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Proceso de ciencia de datos

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La ciencia de datos como campo suena simple, hay datos y la ciencia se usa para encontrar significado a los datos. Pero no es tan sencillo en la práctica. El volumen de datos recopilados no está en su forma más simple, generalmente no está estructurado y sin procesar, y las herramientas utilizadas necesitan conocimiento experto. Se puede decir que todo el flujo de la ciencia de datos en un producto de datos es un proceso técnico y complejo que necesita capacitación y práctica.

¿POR QUÉ SE NECESITA EL ANÁLISIS DE DATOS?

La ciencia de datos es un dominio que exige habilidades en matemáticas, estadística y software y programación de computadoras. La ciencia de datos utiliza modelos sofisticados para encontrar información valiosa. Es un campo que ha entrado en todas las demás industrias a gran velocidad. Varios científicos de datos encuentran diariamente soluciones a los problemas planteados por el mercado, el entorno empresarial, los clientes y los clientes. Entonces, ¿por qué estas empresas tienen una necesidad tan urgente de análisis y cómo los ayudan?

  • Ayuda a conocer al cliente y sus necesidades desde la venta hasta la satisfacción posterior a la compra.
  • Ayuda en el marketing y la comprensión de las tendencias y oportunidades de marketing.
  • Ayuda a optimizar la producción, operación, recursos humanos, etc. para mejorar el desempeño de la unidad de negocios.
  • Ayuda en la creación de marca y la comunicación con el mundo exterior, y hace que el negocio de uno sea visible mediante el marketing digital y el marketing en redes sociales.
  • Ayuda en la innovación y la experimentación en tiempo real, lo que a su vez ahorra mucho tiempo y esfuerzo.
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Por lo tanto, se puede decir que la ciencia de datos aumenta el valor comercial y ayuda a competir con otros jugadores de manera efectiva.

¿QUÉ HACEN LOS CIENTÍFICOS DE DATOS?

Esta es una de las principales preguntas que se hacen: ¿qué hace un científico de datos en su día?

  1. Enmarcar un problema: Para enmarcar un problema, es necesario comprender los objetivos de la persona cuyo proyecto se está manejando. Qué se quiere lograr y cuáles son los obstáculos. El problema debe ser claro y simple, y no agravado, ya que es el trampolín y, sin ningún problema, uno no tendrá dirección.
  2. Recopilación de datos brutos: según el problema planteado, es necesario obtener todos los datos que incluyen las variables en cuestión. Los datos se pueden recopilar de bases de datos internas o se pueden comprar de conjuntos de datos externos.
  3. Procesar los datos para su análisis: los datos recopilados suelen ser sin procesar y no estructurados, especialmente si no se mantienen bien. Para analizar los datos, es necesario asegurarse de que todos los errores y errores, como valores perdidos, errores de rango de datos, diferencias de zona horaria y entradas no válidas, se limpien y corrijan.
  4. Explore los datos: esto también se denomina análisis exploratorio de datos (EDA), más como jugar con los datos. Los analistas deben priorizar las preguntas que quieren hacer y buscar en los datos. Los datos tienen muchas tendencias y patrones ocultos en ellos, el trabajo del analista es identificar esos patrones que se pueden convertir en información.
  5. Aprendizaje automático y construcción de algoritmos: este es el paso de exploración y visualización profunda; aquí, los datos explorados se utilizan para crear una historia. Los datos se someten a diversas herramientas y programas matemáticos y estadísticos para encontrar un significado. Los datos se utilizan como entrada para diferentes algoritmos de análisis predictivo.
  6. Comunicar resultados: Los conocimientos que se recopilan tienen que ser interpretados y comunicados a los profesionales de la gestión, es como contar historias de tal manera que las personas sin conocimientos técnicos puedan entender. La presentación adecuada de los resultados conducirá a la toma de decisiones y la acción oportuna.
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Los científicos de datos tienen un papel desafiante, ya que ahora son personas que encuentran problemas y también los medios para sus soluciones.

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