En la era del Big Data han surgido varios perfiles profesionales, entre ellos el de Data Scientist. Si nunca has oído hablar de él, te recomiendo que primero leas este artículo, pero para los que ya saben lo que hace un Data Scientist, vamos a ver las distintas herramientas que utilizan.
Recogida de los datos
La primera etapa consiste en recopilar datos a través de fuentes de datos. Es habitual encontrar aquí el lenguaje preferido de la Data Science: Python para recopilar estos datos. También es posible utilizar webscraping para recuperar datos de páginas web a través de Selenium.
También es posible consultar los datos de la empresa mediante SQL.
Herramientas utilizadas:
¿Qué es la visualización? Una de las herramientas del Data Scientist
La visualización de datos te permite descubrir información oculta en los datos y descubrir tendencias dentro de tu conjunto de datos. Matplotlib, Seaborn son herramientas cotidianas del Data Scientist. La visualización permite dar sentido a los datos de un vistazo. Es una forma rápida de obtener información mediante la exploración visual, la elaboración de informes fiables y el intercambio de información. Todas las categorías de usuarios pueden dar sentido a la creciente cantidad de datos de tu empresa. Gracias a la visualización, el cerebro es capaz de procesar, absorber e interpretar grandes cantidades de información.
Herramientas utilizadas:
Análisis de datos / Preprocessing
El procesamiento de datos suele realizarlo el Data Scientist (o un equipo de Data Scientists). Es importante que se realice correctamente para que no repercuta negativamente en los pasos siguientes.
Al trabajar con datos en bruto, el Data Scientist los convierte en una forma más legible, dándoles el formato y contexto necesarios para que puedan ser interpretados y utilizados por modelos de Machine Learning o Deep Learning.
Aunque ingenuamente pensemos que una gran cantidad de datos es suficiente para tener un algoritmo potente, la mayoría de las veces los datos que tenemos no están adaptados y deben ser procesados antes de ser utilizados: esta es la etapa de preprocessing.
Herramientas utilizadas:
El Modeling
El modelado es una forma de modelar fenómenos con el objetivo de tomar decisiones estratégicas.
Modelar significa representar el comportamiento de un fenómeno para ayudar a resolver un problema empresarial concreto.
En Machine Learning, el algoritmo se construye sobre una «representación interna» para poder realizar la tarea que se le pide (predicción, identificación, etc.). Para ello, primero habrá de introducir un conjunto de datos de ejemplo para que pueda entrenarse y mejorar, de ahí la palabra aprendizaje. Este conjunto de datos se denomina training set. Se denomina instancia u observación a una entrada del conjunto de datos.
Por tanto, hay dos formas posibles de modelar:
- Para analizar y explicar
- Para predecir
Estas dos dimensiones pueden estar presentes en proporciones variables: no es solo una o la otra. Pero existe una tensión entre ellas: los modelos más predictivos no suelen ser los más explicativos, y viceversa.
Herramientas utilizadas:
Despliegue (MLOps)
MLOps son las siglas de Machine Learning Operations. La definición de MLOps es un conjunto de prácticas y herramientas que pertenecen al ámbito de la Data. Es una especialización dentro del perfil profesional de Data Scientist.
- ML de Machine Learning
- Ops de Operaciones
El desarrollo de métodos MLOps responde a las crecientes necesidades de las empresas para llevar a cabo proyectos de datos, adoptando métodos eficientes para el desarrollo, despliegue y control de un sistema de Machine Learning.
Las herramientas y prácticas de Machine Learning Operations sirven sobre todo para aumentar la productividad de la empresa haciendo explotables al máximo los proyectos gracias a los datos. En efecto, MLOps permite optimizar cada lanzamiento de producción, facilitando la transición entre la fase de concepto y el proyecto real. Supervisa y actualiza continuamente el proceso que hay que seguir en función de los nuevos datos. Es lo que se conoce como estrategia «data-driven».
MLOps es ante todo una cultura en desarrollo. Una cultura que capitaliza la capacidad de automatizar y actuar en todo el ciclo de vida de un modelo.
Herramientas utilizadas:
Conclusión
Si quieres aprender a utilizar todas las herramientas que acabas de ver, no dudes en consultar los detalles del curso de Data Scientist en DataScientest.
