Guía Data Science - Ciencia de datos: Un proyecto de Data Science es mucho más complejo e interesante que aplicar un algoritmo a cierto conjunto de datos. Antes de construir el modelo hay que determinar qué problema buscamos resolver, qué información está disponible, si los datos son adecuados y cómo se medirá el éxito. Después habrá que preparar los datos, analizarlos, construir modelos, evaluar sus resultados y, cuando corresponda, llevar la solución a un entorno real.
Para todo esto, entender cómo se desarrolla un proyecto de Data Science permite comprender también qué hace realmente un profesional de la ciencia de datos.
Aunque existen distintas metodologías, una referencia clásica es CRISP-DM, que organiza el trabajo en ejercicio comprensivo del negocio, los datos, preparación, modelización, evaluación y despliegue. En los proyectos actuales, este proceso se complementa con prácticas de ingeniería, evaluación continua, monitorización y gestión de riesgos.
¿Qué es un proyecto de Data Science?
Un proyecto de Data Science busca utilizar datos para responder una pregunta X, explicar un fenómeno, realizar predicciones, detectar patrones o apoyar una decisión.
Por ejemplo, puede tratarse de:
- Estimar la demanda futura de un producto.
- Detectar operaciones potencialmente fraudulentas.
- Identificar grupos de clientes con características similares.
- Predecir el abandono de usuarios.
- Analizar la evolución de una variable a lo largo del tiempo.
- Recomendar contenidos o productos.
Las anteriores son todas razones estratégicas para cualquier empresa. La primera decisión importante consiste precisamente en definir correctamente el problema.
Vamos del problema de negocio al problema de datos
Una pregunta como "¿podemos mejorar nuestras ventas?" es demasiado amplia para construir directamente alguna solución analítica. Hay que transformar dicho interrogante en algo susceptible de ser estudiado con datos, como ¿Qué factores explican la evolución de las ventas?
Incluso: ¿Podemos predecir la demanda de cada producto para las próximas semanas?
En proyectos de Machine Learning, Google recomienda comenzar por definir el objetivo en términos del resultado que queremos conseguir, comprobar si Machine Learning es realmente adecuado y determinar qué datos nos hacen falta.
¿Es realmente necesario utilizar Machine Learning?
Es claro que no todos los problemas de datos necesitan inteligencia artificial o Machine Learning. En ocasiones, un análisis estadístico, una consulta SQL, la visualización o una regla de negocio pueden resolver el problema de manera más sencilla, económica y explicable.
Esta decisión forma parte del trabajo de Data Science. Utilizar un modelo complejo, únicamente porque es técnicamente posible, no garantiza una óptima solución.
Fases de un proyecto de Data Science
Aunque las fases pueden variar según el proyecto, podríamos representar el proceso mediante nueve grandes etapas.
- Definir el problema y los objetivos
El proyecto comienza estableciendo qué se quiere conseguir. Para esto es necesario identificar:
- Problema que se pretende resolver.
- Usuarios o áreas implicadas.
- Restricciones existentes.
- Resultado esperado.
- Indicadores que permitirán valorar el éxito.
Cuando interviene Machine Learning, hay que definir qué salida producirá el modelo: una clasificación, predicción numérica, recomendación, generación de contenido u otro tipo de resultado.
Ahora bien, una cuestión importante es distinguir entre métrica del modelo y métrica de negocio. Un modelo puede tener precisión aceptable y, sin embargo, no producir mejora significativa en el objetivo que realmente importa. Google recomienda establecer las métricas de éxito vinculadas al resultado que se quiere conseguir y no únicamente a la evaluación técnica del modelo.
- Recopilar y comprender los datos
Una vez definido el problema, debemos establecer qué datos están disponibles y de dónde proceden, éstos pueden proceder de:
- Bases de datos corporativas.
- Sistemas transaccionales.
- Sensores.
- Aplicaciones.
- Archivos.
- APIs.
- Registros de actividad.
- Fuentes públicas.
- Encuestas u otros sistemas de recogida.
Claro, disponer de muchos datos no significa contar con buenos datos. Hay que estudiar la estructura, procedencia, frecuencia de actualización, representatividad y calidad. En proyectos predictivos también es importante comprobar que las variables disponibles en el entrenamiento podrán obtenerse cuando el modelo tenga que realizar predicciones reales.
De nuevo, Google destaca precisamente la disponibilidad, consistencia, corrección y representatividad de los datos como factores fundamentales para la viabilidad de un proyecto de Machine Learning.
- Preparar y limpiar los datos
Debemos considerar que los datos obtenidos de fuentes reales rara vez están preparados para ser analizados directamente, podría ser necesario:
- Eliminar duplicados.
- Corregir errores.
