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La metodología y el científico de la ciencia de datos.
Metodología IBM
Etapa 4. Recopilación de datos
Etapa 5. Comprensión de datos
Etapa 6. Preparados de datos
Etapa 7. Modelado
Etapa 8. Evaluación
Etapa 9. Implementación
Etapa 10. Retroalimentación
Etapa 3. Requisitos de datos
Etapa 2. Enfoque análitico
Etapa 1. Comprensión del negocio
Metodología KDD
Selección de modelo, construcción y entrenamiento.
Preparar datos para análisis.
Evaluar lo aprendido.
Integrar la base de conocimiento a la espera de nuevos datos tras acciones.
Identificar y recolectar datos de entrenamiento.
Determinar la representación
Hablando con expertos.
A partir de otras técnicas (filtros).
Directamente.
Formular el problema
Metodología CRISP-DM
Entendimiento de los datos.
Exploración de datos.
Selección de datos.
Evaluación.
Pruebas ciegas.
Métricas de evaluación.
Entendimiento del negocio.
Objetivo del proyecto.
Objetivo del negocio.
Modelamiento.
Predecir clientes potenciales utilizando algoritmos de aprendizaje automático.
Preparación de los datos.
Ingeniería de diseño.
Implementación.
UAT.
Automation.
Funciones y cualidades del científico de datos.
Su principal función es dar forma la información para interpretarla y otorgarle valor que sea de utilidad. (SAS, 2022).
Recopilar grandes cantidades de datos revueltos y transformarlos a un formato utilizable.
Resolver problemas relacionados con negocios aplicando técnicas basadas en datos.
Trabajar con diversos lenguajes de programación. Ejem. R y Python.
Aplicación de pruebas y distribuciones estadísticas.
Aplicar técnicas analíticas como machine learning, deep learning y analítica de texto.
Buscar orden y patrones, además de tendencias que puedan ayudar a la base de la operación de la empresa.
Competencias. (Mendoza, 2018)
Ingeniería en base a soluciones informáticas.
Conocimiento específico.
Conocimientos de matemáticas y estadística.
Habilidades (IIC, UAM, 2022) :
Liderazgo y colaboración.
Planeación y comunicación estratégica.
Gestión de las relaciones.
Desarrollo de equipos de alto rendimiento.
Comprensión de problemas complejos de negocio.
Generar soluciones tecnológicas al negocio.
Entender la cultura empresarial.
Innovación.
Curiosidad por el todo.
Mis cualidades en relación a un perfil de Científico de datos.
Los que tengo.
Se centrarían en las habilidades señaladas por IIC.
Los que debo desarrollar.
Todas las competencias, particularmente la formación en estadísticas, soluciones matemática.
