{"id":168912,"date":"2024-04-12T06:30:00","date_gmt":"2024-04-12T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=168912"},"modified":"2024-04-05T16:09:34","modified_gmt":"2024-04-05T15:09:34","slug":"los-errores-que-no-debes-cometer-si-quieres-que-tus-proyectos-de-data-science-tengan-exito","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/los-errores-que-no-debes-cometer-si-quieres-que-tus-proyectos-de-data-science-tengan-exito","title":{"rendered":"Ciencia de Datos: \u00a1Los errores que no debes cometer para tener \u00e9xito en tus proyectos!"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"168912\" class=\"elementor elementor-168912\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ccfee95 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ccfee95\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53d39e3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"53d39e3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><b>La Ciencia de Datos se utiliza cada vez m\u00e1s en empresas, pero el 85% de los proyectos fallan. Descubre cu\u00e1les son las erroresa evitar en los proyectos de Ciencia de Datos<\/b><b style=\"color: var( --e-global-color-primary ); text-align: var(--text-align);\">\u00a0y cu\u00e1les son las soluciones para llevarlos a cabo de manera exitosa&#8230;<\/b><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9aae22d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9aae22d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En todos los sectores, las empresas se dirigen hoy d\u00eda hacia la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\">Data Science<\/a> y el <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\">Aprendizaje Autom\u00e1tico<\/a>. En teor\u00eda, estas nuevas tecnolog\u00edas pueden <\/span><b>proporcionar una ventaja competitiva y estimular el crecimiento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de las organizaciones.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, en la pr\u00e1ctica, la implementaci\u00f3n de la ciencia de datos a menudo resulta ser m\u00e1s dif\u00edcil de lo esperado. Seamos claros: seg\u00fan un estudio realizado por <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/documents\/3989459\/why-data-science-projects-fail\">Gartner<\/a>, el <\/span><b>85% de los proyectos de Ciencia de Datos fracasan<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Igualmente, seg\u00fan un informe de <a href=\"https:\/\/www.dimensionalresearch.com\/\">Dimensional Research<\/a>, <\/span><b>s\u00f3lo el 4% de las empresas han logrado implementar modelos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de Aprendizaje Autom\u00e1tico en un entorno de producci\u00f3n. En un contexto econ\u00f3mico hecho a\u00fan m\u00e1s dif\u00edcil por la crisis del COVID-19, hay razones para dudar en lanzar una iniciativa de ciencia de datos en 2020.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, ser\u00eda una pena perderse los <\/span><b>numerosos beneficios de la Ciencia de Datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y del Aprendizaje Autom\u00e1tico por miedo al fracaso. De hecho, existen varios factores principales que explican este fen\u00f3meno.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-309b3b2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"309b3b2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c66c96f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c66c96f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfPor qu\u00e9 los proyectos de Ciencia de Datos fracasan?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3be7427 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3be7427\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En primer lugar, muchas empresas enfrentan lo que se conoce como <\/span><b>silos de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Mientras que los datos deber\u00edan ser consolidados y limpiados, a menudo est\u00e1n dispersos entre varias bases de datos en diferentes formatos no adecuados para el an\u00e1lisis.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, la <\/span><b>calidad y la buena gesti\u00f3n de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son esenciales para el \u00e9xito de un proyecto de Ciencia de Datos o IA. Desafortunadamente, la mayor\u00eda de las organizaciones no cuentan con la infraestructura de datos requerida y la calidad de sus datos es deficiente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La segunda causa del fracaso de los proyectos de Ciencia de Datos es la escasez de expertos. En 2018, un informe de LinkedIn revel\u00f3 una falta de m\u00e1s de 150,000 Cient\u00edficos de Datos y otros expertos <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/profesiones-del-big-data-y-competencias\">profesionales del big data<\/a> para satisfacer la demanda de las empresas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un tercer problema es la <\/span><b>falta de transparencia<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Los objetivos y ambiciones de los