- Tratar valores ausentes.
- Detectar valores atípicos.
- Transformar variables.
- Normalizar datos.
- Integrar diferentes fuentes.
- Seleccionar variables.
- Crear nuevas características.
Esta etapa puede tener una influencia decisiva sobre el resultado final. También consideremos que las transformaciones se hacen cuidando de no introducir información sobre el futuro durante el entrenamiento del modelo. Este tipo de data leakage puede generar resultados aparentemente excelentes en el desarrollo que después no se reproducen en datos reales.
- Realizar el análisis exploratorio
Antes de construir un modelo conviene conocer los datos. El análisis exploratorio de datos (EDA) permite estudiar distribuciones, relaciones entre variables, tendencias, anomalías y posibles problemas de calidad. Aquí se utilizan estadísticas descriptivas y herramientas de visualización:
- Histogramas.
- Diagramas de dispersión.
- Boxplots.
- Tablas.
- Matrices de correlación.
- Gráficos temporales.
Esta fase también permite formular nuevas hipótesis. En otras palabras, el análisis exploratorio puede modificar la pregunta inicial y orientar las siguientes decisiones del proyecto.
- Construir y seleccionar modelos
Si el problema requiere modelización, llega el momento de seleccionar uno o varios métodos. Dependiendo del objetivo pueden utilizarse:
- Regresión
- Clasificación.
- Árboles de decisión.
- Métodos de ensemble.
- Clustering.
- Modelos de series temporales.
- Redes neuronales.
- Otros algoritmos de Machine Learning.
Como sabemos, no existe un algoritmo universalmente superior. En diversos proyectos es recomendable comenzar con un baseline, es decir, una solución sencilla que sirva como referencia. La documentación actual de Google recomienda empezar con modelos simples y construir primero un pipeline funcional antes de aumentar innecesariamente la complejidad.
- Evaluar y validar los resultados
Importante: entrenar un modelo no significa demostrar que funciona. Es necesario comprobar cómo se comporta con datos que no haya utilizado para aprender. Dependiendo del problema podemos recurrir a métricas como:
- Accuracy.
- Precisión.
- Recall.
- F1.
- AUC.
- MAE.
- MSE.
- RMSE.
- R².
También es posible aplicar técnicas de validación cruzada. Scikit-learn, por ejemplo, incorpora diferentes estrategias para evaluar el comportamiento de los modelos mediante cross-validation y permite seleccionar métricas adaptadas al problema.
En resumen, la evaluación debe responder a una pregunta: ¿El modelo es suficientemente bueno para la utilización que queremos darle?
- Comunicar los resultados
Un proyecto de Data Science no termina con una tabla de métricas, por supuesto, los resultados deben comunicarse de forma comprensible a quienes necesitan utilizarlos. Lo anterior implica:
- Informes.
- Visualizaciones.
- Dashboards.
- Presentaciones.
- Documentación técnica.
- Recomendaciones de actuación.
Es meridianamente claro que podemos obtener un excelente modelo cuyo resultado nadie entiende, puede utilizar o que tiene un valor limitado. Por esto, la capacidad de comunicar resultados forma parte de las competencias profesionales de la ciencia de datos.
- Implementar y poner el modelo en producción
Si el proyecto tiene como objetivo utilizar el modelo de forma recurrente, tenemos que integrarlo en un sistema real. Entonces, podríamos estar hablando de:
- Aplicación.
- API.
- Sistema de recomendación.
- Proceso automático.
- Dashboard.
- Flujo de decisiones.
Aquí sueles aparecer cuestiones razones de ingeniería que no siempre están presentes en un experimento académico, como disponibilidad, latencia, costes, seguridad, escalabilidad y mantenimiento.
- Monitorizar y mejorar el sistema
Una solución de Data Science no se considera terminada cuando se despliega. Los datos cambian, el comportamiento de los usuarios evoluciona y las relaciones aprendidas por el modelo dejan de representar adecuadamente la realidad. Así que debemos monitorizar lo siguiente:
- Calidad de los datos.
- Distribución de las variables.
- Rendimiento del modelo.
- Errores.
- Costes.
- Indicadores de negocio.
- Cambios relevantes en el entorno.
Nuevamente, la documentación actual de Google sobre implementación de modelos recomienda establecer sistemas de monitorización y alertas, incluyendo la detección de diferencias entre los datos utilizados durante el entrenamiento y los datos recibidos en producción.
En sistemas de IA, por otra parte, la gestión de riesgos y la evaluación deben considerarse durante todo el ciclo de vida. El marco NIST AI RMF organiza esta gestión mediante las funciones Govern, Map, Measure y Manage, señalando que deben realizarse de forma continua.
¿El proceso de Data Science es lineal?
