Guía Paso a Paso de un Proyecto Data Science

28/02/2021

El Data Science ha llegado para transformar cada uno de los ámbitos de nuestra vida. Desde las finanzas, la educación, salud, las compras y hasta el deporte. Es así como, el proyecto Data Science se ha vuelto tan necesario en las organizaciones empresariales, con la finalidad de resolver problemas, responder preguntas y proporcionar una visión amplia del negocio.

Por ello, los profesionales de datos construyen modelos que logran pronosticar resultados y revelar patrones, utilizando metodologías que les permiten realizar un proyecto Data Science. 

A continuación, te describimos paso a paso el proceso de proyectos que un Máster data Science debe logra dominar.

Guía Paso a Paso de un Proyecto Data Science

Fases de un proyecto de Data Science

Las fases data science, en forma general son las siguientes:

  • Comprensión y formulación del problema: se plantea el problema de data science a abordar durante el proyecto. Para ello, es indispensable establecer el objetivo del proyecto data, lo cual definirá el camino a seguir.

Por otro lado, en esta fase se determinan los beneficios a la empresa, los recursos y datos con los cuales se cuenta, se formulan hipótesis, y se clarifica la viabilidad del mismo.  

  • Adquisición de datos: se identifican las fuentes de datos y se procede a extraer, limpiar y transformar dichas fuentes para su posterior análisis.

Es decir, se eliminan aquellos valores falsos y se identifican las inconsistencias de las fuentes. Así mismo, se combina la información y se transforman los datos.

  • Análisis y modelamiento de datos: se usan técnicas estadísticas, de minería de datos y de machine learning para extraer valor a partir de los datos con el fin de resolver el problema inicial.

Así, se exploran las relaciones entre las variables y se establece una base de algoritmos.

  • Comunicación del resultado: se comunican los resultados usando técnicas de visualización de datos. Aquí se plantea la evaluación del científico de datos sobre el modelo para comprender su calidad, y garantizar que aborda el problema empresarial (planteado en la fase 1) de manera adecuada y completa.
  • Despliegue: también llamado implementación, ya que, se pone en producción el modelo construido y validado.
  • Retroalimentación: permite recopilar los resultados del proyecto data para que la organización pueda retroalimentar toda la información sobre el rendimiento del modelo, así como, el impacto del mismo. De esta manera, se puede volver a las fases previas del proyecto data science y realizar los ajustes necesarios.

Cada proyecto data science es ejecutado por científicos de datos, los cuales se especializan en:  Máster Data Engineer, Big Data y Cloud Analytics; Máster Data Science para Profesionales; Máster IA aplicada a Mercados Financieros y otros.

El ciclo de vida de un proyecto

Hablar del ciclo de vida se refiere a la metodologías y procesos llevados a cabo para el diseño, implementación y retroalimentación de un proyecto data science. El cual busca recopilar y analizar gran cantidad de datos que permitan crear un modelo utilizando algoritmos que predicen resultados y beneficie la toma de decisiones empresariales.

Así, el ciclo de vida del proyecto data science abarca desde el inicio, exploración, objetivos, planificación de acciones, la ejecución y el cierre o finalización del conjunto de procesos que lo contiene.

El objetivo del ciclo de vida reside en hacer avanzar un proyecto data que lleve al punto final de interacción de forma definida. Aplicando investigación, detección y comunicación de tareas con el equipo de trabajo y el cliente.

Todas las organizaciones ameritan de diseños de proyectos data science que les genere mejoras en el rendimiento; ninguna institución puede estar al margen de la evolución tecnológica o quedará obsoleta y sus capacidades, utilidad y ganancias serán poco eficientes. 

Por ejemplo, en el ámbito deportivo, un entrenador o los directivos del equipo, siempre tienen que tomar decisiones sobre tácticas y estrategias relacionadas con sus jugadores. Esto no se puede hacer solo considerando la intuición del entrenador, ya que las decisiones serían sesgadas y poco efectivas.

Un diseño de un proyecto data science es la mejor solución. Es así como, surge la necesidad de Sports Science y la demanda de profesionales cualificados en el manejo de Big Data.

Entonces, al combinar la pasión por el deporte, el conocimiento técnico y el manejo del Big Data, permitirá al profesional ser capaz de predecir resultados en el deporte y garantizar la toma de decisiones potencialmente efectivas. Comienza a especializar y dominar esta técnica con el Máster Executive En Data Sport Science Madrid.     

¿Cómo es el desarrollo de un proyecto de Data Science?

Se desarrolla en conjuntos de procesos que se conciertan en tareas y actividades determinadas para lograr llevar a cabo el alcance del Proyecto data.

Cabe destacar, que, el desarrollo del proyecto se compone de varias etapas o ciclos de vida; por ejemplo: localizar un problema que se pueda solucionar con el análisis de datos; recoger, analizar y preparar los datos; creación de un modelo adecuado a los datos, que pueda predecir un buen resultado; e implementar el modelo ya evaluado que permita alcanzar los objetivos establecidos.

Existen diversas metodologías para el desarrollo de un proyecto data science; mira estos tres modelos:

Comencemos con la metodología Knowledge Discovery in Databases (KDD); este consta de 5 fases data science. Las cuales son, selección, procesamiento, transformación, minería de datos y la interpretación incluida la evaluación.

Seguidamente, la metodología SEMMA: Sample (muestreo de los datos), Explore (exploración de datos), Modify (crear, identificar y selección de variables), Model (modelaje) y Access (evaluación de la utilidad y viabilidad).

Otra metodología es Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM); es considerada una de las mejores. Por esta razón, es el proceso más utilizado en el desarrollo de proyecto data.

Las fases data science son: Business Understanding; Data Understanding; Data preparation; Modeling; Evaluation y Deployment. Una de las ventajas es que permite al científico de datos retornar a cualquier fase donde los datos no cumplen con el objetivo del proyecto.   

Muchos Máster Data Science logran ajustar las fases de desarrollo de un proyecto data y diseñan su propio proceso y ciclo de vida, ajustado a los datos y experiencias de viabilidad de los mismos.

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