Flujo de trabajo de la ciencia de datos

Jennifer Lepe • December 21, 2022

Así que ha decidido emprender el camino de la ciencia de datos. ¡Es una excelente noticia! La ciencia de datos es la manera de llevar su análisis a un nivel completamente nuevo, lo que le permitirá obtener información sumamente precisa que ayudará a que su negocio crezca.

Pero, ¿dónde comenzar?

En primer lugar, hay que configurar un flujo de trabajo que determine las distintas fases del proyecto. El uso de un flujo de trabajo de ciencia de datos bien definido resulta útil, ya que proporciona una forma sencilla de recordar a todos los miembros del equipo de ciencia de datos el trabajo que se debe realizar para llevar a cabo un proyecto de ciencia de datos.

El flujo de trabajo de la ciencia de datos tiene cuatro fases bien definidas:

  1. Fase de preparación
  2. Fase de análisis
  3. Fase de reflexión
  4. Fase de difusión

Fase de preparación

Antes de realizar cualquier análisis, el científico de datos debe adquirir los datos y luego reformatearlos en un formato que sea compatible con la tecnología de ciencia de datos que se utilizará.


El primer paso obvio en cualquier flujo de trabajo de ciencia de datos es adquirir los datos para analizar. Los datos se pueden adquirir de una variedad de fuentes, como:

  • Repositorios en línea, como sitios web públicos (por ejemplo, conjuntos de datos del censo de EE. UU.).
  • A pedido de fuentes en línea a través de una API (por ejemplo, el flujo de datos financieros de Bloomberg).
  • Generados automáticamente por aparatos físicos, como equipos de laboratorio científico conectados a computadoras.
  • Generados por software de computadora, como registros de un servidor web o clasificaciones producidas por un algoritmo de aprendizaje automático.
  • Ingresados ​​manualmente en una hoja de cálculo o archivo de texto por un humano.


Los datos sin procesar probablemente no estén en un formato conveniente para que un programador ejecute un análisis en particular, a menudo debido a la sencilla razón de que fueron formateados por otra persona sin el análisis de ese programador en mente. Un problema relacionado es que los datos sin procesar a menudo contienen errores semánticos, entradas faltantes o un formato inconsistente, por lo que es necesario "limpiarlos" antes del análisis.


Los programadores reformatean y limpian los datos ya sea escribiendo scripts o editándolos manualmente en, por ejemplo, una hoja de cálculo.

Fase de Análisis

La actividad principal de la ciencia de datos es la fase de análisis: escribir, ejecutar y refinar programas informáticos para analizar y obtener información a partir de los datos. Nos referiremos a este tipo de programas como scripts de análisis de datos, ya que los científicos de datos suelen preferir utilizar lenguajes de "scripting" interpretados, como Python, Perl, R y MATLAB. Sin embargo, también utilizan lenguajes compilados, como C, C++ y Fortran, cuando corresponde.

Fase de reflexión

La ciencia de datos suelen alternar entre las fases de análisis y reflexión mientras trabajan. La fase de reflexión implica pensar y comunicar los resultados de los análisis. Puede consistir en tomar notas y compartirlas en reuniones con otros miembros del equipo para comparar y contrastar, considerar alternativas y organizar los conocimientos obtenidos en el proceso.

Fase de difusión

La fase final de la ciencia de datos es la difusión de los resultados, generalmente en forma de informes escritos, como memorandos internos, presentaciones de diapositivas, documentos técnicos sobre políticas o negocios o publicaciones de investigación académica. El principal desafío aquí es cómo consolidar todas las distintas notas, bocetos a mano alzada, correos electrónicos, guiones y archivos de datos de salida creados a lo largo de un experimento para ayudar en la redacción. Se necesita un equipo muy organizado para que esta fase funcione correctamente, ya que se obtendrá una gran cantidad de datos en diferentes formatos.


Esta es una descripción general muy breve del flujo de trabajo de la ciencia de datos. Si desea obtener más información sobre este tema, estaremos encantados de ayudarlo. ¡Hablemos! Gracias por leer.

