Tendencias en Ciencia de Datos para 2020

Claire D
May 27, 2020


Tendencias cruciales de ciencia de datos para la nueva década

La ciencia de datos es la disciplina de hacer que los datos sean útiles.

No hay ninguna duda de que esta década ha comprado mucha innovación en la Inteligencia Artificial. Además de la Inteligencia Artificial, estamos siendo testigos de un gran aumento en los datos generados por miles de fuentes. El hecho de que millones de dispositivos sean responsables de este enorme pico de datos nos lleva al tema de su utilización inteligente.

El dominio de la Ciencia de Datos trae consigo una variedad de herramientas científicas, procesos, algoritmos y sistemas de extracción de conocimiento de datos estructurados y no estructurados por igual, para identificar patrones significativos en ella.

La Ciencia de Datos también beneficia a la minería de datos y al big data. Creciendo en popularidad desde el año 2001, la Ciencia de Datos ha estado evolucionando desde entonces y está clasificada como una de las trayectorias profesionales más emocionantes de todos los tiempos.

Hacia los informes de Ciencia de Datos:
  • Actualmente, la producción diaria de datos es de más de 2,5 quintillones de bytes.
  • En un futuro próximo, "1,7 Mb de datos se crearán cada segundo para cada persona en el planeta".
  • Una amplia variedad de funciones de Ciencia de Datos impulsará estas cargas masivas de datos.
Popularidad de la búsqueda en Google de "Ciencia de Datos" en los últimos 5 años. Generado por Google Trends.


Tendencias en Ciencia de Datos

Con la diversidad de problemas y requisitos de datos, viene una amplia gama de soluciones innovadoras. Estas soluciones a menudo traen consigo una gran cantidad de tendencias de ciencia de datos, lo que otorga a las empresas la agilidad que necesitan y les ofrece una visión más profunda de sus datos. A continuación se explican brevemente algunas de estas principales tendencias de ciencia de datos:


1. Análisis de Gráficos

Con los datos fluyendo en todas las direcciones, se hace más difícil analizar.

Graph Analytics pretende resolver este problema actuando como una herramienta flexible pero poderosa que analiza complicados puntos de datos y relaciones usando gráficos. La intención detrás del uso de los gráficos es representar los datos complejos de forma abstracta y en un formato visual que sea más fácil de digerir y que ofrezca la máxima comprensión. El análisis de gráficos se aplica en una plétora de áreas como:

  • Filtrar los bots en redes sociales para reducir la información falsa
  • Identificación de fraudes en el sector bancario
  • Prevención de delitos financieros
  • Análisis de redes de energía y agua para encontrar defectos


2. Tejido de datos

El Data Fabric es una tendencia relativamente nueva y, en su núcleo, encapsula los datos de una organización recogidos de un gran número de fuentes como APIs, servicios de datos reutilizables, pipelines, niveles semánticos, proporcionando un acceso transformable a los datos.

Creados para ayudar al contexto empresarial de los datos y mantener los datos de forma inteligible no sólo para los usuarios sino también para las aplicaciones, los Data Fabrics permiten disponer de datos escalables y, al mismo tiempo, ser ágiles.

Al hacerlo, usted obtiene un acceso sin precedentes para procesar, administrar, almacenar y compartir los datos según sea necesario. La Inteligencia de Negocios y la Ciencia de Datos depende en gran medida de los Tejidos de Datos debido a su acceso suave y limpio a enormes cantidades de datos.


3. Privacidad de datos por diseño

La tendencia de la privacidad de los datos por diseño incorpora un enfoque más seguro y proactivo de la recopilación y el manejo de los datos de los usuarios, al mismo tiempo que capacita al modelo de aprendizaje de máquina en ello.

Las corporaciones necesitan los datos del usuario para entrenar sus modelos en escenarios del mundo real, y recogen datos de varias fuentes como patrones de navegación y dispositivos.

La idea detrás del Aprendizaje Federado es recolectar la menor cantidad de datos posible, manteniendo al usuario al tanto, dándole también la opción de optar por no participar y borrar todos los datos recolectados en cualquier momento.

Si bien los datos pueden provenir de un público enorme, por razones de privacidad, debe garantizarse que no es posible realizar ingeniería inversa de los datos originales para identificar al usuario.


4. Analítica Aumentada

La Analítica Aumentada se refiere a la obtención de mejores conocimientos a partir de los datos en mano, excluyendo cualquier conclusión incorrecta o sesgo para la optimización de las decisiones. Al combinar la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático, la Analítica Aumentada ayuda a los usuarios a planificar un nuevo modelo.

Con una menor dependencia de los científicos de datos y los expertos en aprendizaje automático, la Analítica Aumentada tiene como objetivo proporcionar una comprensión relativamente mejor de los datos para ayudar a todo el proceso de Inteligencia Empresarial.

Esta sutil introducción de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático tiene un impacto significativo en el proceso tradicional de descubrimiento de conocimientos al automatizar muchos aspectos de la ciencia de datos. La Analítica Aumentada está ganando una fortaleza en la provisión de mejores decisiones libres de cualquier error y sesgo en el análisis.


5. Python como el lenguaje de facto de la ciencia de datos


Foto de Hitesh Choudhary en Unsplash

Python es un lenguaje de programación absolutamente polifacético y se considera un punto de entrada válido si estás interesado en entrar en el mundo de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos.

Con una comunidad online de apoyo, puedes obtener soporte casi instantáneamente, y las integraciones en Python son sólo la punta del iceberg.