equipos t\u00e9cnicos y de negocios divergen, y la comunicaci\u00f3n es insuficiente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El equipo de Ciencia de Datos, por ejemplo, se centrar\u00e1 en la precisi\u00f3n de un modelo, mientras que los gerentes se enfocar\u00e1n m\u00e1s en los beneficios financieros que aporta. Adem\u00e1s, a menudo, <\/span><b>los modelos de Aprendizaje Autom\u00e1tico funcionan como una \u00abcaja negra\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y es imposible interpretarlos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Finalmente, el \u00faltimo obst\u00e1culo para el \u00e9xito de los proyectos de Ciencia de Datos es <\/span><b>la comprensi\u00f3n parcial o total<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de c\u00f3mo estos proyectos ser\u00e1n utilizados en producci\u00f3n. Este malentendido impide que la ciencia de datos genere un valor real para las empresas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El flujo de trabajo de producci\u00f3n generalmente es gestionado por los equipos de TI, y los equipos de Ciencia de Datos por lo tanto no tienen una visi\u00f3n arquitect\u00f3nica de c\u00f3mo se integrar\u00e1n sus proyectos en \u00e9l. En efecto, <\/span><b>los proyectos no proporcionan los beneficios esperados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7256e54 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7256e54\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-db08dff elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"db08dff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">AutoML: la automatizaci\u00f3n es la clave del \u00e9xito de los proyectos de Ciencia de Datos<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e07b93 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2e07b93\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una de las soluciones a estos problemas es <\/span><b>la automatizaci\u00f3n de los procesos de Ciencia de Datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Cada vez m\u00e1s empresas recurren a esta opci\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La automatizaci\u00f3n permite aumentar la transparencia y mejorar continuamente a trav\u00e9s de la iteraci\u00f3n. Las <\/span><b>plataformas AutoML<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de hecho permiten automatizar las etapas iterativas para probar r\u00e1pidamente nuevas funciones o validar modelos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Incluso en caso de fracaso, <\/span><b>este ocurrir\u00e1 m\u00e1s r\u00e1pidamente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y, por lo tanto, sus consecuencias ser\u00e1n menos desastrosas. Las hip\u00f3tesis de fracaso se pueden probar r\u00e1pidamente y, por lo tanto, descartar de inmediato. Esto permite realizar ahorros significativos y aumentar la productividad.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero m\u00e1s all\u00e1, <\/span><b>los modelos \u00abcaja blanca\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son importantes ya que ofrecen explicaciones claras de c\u00f3mo funcionan, c\u00f3mo generan predicciones y sobre las variables que los influyen. Por lo tanto, es preferible usar modelos interpretables, como los \u00e1rboles de decisi\u00f3n o los modelos lineales, que por ejemplo se encuentran dentro del \u00e1mbito del <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/deep-learning-definicion\">Deep Learning<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En resumen, <\/span><b>la automatizaci\u00f3n de la Ciencia de Datos permite ahorrar tiempo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, desarrollar y desplegar r\u00e1pidamente y realizar ajustes con facilidad. Los modelos de Aprendizaje Autom\u00e1tico pueden ser modificados con los \u00faltimos datos disponibles, y las empresas pueden explorar m\u00e1s fuentes de datos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-627878d elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"627878d\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/jn-22XyKsgo&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb77615 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fb77615\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En conclusi\u00f3n, <\/span><b>las herramientas AutoML permiten llevar a cabo proyectos de Ciencia de Datos de forma exitosa<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> sin tener que contratar expertos adicionales. Descubre todo lo que necesitas saber sobre la automatizaci\u00f3n de la ciencia de datos y los 10 errores que no debes cometer para la calidad de los datos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2f34066 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"2f34066\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Formaci\u00f3n en Ciencia de Datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Ciencia de Datos se utiliza cada vez m\u00e1s en empresas, pero el 85% de los proyectos fallan. 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