La vida después de Facebook Analytics

By Jennifer Lepe • December 23, 2022
El 30 de junio fue el último día en que Facebook Analytics estuvo en línea. El gigante de las redes sociales cerró silenciosamente la herramienta de análisis gratuita, lo que permitió a los usuarios descargar todos sus informes y estadísticas antes de la fecha mencionada. Este cambio deja a los especialistas en marketing sin una plataforma de análisis fácil de usar y rentable en la que puedan confiar. ¿Qué se puede hacer ahora? A continuación, se muestran algunas formas factibles y efectivas de obtener sus informes de análisis y estadísticas de herramientas externas para realizar un seguimiento del crecimiento de su presencia en Facebook.

Herramientas de aprendizaje automático de código abierto

By Jennifer Lepe • December 23, 2022
Cuando la física cuántica y los algoritmos comenzaron a integrarse en las herramientas de aprendizaje automático, comenzó una nueva era en la ciencia de datos. Mientras que los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para calcular inmensas cantidades de datos, el aprendizaje automático cuántico utiliza cúbits y operaciones cuánticas o sistemas cuánticos especializados para mejorar la velocidad computacional y el almacenamiento de datos que realizan los algoritmos en un programa. Si desea experimentar con esta nueva tecnología, existen algunas herramientas de código abierto disponibles.

La IA en pocas palabras: cómo iniciarse en la inteligencia artificial

By Jennifer Lepe • December 23, 2022
La inteligencia artificial es uno de los avances más importantes del siglo XXI. Expertos de diferentes industrias estudian sus capacidades y descubren nuevas formas de aplicación. El uso real de la IA es bastante reciente, sin embargo, los científicos han estado trabajando en torno a este concepto desde la década de 1950. El concepto mismo de IA recuerda a viejas películas y novelas sobre robots y otros temas relacionados con la ciencia ficción, pero lo cierto es que gracias a tecnologías como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, la IA se convirtió en una de las áreas más prometedoras de la industria de TI y, con ello, una de las de más rápido crecimiento.

Análisis de seguridad: ¿Qué necesitas saber?

By Jennifer Lepe • December 23, 2022
Las amenazas de seguridad para los activos de TI son cada día más frecuentes y peligrosamente más sofisticadas. Para prevenir estos ataques o tener la mejor forma de reaccionar ante ellos, las empresas deben tener los datos adecuados para actuar en consecuencia. Por eso es necesario el análisis de seguridad. El análisis de seguridad es una combinación de software, algoritmos y procesos analíticos que se utilizan para detectar posibles amenazas a los sistemas de TI. La necesidad de tecnologías de análisis de seguridad está creciendo gracias a los rápidos avances en el malware y otros métodos de delitos tecnológicos. Idealmente, el análisis de seguridad es un enfoque proactivo de la ciberseguridad que utiliza capacidades de recopilación, agregación y análisis de datos para realizar funciones de seguridad vitales que detectan, analizan y mitigan las ciberamenazas.

El auge del aprendizaje automático en las finanzas y la tecnología financiera

By Jennifer Lepe • December 20, 2022
Hemos llegado a una nueva era en la que la automatización se ha convertido en el lema del juego, y cuando se trata de automatización, el aprendizaje automático (ML) es una tecnología clave que hay que entender. El uso del aprendizaje automático se ha extendido en varios aspectos de nuestra vida actual. Nos ayuda a llegar del punto A al punto B, nos sugiere qué hacer con los problemas urgentes y se está volviendo mejor a la hora de mantener conversaciones. No es de extrañar que en el mundo de las finanzas sigamos oyendo hablar de la combinación de FinTech y el aprendizaje automático. Se prevé que las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en FinTech tengan un valor de hasta 7.305,6 millones de dólares en 2022. Los algoritmos de aprendizaje automático son una gran herramienta para la identificación de patrones. Son capaces de detectar correlaciones entre grandes cantidades de secuencias y eventos, extrayendo información valiosa que está oculta entre grandes conjuntos de datos. Estos patrones a menudo se pasan por alto o simplemente no pueden ser detectados físicamente por los humanos y nuestros sentidos limitados. La capacidad del ML para aprender y predecir permite a los proveedores de FinTech reconocer nuevas oportunidades de negocio y elaborar estrategias que realmente tengan sentido. Echemos un vistazo a algunos de los usos prácticos del ML en finanzas y tecnología financiera.
Share by: