Introducción a Modelado de Datos de Ciencia de Datos

¿Qué es el Modelado de Datos de la Ciencia de Datos?

El Modelado de Datos de la Ciencia de Datos es un enfoque disciplinario para convertir datos en información útil. Esto se realiza a través de la identificación de patrones y la construcción de modelos predictivos a partir de los datos. El objetivo del Modelado de Datos es extraer conocimiento informativo útil de los datos, como recomendaciones, predicciones y descubrimientos.

El Modelado de Datos es una parte integral de la Ciencia de Datos, que incluye el análisis de datos, la visualización de datos, el procesamiento de lenguaje natural y la minería de datos. Estas disciplinas se combinan para proporcionar una visión holística de los datos y producir información útil para los usuarios.

Tipos de Modelado de Datos

El Modelado de Datos se divide en dos tipos principales: Modelado Estadístico y Modelado Computacional.

El Modelado Estadístico se basa en la utilización de herramientas estadísticas para modelar los datos. Estas herramientas incluyen regresiones lineales, regresiones logísticas y modelos de regresión no lineal. Estos modelos se usan para predecir el comportamiento de los datos y para identificar patrones y tendencias.

El Modelado Computacional se basa en la utilización de algoritmos de aprendizaje automático para modelar los datos. Estos algoritmos se pueden usar para clasificar, agrupar y predecir los datos. Algunos algoritmos de aprendizaje automático comunes incluyen redes neuronales, máquinas de vectores de soporte y árboles de decisión.

Ejemplos de Modelado de Datos

A continuación se presentan tres ejemplos de Modelado de Datos usando herramientas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático.

Ejemplo 1: Regresión Lineal

La regresión lineal es un modelo estadístico que se usa para estimar el valor de una variable de respuesta en función de una o más variables explicativas. El objetivo de la regresión lineal es encontrar una línea recta que se ajuste mejor a los datos. Esta línea recta se conoce como «hipótesis».

La ecuación para la regresión lineal es la siguiente:

y = \beta_0 + \beta_1*x_1 + \beta_2*x_2 + … + \beta_n*x_n

Donde y es la variable de respuesta, β0 es el término de intercepto, βi es el coeficiente de la variable explicativa xi y n es el número de variables explicativas.

Ejemplo 2: Máquina de Vectores de Soporte

La Máquina de Vectores de Soporte (SVM) es un algoritmo de aprendizaje automático que se usa para clasificar datos en dos grupos. Esto se logra encontrando un hiperplano que se ajuste mejor a los datos. El hiperplano se conoce como «hiperplano de separación».

La ecuación para la Máquina de Vectores de Soporte es la siguiente:

y = w_0 + w_1*x_1 + w_2*x_2 + … + w_n*x_n

Donde y es la variable de respuesta, w0 es el término de intercepto, wi es el coeficiente de la variable explicativa xi y n es el número de variables explicativas.

Ejemplo 3: Red Neuronal

Las Redes Neuronales son algoritmos de aprendizaje automático que se usan para predecir variables de respuesta. Esto se logra a través de la creación de una «red neuronal» de nodos y conexiones. Esta red neuronal se entrena con los datos para aprender los patrones en los datos y generar predicciones.

La ecuación para la Red Neuronal es la siguiente:

y = w_0 + w_1*x_1 + w_2*x_2 + … + w_n*x_n + \sum_{i=1}^{m}v_{i}*g(x_i)

Donde y es la variable de respuesta, w0 es el término de intercepto, wi es el coeficiente de la variable explicativa xi, n es el número de variables explicativas, vi es el coeficiente de la variable no lineal xi y g(x) es la función no lineal.

Conclusiones

El Modelado de Datos de la Ciencia de Datos es una disciplina que se centra en la identificación de patrones y la construcción de modelos predictivos a partir de datos. Esta disciplina se divide en dos tipos principales: Modelado Estadístico y Modelado Computacional. Estas disciplinas se combinan para proporcionar una visión holística de los datos y producir información útil para los usuarios.

Se presentaron tres ejemplos de Modelado de Datos usando herramientas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático. Estos ejemplos incluyeron regresión lineal, máquina de vectores de soporte y redes neuronales. Estos modelos permiten a los usuarios identificar patrones y generar predicciones a partir de los datos.

Referencias

Géron, A. (2017). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Sebastopol: O’Reilly Media.

Zhang, C. (2016). Machine Learning. Berlin: Springer Berlin Heidelberg.