Definición de Data Science en detalle
De una forma más detallada, el Data Science, o ciencia de datos, conjuga métodos de computación, matemática y estadística con los propios conocimientos de un sector o industria, para extraer de los datos patrones que permitan predecir o automatizar procesos. Esto permite a las empresas reducir costes, aumentar ventas y en determinados casos, crear nuevos productos.
El área de Data Science hace un uso intensivo de la Inteligencia Artificial para proporcionar soluciones a problemas de diversa índole.
Por ejemplo, es posible utilizar algoritmos clásicos de Machine Learning para predecir la demanda de un determinado producto, o técnicas más recientes de Deep Learning para automatizar tareas cognitivas complejas como la clasificación de imágenes o la conducción autónoma de vehículos.
Fases de un proyecto de Data Science
De una forma más detallada, el Data Science, o ciencia de datos, conjuga métodos de computación, matemática y estadística con los propios conocimientos de un sector o industria, para extraer de los datos patrones que permitan predecir o automatizar procesos. Esto permite a las empresas reducir costes, aumentar ventas y en determinados casos, crear nuevos productos.
El área de Data Science hace un uso intensivo de la Inteligencia Artificial para proporcionar soluciones a problemas de diversa índole.
Por ejemplo, es posible utilizar algoritmos clásicos de Machine Learning para predecir la demanda de un determinado producto, o técnicas más recientes de Deep Learning para automatizar tareas cognitivas complejas como la clasificación de imágenes o la conducción autónoma de vehículos.
Preguntas de empresa
El cliente plantea una necesidad, ya sea específica de su propia empresa o más general común a un sector, generalmente con el objetivo de reducir costes, aumentar ingresos o crear nuevos productos.
Conocer la empresa
Mistral recopila cuanta información permita responder a estas Business Questions e identificar sus factores de control y cuellos de botella.
Recolección de información
Una vez conocidos los procesos del negocio e identificados los factores de control, traducimos esta información en variables y datos. Posteriormente se realiza un análisis exploratorio para evaluar su calidad.
Modelo matemático
Aplicamos metodologías de Machine Learning para desarrollar varios modelos que compitan para ver cuál es el mejor. Empezamos con modelos más sencillos ofreciendo así una respuesta más rápida a las necesidades del cliente y pueda ver beneficios lo antes posible.
Implementación
Cuando disponemos de un modelo mínimo viable, se introduce en el sistema de control de la empresa para que aprenda de forma continua, con una implementación escalable y capaz de entrenarse a medida que tenga más datos.
Evaluación ROI
En la última fase se evalúa el retorno de la inversión, ya que el mejor modelo matemático no tiene por qué ser el que mayores beneficios aporte. Si es menor que 0 volvemos a la fase del modelo para mejorarlo.
Una vez implantado el modelo mínimo viable, el ciclo continúa con el desarrollo de modelos matemáticos más complejos que reemplazarán al previamente instalado si se considera que pudiesen reducir los costes o aumentar los beneficios.
Además, a medida que se obtengan más datos o nuevas variables, se irán incluyendo, volviéndose a evaluar la bondad de ajuste y ROI.
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