Descubriendo las 4 Fases de Desarrollo de la Ciencia de Datos
Obtención de datos:
La primera fase, la obtención de datos, marca el comienzo de cualquier proyecto de ciencia de datos. Aquí es donde recolectamos datos de diversas fuentes, como bases de datos, archivos SQL, CSV, XLSX, APIs o incluso fuentes externas como redes sociales. Es fundamental tener una comprensión clara de los requisitos y objetivos del proyecto para garantizar la calidad y relevancia de los datos recopilados. La obtención de datos eficiente y precisa sienta las bases para el éxito en las etapas posteriores.Dicho más tecnicamente, La fase de obtención de datos es el proceso de conectarse a fuentes de datos, extraer y transformar datos de diversas fuentes en un formato adecuado para el análisis y la visualización. En esta fase, se pueden conectar a una amplia variedad de orígenes de datos, como archivos de Excel, bases de datos relacionales, servicios en la nube, entre otros. Una vez conectados, se pueden realizar diferentes tareas de transformación y limpieza de datos, como filtrado, fusiones, agregaciones y cálculos. Esta fase es crucial para garantizar que los datos utilizados para la toma de decisiones sean precisos, confiables y relevantes.
Preparación de datos:
Una vez que hemos obtenido los datos, nos adentramos en la fase de preparación. Aquí es donde nos sumergimos en la exploración y limpieza de datos. Es crucial comprender la estructura de los datos, identificar y corregir errores, eliminar duplicados y realizar transformaciones necesarias para garantizar que los datos estén en un formato adecuado para su análisis. Esta fase también implica la selección de las variables relevantes y la gestión de datos faltantes. La preparación de datos meticulosa es esencial para obtener resultados precisos y confiables en las etapas posteriores.
Se refiere al proceso de limpiar y transformar los datos de origen para que estén listos para su análisis y visualización en los informes. Esta fase incluye tareas como la eliminación de datos duplicados o no deseados, la conversión de tipos de datos, la combinación de varias fuentes de datos y la creación de nuevas columnas y cálculos. El objetivo es obtener un conjunto de datos limpio y estructurado que pueda ser utilizado de manera efectiva en la fase de modelado y creación de informes.
Análisis o procesamiento de datos:
La fase de análisis de datos en Power BI se refiere al proceso de visualizar y explorar los datos preparados en la fase anterior. En esta fase, los usuarios pueden utilizar las herramientas de visualización de Power BI para crear informes y paneles interactivos que les permitan descubrir patrones y tendencias ocultas en los datos.
La fase de análisis de datos también implica la creación de cálculos y medidas personalizadas que ayuden a los usuarios a responder preguntas específicas sobre los datos. Por ejemplo, los usuarios pueden crear una medida que calcule el promedio de ventas por día de la semana para determinar qué días son los más populares para las ventas.
Esta fase una parte crucial ya que permite a los usuarios explorar y comprender mejor sus datos para tomar decisiones más informadas.
Visualización de datos:
La última fase, pero no menos importante, es la visualización de datos. Aquí es donde presentamos los resultados del análisis de manera clara y comprensible a través de gráficos, tablas y otros elementos visuales. La visualización efectiva ayuda a comunicar de manera impactante los hallazgos y permite una comprensión rápida de los datos por parte de las partes interesadas.
El uso de herramientas como PowerBI, Tableau o Python con bibliotecas como Matplotlib y Seaborn nos permite crear visualizaciones interactivas y atractivas que cuenten una historia convincente basada en los datos.
Y así, hemos explorado las 4 fases esenciales del desarrollo de la ciencia de datos: obtención de datos, preparación de datos, análisis o procesamiento de datos y visualización de datos. Cada fase desempeña un papel crítico en el éxito de un proyecto de ciencia de datos, desde la recopilación de datos hasta la comunicación de los resultados. Recuerda, una comprensión sólida de cada fase y la aplicación de las mejores prácticas son clave para lograr resultados impactantes y aprovechar el poder de la ciencia de datos.
¡Espero que hayas disfrutado de este viaje por las 4 fases de desarrollo de la ciencia de datos! Si te ha resultado útil, no dudes en compartirlo con otros apasionados de la ciencia de datos. ¡Hasta la próxima aventura de datos! Sigueme para más contenido relevante.
Fuente: ELTECNIQUITO PRESS
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