Desbloquee Insights: De Big Data a Smart Data

De Big Data a Smart Data

En el primer artículo de nuestra serie sobre Big Data, ya le dimos una primera visión del término Big Data y señalamos qué beneficios puede generar el procesamiento de datos para la producción y, especialmente, para el análisis térmico. En este próximo artículo, nos gustaría introducir el término Ciencia de Datos con más detalle y mostrar algunos de sus métodos más comunes.

Por Michaela Lang & Jigyasa Sakhuja, Científicos de Datos en NETZSCH Analyzing & Testing

Definición de ciencia de datos

Como ya describe el término Data Science, es la ciencia que se ocupa de extraer información valiosa de los datos. El objetivo es utilizar esta información para mejorar un proceso específico en calidad y eficiencia, o incluso para obtener nuevos conocimientos a partir de ella. Con la ayuda de la Ciencia de Datos, es posible descubrir correlaciones que no pueden reconocerse fácilmente. El campo de la Ciencia de Datos abarca numerosas áreas de especialización. Además de las matemáticas/estadística y la informática, los conocimientos especializados desempeñan un papel muy importante. Especialmente en el análisis térmico, es necesario comprender e interpretar correctamente los procesos químicos y físicos para no extraer conclusiones erróneas de los conjuntos de datos medidos y utilizar los métodos de análisis adecuados.

En NETZSCH Analyzing & Testing se dispone de todas las áreas de especialización necesarias, de modo que con esta ventaja NETZSCH Analyzing & Testing es capaz de aplicar métodos de Ciencia de Datos en el campo del análisis térmico.

En la siguiente sección, nos gustaría presentar algunos métodos de análisis de datos que se utilizan en la Ciencia de Datos.

Técnicas de análisis de datos

Con una cantidad de datos cualitativos de large, un científico de datos puede empezar la tarea principal: convertir el conjunto de datos en información valiosa. Tras el preprocesamiento de los datos, puede comenzar el análisis de los mismos. A continuación se describe cómo abordar este reto.

Exploración de datos

Con la Exploración de Datos, el objetivo es comprender los datos de forma básica. Hay que identificar la estructura de los datos y examinar la distribución de los valores. Con la Exploración de Datos, vemos primero las correlaciones entre los datos, y nos permite averiguar qué método es mejor aplicar para el análisis.

Análisis predictivo

Es un subconjunto de Business Intelligence y Business Analytics. Durante el Análisis Predictivo, los conjuntos de datos se evalúan en busca de patrones para poder predecir tendencias y resultados futuros. Se pueden utilizar varios métodos para el Análisis Predictivo. A continuación describiremos brevemente algunas de estas aplicaciones:

Aprendizaje automático:

Es una aplicación de la Inteligencia Artificial, que permite al sistema adquirir automáticamente conocimientos y mejorarse a sí mismo a partir de la experiencia a lo largo del tiempo sin necesidad de ser programado manualmente.

Los métodos de Machine Learning adquieren información a partir de datos existentes extrayendo patrones en conjuntos de datos de large. En general, las dependencias son reconocidas y aprendidas por el sistema, llamado modelo de Aprendizaje Automático, de modo que las predicciones sobre eventos o resultados futuros pueden ser realizadas por el modelo incluso con nuevos datos desconocidos.

Regresión lineal / no lineal:

La Regresión Lineal es uno de los algoritmos más potentes y básicos para el Análisis Predictivo. Su objetivo principal es predecir las variables, es decir, una variable objetivo que se basa en una o más variables independientes. Con la Regresión Lineal, es posible identificar una relación lineal entre una variable objetivo y una o más variables predictoras con conjuntos de datos existentes, de forma que se pueda generar una función lineal para describir la dependencia.

En cambio, con la Regresión no lineal se define una función no lineal para explicar la relación entre las variables.

Con la información sobre la relación conocida, es fácil hacer predicciones con datos nuevos.

Clasificación:

La Clasificación implica la asignación de datos a una categoría específica. Es un método clásico de aprendizaje automático. Los criterios y patrones para asignar datos a una determinada categoría se aprendieron a partir de datos categóricos existentes y ahora pueden aplicarse para clasificar correctamente nuevos datos.

Clasificación lineal/no lineal:

La clasificación lineal se utiliza cuando se trabaja con un número elevado de características, mientras que un clasificador no lineal se utiliza cuando los datos no son linealmente separables.

Regresión logística:

Es una técnica de clasificación utilizada para predecir la probabilidad de que una nueva observación pertenezca a una categoría determinada. Algunos ejemplos son el spam por correo electrónico, la detección de fraudes, los fraudes en transacciones en línea, etc.

Análisis prescriptivo

La principal área de interés es encontrar la mejor solución para el escenario de datos actual. Además del Análisis Predictivo, el Análisis Prescriptivo proporciona recomendaciones sobre cómo utilizar la información predicha para influir en el futuro. El objetivo es utilizar la información de la predicción para analizar qué decisiones deben tomarse para obtener el resultado previsto o para evitarlo.

El mejor prerrequisito para un buen análisis de datos es un estrecho intercambio de los científicos de datos con el departamento especializado del que proceden los datos que se van a analizar. Con años de experiencia y conocimientos en análisis térmico, NETZSCH puede aplicar métodos de Ciencia de Datos en su campo de especialización.

Vista previa

En el siguiente artículo, nos gustaría introducirte en el mundo del Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial. Queremos mostrarte los conceptos básicos al respecto y darte una muestra de métodos de Machine Learning.

Así que no pierda la curiosidad por nuestro próximo artículo de la serie Big Data