El placer de programar en Python debería ser ver clases cortas, concisas y legibles que expresen mucha acción en una pequeña cantidad de código claro - no en montones de código trivial que aburre al lector hasta la muerte.
- Guido van Rossum

Python viene apilado con integraciones para numerosos lenguajes de programación y bibliotecas, lo que lo convierte en una excelente opción para, digamos, saltar a la creación de un prototipo rápido para el problema en cuestión o profundizar en grandes conjuntos de datos.

Algunas de sus bibliotecas más populares son...
  • TensorFlow, para cargas de trabajo de aprendizaje automático y trabajo con conjuntos de datos
  • Scikit-learn, para la formación de modelos de aprendizaje de máquinas
  • PyTorch, para visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural
  • Keras, como interfaz de código para cálculos y operaciones matemáticas altamente complejas
  • SparkMLlib, como la biblioteca de aprendizaje de máquinas de Apache Spark, haciendo el aprendizaje de máquinas fácil para todos con herramientas como algoritmos y utilidades

6. Automatización generalizada en ciencia de datos


El tiempo es un componente crítico, y nada de él debe ser gastado en la realización de tareas repetitivas.

A medida que la inteligencia artificial avanzaba, sus capacidades de automatización se expandieron también. Varias innovaciones en la automatización están facilitando muchas tareas complejas de la Inteligencia Artificial.

La automatización en el campo de Ciencia de Datos ya está simplificando gran parte del proceso, si no todo. El proceso completo de Ciencia de Datos incluye la identificación del problema, la recolección de datos, el procesamiento, la exploración, el análisis y el compartir la información procesada con otros.


7. Análisis Conversacional y Procesamiento del Lenguaje Natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural y la Analítica Conversacional ya están haciendo grandes olas en el mundo digital al simplificar la forma en que interactuamos con las máquinas y buscamos información en línea.

El NLP nos ha ayudado enormemente a progresar hacia una era en la que las computadoras y los humanos pueden comunicarse en un lenguaje natural común, permitiendo una constante y fluida conversación entre ambos.

Las aplicaciones de NLP y los sistemas de conversación se pueden ver en todas partes, como los robots de chat y los asistentes digitales inteligentes. Se ha predicho que el uso de las búsquedas basadas en la voz superará en muy poco tiempo a las búsquedas basadas en texto, que son las más utilizadas.


8. La ciencia de datos de gran tamaño en la nube

El inicio de la Inteligencia Artificial y la cantidad de datos generados a partir de ella se ha disparado desde entonces. El tamaño de los datos creció enormemente de unos pocos gigabytes a unos pocos cientos, a medida que las empresas aumentaban su presencia en línea.

Este aumento en la necesidad de almacenamiento y procesamiento de datos dio lugar a la Ciencia de Datos para una utilización controlada y precisa de los datos y empujó a las organizaciones que trabajan a escala mundial a optar por soluciones de nube.

Varios proveedores de soluciones en la nube, como Google, Amazon y Microsoft, ofrecen amplias opciones de computación en la nube que incluyen capacidades de servidor en la nube de nivel empresarial que garantizan una alta escalabilidad y cero tiempo de inactividad.


9. Mitigar los sesgos y la discriminación de los modelos

Ningún modelo es totalmente inmune a los sesgos, y pueden comenzar a exhibir un comportamiento discriminatorio en cualquier etapa debido a factores como la falta de datos suficientes, el sesgo histórico y las prácticas incorrectas de recolección de datos. El sesgo y la discriminación es un problema común de los modelos y es una tendencia emergente. Si se detectan a tiempo, estos sesgos pueden mitigarse en tres etapas:

  • Etapa de preprocesamiento
  • En la etapa de procesamiento
  • Etapa de post-procesamiento

Cada etapa viene con su propio conjunto de aspectos correctivos, incluyendo algoritmos y técnicas para optimizar el modelo para la equidad, y para aumentar su precisión para eliminar cualquier posibilidad de sesgo.


10. Computación en memoria


La computación en memoria es una tendencia emergente que es muy diferente a la forma en que tradicionalmente procesamos los datos.

La computación en memoria procesa los datos almacenados en una base de datos en memoria, a diferencia de los métodos tradicionales que utilizan discos duros y bases de datos relacionales con un lenguaje de consulta. Esta técnica permite procesar y consultar datos en tiempo real para la toma de decisiones y la elaboración de informes de forma instantánea.

Al abaratarse la memoria y al depender las empresas de los resultados en tiempo real, la computación en memoria les permite tener aplicaciones con tableros más ricos e interactivos a los que se pueden suministrar datos más recientes y estar listos para la presentación de informes casi instantáneamente.


11. Blockchain en datos y análisis

Blockchain, en términos más sencillos, es una colección de datos inmutables con sello de tiempo administrada por un grupo de computadoras, y no por una sola entidad. La cadena aquí se refiere a la conexión entre cada uno de estos bloques, unidos entre sí mediante algoritmos criptográficos.

Transformando gradualmente similar a la Ciencia de Datos, la blockchain es crucial para mantener y validar los registros mientras que la Ciencia de Datos trabaja en la parte de recolección y extracción de información de los datos. La Ciencia de Datos y Blockchain están relacionadas ya que ambas utilizan algoritmos para gobernar varios segmentos de su procesamiento.

Conclusión


A medida que las empresas empiezan a crecer, generan más datos, y la Ciencia de Datos puede ayudarles a analizar sus áreas de mejora. Con varias de las notables tendencias de Ciencia de Datos mencionadas anteriormente, algunos han comenzado a considerar la Ciencia de Datos como el cuarto paradigma de la ciencia junto a la Empírica, Teórica, Computacional. Mantenerse al día con las nuevas tendencias es una necesidad absoluta para que las empresas logren la máxima eficiencia y se mantengan a la vanguardia de la competencia.

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