10 técnicas útiles de ciencia de datos utilizadas por un científico de datos

Hoy en día, los datos son algo valioso para cualquier organización. Y la adopción de tecnología de ciencia de datos para las industrias está creciendo día a día a un ritmo acelerado. Esta tecnología es una combinación de aprendizaje automático, matemáticas y estadísticas. Esto es necesario para resolver problemas complicados. La recopilación de datos de una fuente es responsable del resultado de un proyecto de ciencia de datos. Cuando hay una gran cantidad de datos. Se hace imprescindible conocer las técnicas de ciencia de datos para seleccionar datos factibles.

Incluye procesos, métodos científicos, sistemas y algoritmos para recopilar datos y trabajar con ellos. Los científicos de datos utilizan muchas técnicas para resolver problemas. Además, estas técnicas se centran en encontrar información creíble y relevante. Y funciona en los eslabones débiles que hacen que el modelo sea pobre. Antes de hablar de técnicas de ciencia de datos, es fundamental conocer la ciencia de datos.

Índice de contenidos
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. ¿Qué hace un científico de datos?
  3. Técnicas de ciencia de datos
    1. 1. Análisis de clasificación
    2. 2. Análisis de regresión
    3. 3. Regresión de la navaja
    4. 4. Regresión lineal
    5. 5. Personalización
    6. 6. Detección de anomalías
  4. Leer también
    1. 7. Segmentación
    2. 8. Análisis de agrupamiento
    3. 9. Árbol de decisión
    4. 10. Teoría de juegos
  5. Conclusión
  6. Preguntas frecuentes
    1. ¿Cuál es el propósito de la ciencia de datos?
    2. ¿Cuáles son las habilidades necesarias para ser un científico de datos?
    3. ¿Cuáles son los lenguajes de programación esenciales en ciencia de datos?

¿Qué es la ciencia de datos?

Es un campo en auge adoptado por diversas disciplinas. Se trata de diferentes géneros, métodos científicos, algoritmos, procesos. Y sistemas de recopilación de datos de todas las organizaciones para extraer información útil. Además, esto ha derivado información a través de técnicas de ciencia de datos. Por el contrario, ayuda a las organizaciones en la toma de decisiones para objetivos futuros. Además, este campo requiere habilidades de estadísticas, análisis de datos y aprendizaje automático. En este mundo basado en datos, la ciencia de datos es una herramienta valiosa para nosotros.

¿Qué hace un científico de datos?

Un científico de datos utiliza los datos de una organización en particular y apoya a la empresa. Además, un científico de datos realiza la tarea de utilizar los datos dentro de la empresa. Y lo analiza para extraer información útil. Les ayudará en el proceso de toma de decisiones.
El científico de datos agrega datos esenciales y desarrolla un nuevo resultado que ayuda a resolver problemas.
Los científicos de datos usan diferentes métodos

  • Crean una teoría o hipótesis
  • Luego obtenga los datos para probar la hipótesis.
  • Analiza estos datos.
  • Los datos se filtran de los datos analizados para realizar más pruebas.
  • Sacar conclusiones y tomar decisiones.

Los científicos de datos utilizan varias técnicas para realizar estas tareas. Aquí te lo explicamos en detalle.

Técnicas de ciencia de datos

Las técnicas son diferentes métodos que utiliza un científico de datos para realizar diferentes tareas. Cómo recolectar, almacenar, filtrar, clasificar, validar, analizar y procesar para el resultado final.

Los científicos de datos aplican estos procedimientos. Es una de las técnicas sobre datos utilizando software especial (herramientas).
Exploremos las técnicas matemáticas y estadísticas más importantes que un científico de datos necesita aprender.
Los científicos y analistas de datos generalmente trabajan en las siguientes técnicas:

1. Análisis de clasificación

Este tipo de análisis requiere enfoques matemáticos. Así mismo árboles de decisión, programación lineal, estadística y redes neuronales. Es necesario identificar y asignar categorías a los datos recopilados. Para hacer esto, usamos el análisis de clasificación para analizar los datos para un mayor grado de precisión. Por el contrario, los algoritmos de clasificación se derivan en forma de clases para obtener variables objetivo.

2. Análisis de regresión

Usamos el análisis de regresión cuando necesitamos determinar. Así es como las variables de datos independientes estrechamente relacionadas dependen de una variable de datos dependiente. Asimismo, es un algoritmo de aprendizaje automático que ayuda a notar cambios en uno de los valores de una variable dependiente. Comparado con variables independientes que varían con otros datos fijos. Por el contrario, este método es útil para predecir el valor medio de las variables dependientes. Esta técnica tiene como objetivo construir modelos en conjuntos de datos para estimar el valor de las variables dependientes.

