Data Science e IA

El ciclo de vida de data science o ‘’Data Science Pipeline’’, incluye alrededor de 5 a 16 procesos continuos que están superpuestos. Dependiendo a quién le preguntes varía el número de procesos, mas los más populares son los siguientes:

• Capturar: Consiste en la recopilación de datos sin procesar, de cualquier fuente e ingresados por cualquier método. Los datos pueden ser estructurados o no estructurados, las fuentes solo deben de ser relevantes y su ingreso puede ser casi cualquier método - desde un método de entrada manual, web scrapping, hasta recopilar datos de sistemas y equipos en tiempo real.
   
• Preparar y mantener: Esto involucra poner los datos sin procesar en un formato consistente para su procesamiento via analytics, machine learning o deep learning. Este proceso puede incluir limpiar, eliminar duplicados, re-formatear los datos, utilizar ETL (extract, transform, load) u otras tecnologías de integración para combinar esos datos en un data warehouse, data lake u otro tipo de almacén unificado para análisis.
   
• Pre-proceso o proceso: Los data scientists examinan sesgos, patrones, rangos y distribuciones de valores dentro de los datos para determinar que tan sustentables son para su uso en análisis productivos, machine learning, algoritmos de deep learning u otros métodos analíticos.
   
• Analizar: Aquí es donde los descubrimientos ocurren. Los data scientists realizan análisis estadísticos y productivos, regresiones, algoritmos de machine y deep learning, y más para extraer información de los datos previamente preparados.
   
• Comunicación: Finalmente, los insights descubiertos son presentados en forma de reportes, gráficas y otros tipos de visualización de datos que convierten estos insights y su impacto en el negocio en una representación más fácil de entender para los stakeholders. Un lenguaje de programación de Data Science como ’’R’’ o ‘’Python’’ (encuentra más información de estos lenguajes debajo de este párrafo) incluyen componentes para generar visualizaciones; alternativamente los Data Scientists pueden utilizar herramientas de visualización dedicadas.

El portafolio de ciencia de datos en el camino hacia la IA se centra en el desarrollo y el escalamiento de la IA con confianza y transparencia, al tiempo que educa a los usuarios con tutoriales de "fácil de empezar". Nuestra selección de productos va desde la analítica predictiva hasta la prescriptiva y aborda la automatización de tareas repetitivas tediosas, predecir resultados e impulsar más decisiones respaldadas por datos. Abierto desde su creación y basado en IBM Research, este portafolio de productos multinube de ciclo de vida de ciencia de datos e IA ofrece varias funcionalidades que ayudan a las organizaciones a aprovechar la inteligencia humana y la de máquina.

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