Guía de cómo hacer un proyecto de ciencia de datos para que destaque de forma eficiente.

Si lo que te interesa es realizar un proyecto de ciencia de datos o inteligencia artificial, debes de conocer los pasos que te ayudarán a llevar a cabo cualquier proyecto de forma eficiente y efectiva.

En este artículo encontrarás algunos consejos que pueden resultarte muy interesantes a la hora de bajar a tierra el cómo conseguir los objetivos del proyecto en cuestión.



1. Crea un plan de trabajo.

Antes de empezar a trabajar en tu proyecto, haz un esquema de lo que quieres hacer.

Esto te ayudará a ser más eficiente porque a medida que vayas avanzando sabrás que tienes que ir haciendo. Puedes utilizar una herramienta como GanttProject para crearlo.



2. Utiliza técnicas de Data Profiling o perfilado de datos.

Cuando empieces a trabajar con datos, es importante que realices un perfilado de los mismos. Esto le ayudará a comprender mejor los datos e identificar cualquier problema potencial.

Puedes utilizar diversas técnicas para perfilar los datos, como el análisis de frecuencias, los histogramas y los gráficos de dispersión.



3. Utiliza Excel para visualizar los datos.

Excel es una gran herramienta para la visualización de datos y que puede ser utilizada fácilmente para realizar pruebas.

Puedes utilizarlo para crear tablas y gráficos que te ayuden a entender mejor los datos.



4. Utiliza SQL para el análisis de datos.

SQL (Lenguaje de Consulta Estructurada) es muy popular por su facilidad de uso y efectividad para convertir grandes volúmenes de datos en información útil.

En SQL la plantilla se guarda como si fuera una hoja de cálculo, es decir, existirán filas y columnas.

Aunque parezca lo mismo que una hoja de cálculo de Excel, lo cierto es que es diferente ya que permite compilar y administrar volúmenes de datos mucho mayores. Permite analizar y consultar de forma sencilla los datos.

SQL sirve para:

• Hacer consultas y mantenimiento

• Recuperar datos

• Insertar, actualizar y eliminar registros

• Crear nuevas bases de datos

• Crear nuevas tablas

• Crear procedimientos

• Crear vistas

• Establecer permisos en tablas, procedimientos y vistas

  
  

5. Utiliza Python para el procesamiento de datos.

Python permite el desarrollo de comandos y prototipos que ayudan a crear y ejecutar código de forma rápida y efectiva manteniendo la máxima transparencia entre los códigos y procesos diseñados.

Además, podemos desarrollar soluciones con menos líneas de código que otros lenguajes.



6. Utiliza R o Pandas para el modelado de datos.

R es un entorno y un lenguaje de programación diseñado para el análisis estadístico. Nos va a permitir crear modelos y realizar análisis estadísticos.

En Python, también es posible realizar esto, utilizando librerías como Pandas o Numpy.