de control de temperatura, cuando tiene que decidir si debe bajar la temperatura de la habitación o aumentarla.
¿Cómo funcionan estos algoritmos?
Estos algoritmos se basan en la psicología humana. Nos gusta que nos aprecien, ¿verdad? Las computadoras implementan estos algoritmos y esperan ser apreciados cuando reciben capacitación. ¿Cómo? Vamos a ver.
En lugar de enseñarle a la computadora qué hacer, le dejas decidir qué hacer y, al final de esa acción, le das una retroalimentación positiva o negativa. Por lo tanto, en lugar de definir lo que está bien y lo que está mal en su sistema, deja que su sistema “decida” qué hacer y, al final, da una retroalimentación.
Es como entrenar a tu perro. No puedes controlar lo que hace tu perro, ¿verdad? Pero puedes regañarlo cuando se equivoque. De manera similar, tal vez darle una palmada en la espalda cuando hace lo que se espera.
Apliquemos esta comprensión en el ejemplo anterior, imagine que está entrenando el sistema de control de temperatura, así que siempre que el no. de personas en la sala aumenta, debe haber una acción tomada por el sistema. Bajar la temperatura o aumentarla. Dado que nuestro sistema no entiende nada, toma una decisión aleatoria, supongamos que aumenta la temperatura. Por lo tanto, das un comentario negativo. Con esto, la computadora entiende que cada vez que aumenta el número de personas en la habitación, nunca aumente la temperatura.
Del mismo modo, para otras acciones, deberá dar su opinión.Con cada retroalimentación que su sistema está aprendiendo y, por lo tanto, se vuelve más preciso en su próxima decisión, este tipo de aprendizaje se denomina Aprendizaje por refuerzo.
Ahora, los algoritmos que aprendimos anteriormente en este tutorial de ciencia de datos implican una 'práctica de aprendizaje' común. Estamos haciendo que la máquina aprenda, ¿verdad?
¿Qué es el aprendizaje automático?
Es un tipo de Inteligencia Artificial que hace que las computadoras sean capaces de aprender por sí mismas, es decir, sin estar programadas explícitamente. Con el aprendizaje automático, las máquinas pueden actualizar su propio código cada vez que se encuentran con una nueva situación.
Concluyendo en este Tutorial de ciencia de datos, ahora sabemos que la ciencia de datos está respaldada por Machine Learning y sus algoritmos para su análisis. Cómo hacemos el análisis, dónde lo hacemos. Además, la ciencia de datos tiene algunos componentes que nos ayudan a abordar todas estas preguntas.
Antes de eso, permítanme responder cómo el MIT puede predecir el futuro, porque creo que ustedes podrían relacionarlo ahora. Entonces, los investigadores del MIT entrenaron su modelo con películas y las computadoras aprendieron cómo responden los humanos, o cómo actúan antes de realizar una acción.
Por ejemplo, cuando está a punto de darle la mano a alguien, saca la mano de su bolsillo, o tal vez se inclina hacia esa persona. Básicamente, hay una 'acción previa' adjunta a todo lo que hacemos. La computadora con la ayuda de películas fue entrenada en estas 'acciones previas'. Y al observar más y más películas, sus computadoras pudieron predecir cuál podría ser la próxima acción del personaje.
Fácil, ¿no? ¡Déjame hacerte una pregunta más en este tutorial de ciencia de datos! ¿Qué algoritmo de Machine Learning deben haber implementado en esto?
Componentes de ciencia de datos
1. Conjuntos de datos
¿Sobre qué analizarás? Datos, ¿verdad? Necesita una gran cantidad de datos que se puedan analizar, estos datos se alimentan a sus algoritmos o herramientas analíticas. Obtienes estos datos de varias investigaciones realizadas en el pasado.
2. R Studio
R es un entorno de software y lenguaje de programación de código abierto para gráficos y computación estadística que cuenta con el respaldo de la fundación R. El lenguaje R se usa en un IDE llamado R Studio.
¿Por qué se usa?
- Lenguaje de programación y estadístico
- Además de utilizarse como lenguaje estadístico, también se puede utilizar como lenguaje de programación con fines analíticos.