3. Regresión de la navaja

Esta es una antigua técnica de remuestreo proporcionada por Quenouille y nombrada por Tukey en 1949,1958 respectivamente. Se puede utilizar como una caja negra, ya que es potente y no tiene parámetros, en funcionamiento. Además, es fácil de descifrar por personas que no son estadísticas y se utiliza para predecir la varianza y el sesgo de una población enorme.

4. Regresión lineal

Supongamos que un científico de datos tiene que diseñar un modelo para predecir las calificaciones de los estudiantes. Si se indica el número de horas de estudio. En esta situación, utilizará la regresión lineal, que es un modelo lineal. También para estimar una relación lineal entre variables de entrada y variables de salida. Aquí la variable de entrada se trata como la variable independiente 'X' y la variable de salida es la variable dependiente 'Y'. Aquí 'Y' se puede determinar mediante una combinación lineal de variables de entrada 'X'.
Si el número de alumnos y sus horas de estudio se consideran datos de formación con una nota.

5. Personalización

La personalización es crear un sistema que hace recomendaciones basadas en decisiones pasadas. Sin embargo, utilizando tecnologías como motores de recomendación y sistemas de hiperpersonalización. Además, el trabajo efectivo de ciencia de datos permite sitios web, acuerdos de marketing. También ayuda a personalizar las necesidades y deseos únicos de las personas.

6. Detección de anomalías

La detección de anomalías también se denomina detección de valores atípicos. Es una fase de la minería de datos en la que se identifican puntos de datos, observaciones. Y hay eventos derivados del comportamiento aparente de un conjunto de datos. Además, es útil para evitar piratería, detección de intrusos, monitoreo, detección de fraude en transacciones con tarjetas de crédito. Y entorno operativo para detectar el error.

Leer también

7. Segmentación

Es una de las técnicas de ciencia de datos vitales de la ciencia de datos. En estos datos, los científicos utilizan la segmentación de datos en los esfuerzos de marketing para ayudarlo a examinar a sus clientes. Y hacer efectivos los resultados de la campaña publicitaria. Además, los datos segmentados en ciencia de datos ayudan a las empresas a enviar el mensaje correcto a su público objetivo. Y cada segmento está relacionado con las necesidades particulares de los clientes.

8. Análisis de agrupamiento

Esta técnica se llama la técnica del racimo. Los científicos de datos lo usan para diferenciar todo el conjunto de datos en segmentos. Para hacer que los trazos en un punto de datos de grupo sean similares. Por ejemplo, cuando planea escalar el negocio minorista. Es imperativo examinar cómo reaccionarán los nuevos clientes en una nueva área en función de sus datos anteriores. Entonces se vuelve muy complicado elaborar una estrategia para cada individuo en la multitud. En caso de que, para evitar esta complicación, es útil segregar esta población en grupos para mayor efectividad.

9. Árbol de decisión

El árbol de decisiones es un mapa de los resultados factibles de una secuencia de opciones interconectadas para supervisar las dificultades de aprendizaje. Así mismo clasificación y regresión con la ayuda de un algoritmo de árbol de decisión. Permite a los individuos u organizaciones tomar una posición factible frente a los demás. Asimismo, se basa en sus probabilidades, beneficios y costos.

10. Teoría de juegos

La teoría de juegos es una forma de analizar las circunstancias competitivas de forma organizada utilizada por los científicos de datos. Además, es un concepto adicional que los científicos de datos pueden aprender para predecir cómo las personas lógicas toman decisiones. Asimismo, les ayudará a tomar decisiones efectivas a partir de situaciones estratégicas.

Bueno, ese no es el final de la lista. Si tienes habilidades matemáticas y estadísticas. Ya sabes cómo funcionan las teorías y las técnicas. Especialmente cuando eres un científico de datos y necesitas terminar una investigación sobre los datos.

técnicas de ciencia de datos

Conclusión

En conclusión, discutimos las diversas técnicas de ciencia de datos. Estas técnicas pertenecen a los científicos de datos por varias razones. También exploramos la definición de ciencia de datos y los objetivos de un científico de datos. Por el contrario, es posible comprender el papel de la ciencia y las técnicas de datos en una empresa. Espero que este blog sea útil para comprender los diversos métodos utilizados en la ciencia de datos. A pesar de eso, puede obtener la mejor ayuda con la tarea de ciencia de datos de los expertos para eliminar todas estas técnicas.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el propósito de la ciencia de datos?

Data Science tiene como objetivo investigar los datos y filtrarlos para encontrar información valiosa para la empresa.

¿Cuáles son las habilidades necesarias para ser un científico de datos?

Fundamentos de procesamiento de datos y tecnología de la información.
Conocimiento del negocio
Habilidades matemáticas y estadísticas.

¿Cuáles son los lenguajes de programación esenciales en ciencia de datos?

Se necesitan tres lenguajes en ciencia de datos.
Pitón
proyecto R
Escala/Java

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