Definitivamente no. Esta es una de las ideas más importantes que conviene aclarar. Aunque podamos representar el proyecto mediante una secuencia de fases, en la práctica existe una constante retroalimentación.
Por ejemplo, durante el análisis exploratorio es posible descubrir que faltan variables importantes, lo que obligaría regresar a la fase de recopilación.
Durante la modelización se pueden detectar variables que no tienen suficiente capacidad predictiva. Habrá que revisar la preparación de los datos o incluso replantear la pregunta.
Imaginemos que en la evaluación el modelo no alcanza el nivel necesario. Entonces habrá que experimentar con nuevas variables, modelos o estrategias.
Por todo esto, Data Science es un proceso iterativo. Google describe actualmente el desarrollo de soluciones de Machine Learning mediante fases que incluyen planificación, experimentación, construcción de pipelines y puesta en producción, pero señala expresamente el carácter iterativo de estas actividades.
¿Qué herramientas se utilizan en un proyecto de Data Science?
Como hemos argumentado anteriormente, las herramientas dependen del problema y de la infraestructura disponible.
Python es una de las tecnologías más utilizadas para tratamiento de datos, visualización y Machine Learning, con bibliotecas como pandas, NumPy y scikit-learn.
R tiene una fuerte tradición en estadística, análisis de datos y visualización.
SQL resulta fundamental para consultar y transformar información almacenada en bases de datos.
En proyectos de mayor escala pueden incorporarse tecnologías de Big Data, almacenamiento distribuido y plataformas cloud. Lo importante no es conocer una lista de herramientas, sino comprender qué papel desempeña cada una dentro del proyecto.
¿Qué conocimientos necesita un profesional para desarrollar proyectos de Data Science?
Un proyecto completo exige combinar varias áreas de conocimiento, entre las más importantes se encuentran:
- Estadística.
- Análisis de datos.
- Programación.
- Bases de datos.
- Visualización.
- Machine Learning.
- Modelización.
- Evaluación de modelos.
- Comunicación de resultados.
Dependiendo del proyecto, también pueden ser necesarios conocimientos de Big Data, inteligencia artificial, ingeniería de datos o dominio específico del sector.
Esta combinación explica por qué Data Science es un ámbito multidisciplinar. Para desarrollar proyectos de forma profesional hay que saber plantear problemas, trabajar con datos, elegir métodos adecuados y evaluar críticamente los resultados.
Conclusiones
Un proyecto de Data Science comienza mucho antes de entrenar X algoritmo y continúa después de obtener una predicción. El desarrollo puede resumirse en un recorrido que parte de definir el problema, continúa con la recopilación, comprensión y preparación de los datos, incorpora análisis exploratorio y modelización, y llega hasta la evaluación, comunicación, implementación y monitorización.
La metodología tampoco debe entenderse como una secuencia rígida. Los proyectos reales son iterativos y obligan a volver sobre decisiones anteriores cuando aparecen nuevos datos o resultados.
La idea fundamental es más bien sencilla: el objetivo de Data Science no es construir el modelo más complejo del mundo, sino obtener conocimiento o resultados útiles a partir de los datos de una manera rigurosa, evaluable y adecuada al problema.
Quien quiera profundizar en los fundamentos, métodos y aplicaciones de esta disciplina puede consultar nuestra página sobre Ciencia de Datos, donde se desarrolla el concepto de Data Science y su relación con las distintas áreas que intervienen en un proyecto.
FAQ. Preguntas frecuentes sobre proyectos de Data Science
¿Cuánto dura un proyecto de Data Science?
No existe una duración estándar. Depende de la complejidad del problema, disponibilidad de datos, número de fuentes, necesidad de desarrollar modelos y requisitos de implementación y monitorización.
¿Todos los proyectos de Data Science utilizan Machine Learning?
No. Un proyecto puede resolverse mediante estadística, análisis exploratorio, visualización, consultas de datos u otras técnicas. Machine Learning es una herramienta más dentro del conjunto de métodos disponibles.
¿Qué diferencia hay entre un proyecto de Data Science y un análisis de datos?
El análisis de datos puede constituir una parte de un proyecto de Data Science. Un proyecto completo puede incorporar, además, preparación de datos, modelización, Machine Learning, evaluación, implementación y monitorización.
¿Qué lenguajes de programación se utilizan en Data Science?
Python y R son dos de los lenguajes más relevantes. SQL también es fundamental para trabajar con datos almacenados en bases de datos.
¿Qué hace un Data Scientist durante un proyecto?
Puede participar en prácticamente todas las fases: definición del problema, exploración y preparación de datos, análisis estadístico, construcción y evaluación de modelos, interpretación de resultados y colaboración en la implementación.
Referencias bibliográficas
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