- Análisis y visualización de datos
- Además de ser una de las herramientas de análisis más dominantes, R también es una de las herramientas más populares utilizadas para la visualización de datos.
- Sencillo y fácil de aprender
- R es una aplicación simple y fácil de aprender, leer y escribir
- Gratis y de código abierto
- R es un ejemplo de un FLOSS (software libre y de código abierto), lo que significa que uno puede distribuir copias de este software, leer su código fuente, modificarlo, etc.
R Studio fue suficiente para el análisis, hasta que nuestros conjuntos de datos se volvieron enormes, también desestructurados al mismo tiempo. Este tipo de datos se denominó Big Data.
3. Big Data
Big data es el término para una colección de conjuntos de datos tan grandes y complejos que se vuelve difícil de procesar utilizando herramientas de administración de bases de datos disponibles o aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos.
Ahora, para domesticar estos datos, tuvimos que idear una herramienta, porque ningún software tradicional podía manejar este tipo de datos y, por lo tanto, se nos ocurrió Hadoop.
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4. Hadoop
Hadoop es un marco que nos ayuda a Tienda y proceso grandes conjuntos de datos en paralelo y en forma de distribución.
Centrémonos en almacenar y procesar parte de Hadoop.
Tienda
La parte de almacenamiento en Hadoop es manejada por HDFS, es decir, Hadoop Distributed File System. Proporciona alta disponibilidad en un ecosistema distribuido. La forma en que funciona es así, divide la información entrante en trozos y los distribuye a diferentes nodos en un clúster, lo que permite el almacenamiento distribuido.
Proceso
MapReduce es el corazón del procesamiento de Hadoop. Los algoritmos realizan dos tareas importantes, mapear y reducir. Los mapeadores dividen la tarea en tareas más pequeñas que se procesan en paralelo. Una vez que todos los mapeadores hacen su parte del trabajo, agregan sus resultados y luego estos resultados se reducen a un valor más simple mediante el proceso Reducir. Para obtener más información sobre Hadoop, puede consultar nuestro .
Si usamos Hadoop como nuestro almacenamiento en Data Science, se vuelve difícil procesar la entrada con R Studio, debido a su incapacidad para funcionar bien en un entorno distribuido, por lo tanto, tenemos Spark R.
5. Spark R
Es un paquete R, que proporciona una forma liviana de usar Apache Spark con R. ¿Por qué lo usará sobre aplicaciones R tradicionales? Porque proporciona una implementación de marco de datos distribuido que admite operaciones como selección, filtrado, agregación, etc. pero en grandes conjuntos de datos.
¡Tómate un respiro ahora! Hemos terminado con la parte técnica en este tutorial de ciencia de datos, veámoslo ahora desde la perspectiva de su trabajo. Creo que ya habrías buscado en Google los salarios de un científico de datos, pero aún así, analicemos los puestos de trabajo que están disponibles para ti como científico de datos.
Roles de trabajo del científico de datos
Algunos de los puestos destacados de Data Scientist son:
- Científico de datos
- Ingeniero de datos
- Arquitecto de datos
- Administrador de datos
- Analista de datos
- Analista de negocios
- Gerente de datos / análisis
- Gerente de inteligencia empresarial
El gráfico de Payscale.com en este tutorial de ciencia de datos a continuación muestra el salario promedio de científico de datos por habilidades en los EE. UU. Y la India.
Ha llegado el momento de mejorar sus habilidades en Data Science y Big Data Analytics para aprovechar las oportunidades profesionales de Data Science que se le presenten. Esto nos lleva al final del blog tutorial de Data Science. Espero que este blog sea informativo y de valor agregado para ti. Ahora es el momento de ingresar al mundo de la ciencia de datos y convertirse en un científico de datos exitoso.
Edureka tiene un lo que le ayuda a adquirir experiencia en algoritmos de aprendizaje automático como agrupación en clústeres de K-medias, árboles de decisión, bosque aleatorio, bayes ingenuos. También aprenderá los conceptos de estadísticas, series temporales, minería de textos y una introducción al aprendizaje profundo. ¡Pronto comenzarán nuevos lotes para este curso!
¿Tiene alguna pregunta para nosotros en el tutorial de ciencia de datos? Menciónelo en la sección de comentarios y nos pondremos en contacto con usted.