Introducción a la Ciencia de Datos, Machine Learning, Big Data y sus usos

1. Que es la Ciencia de Datos, el
aprendizaje automático (ML), el Big
Data y cuales son sus usos?
Juan Pablo Mora
Director – Programa MBA, Universidad Javeriana
MS in Urban Data Science – NYU CUSP

2. Qué es la Ciencia de Datos?
La ciencia de los datos es un paso evolutivo en campos interdisciplinarios como el análisis de
negocios que incorpora la informática, el modelado, las estadísticas, la analítica y las
matemáticas en uno solo proceso (NYU center for Data Science).
Matemática y
estadística
Ciencias de la
computación
Conocimiento de
dominio
Unicornio
Machine
Learning
Investigación
Ingeniería
Scripting, SQL
Python, R Scala
Data Pipelines
Big Data/ Apache
Spark, Hadoop
NoSQL
Conocimiento de dominio
Supply Chain
CRM
Finanzas
Costos
Recursos humanos
Matemáticas
computacionales
Algebra Líneal
Cálculo multivariado

3. … Pero la ciencia de datos tiene varias
definiciones
“El científico de Datos es aquel “que puede crear
puentes entre los datos crudos y el análisis –
haciéndolos accesibles . Es un rol democratizarte en la
medida que lleva los datos a la gente común, hacienda
el mundo un poco mejor paso a paso.”
“Hay un chiste en twitter que dice que la definición mas perfecta
de un científico de datos es la de un analista de datos que vive
en Silicon valley en California,”
“Los científicos de datos están involucrados con el agrupamiento de
datos desde distintas fuentes, su edición en formas mas tratables y
entendibles de forma que cuenten una historia que pueda ser
presentada por ellos para ser entendida por todos”

4. … Y una de ellas es como contar
historias con los datos

5. … Y una de ellas es como contar
historias con los datos

6. Machine Learning Vs Big data Vs
Inteligencia Artificial
Set de herramientas
Herramienta
Campo

7. Machine Learning Vs Big data Vs
Inteligencia Artificial

8. Qué es Inteligencia artificial
“La inteligencia artificial (IA) es el área de la ciencia de la computación que se enfoca
en la creación de máquinas inteligentes que actuan y reaccionan como los humanos.
Algunas de las actividades que las computadoras diseñadas con IA hacen son:
• Reconocimiento del habla
• Aprendizaje
• Planeación
• Resolución de problemas”
Techopedia, 2019.

9. Qué es Big data
“El concepto de big data se puede definir como las múltiples fuentes de información de alto
volúmen, alta velocidad y alta variedad que exigen de formas innovadoras y costo efectivas
para ser procesadas con el fin de generar descubrimientos, procesos de desición y
automatización de procesos”
Gartner, 2018

10. Qué es Big data
“El concepto de big data se puede definir como las múltiples fuentes de información de alto
volúmen, alta velocidad y alta variedad que exigen de formas innovadoras y costo efectivas
para ser procesadas con el fin de generar descubrimientos, procesos de desición y
automatización de procesos”
Gartner, 2018

11. 11
11
Big Data = Volumen, Variedad, Velocidad y Veracidad
Escalable de terabytes a
zettabytes
Datos de tipo relacional y
no-relacional de
diferentes fuentes
Data en tiempo real y con
alto factor de movimiento
Contenidos dispares o
que con calidad variada
Volumen:
Variedad:
Velocidad:
Veracidad:

12. Sistemas que
aprenden
ser programados
explicitamente
Sin

13. Machine Learning – Cuál es el alboroto y
por qué debería importarnos?
Machine learning es el subcampo de la ciencias de la información que busca la posibilidad de que
las maquinas aprendan de su entorno sin necesidad de ser explícitamente programadas (Arthur
Samuel, 1959).
Producir nuevos modelos de manera rápida y automatizada que permitan analizar una mayor cantidad de
datos en un tiempo mas corto, entregando resultados mas exactos – aun a gran escala. Mediante la estos
modelos las organizaciones pueden tener un mejor entendimiento e identificación de oportunidades mas
rentables, reduciendo sus riesgos operativos.

14. Sistema
Datos
Programa
Resultado
Sistema
Datos
Resultado
Programa
Programación tradicional
Machine Learning
Esquema sistemático base del
machine learning

15. Origen de la ciencia de datos &
machine learning
1642
Maquina aritmética
Pascal
1649
Calculadora
Autónoma
Leibniz
1890
Maquina tabuladora
Hollerith
1945
Mark I
1952
Checkers program
1957
Mark I - Perceptron
1967
Recon. patrones
1990
Aplic. Mach
Learning
2000’s
Aplic. AI
IBM, Apple,
Amazon..
2010’s
Redes Neurales y
Deep Learning
FB – Google – IBM

16. ¿Magia?
No, es más como jardinería.
 Semillas = Algoritmos
 Nutrientes = Datos
 Jardinero = Tú
 Plantas = Modelo/Programa

17. Tipos de aprendizaje automático
17
 Acción
rat maze
Recompensa
chee
se
brain
Observación
dog
cat
cat
dog
ID Positivo: Pug Desconocido
Desconocido ID Positivo: Pug
dog
dog
dog
dog
Aprendizaje
supervisado
Aprendizaje no
supervisado
Aprendizaje
por refuerzo
Aprendizaje
profundo

18. Algoritmos y lenguajes de programación
18
Bayesianos Clustering Arboles de desición Reducción de
dimensionalidad
Algoritmos basados
en instancias
Regresión lineal Regularización

19. Principales algoritmos de ML por tipo
de uso

20. Campos de desarrollo en Machine
learning y tendencias
Aprendizaje por Refuerzo Deep Learning (FNN, CNN,
RNN, Autoencoders, LSTMNN, GAN)
Deep Text

21. Campos de desarrollo en Machine
learning y tendencias
Generative adversarial networks (GAN)
Convolutional Neural Networks (CNN)

22. Tendencias de tecnología en la ciencia de datos…
SPSS SAS
Python R Scala
Trends in Google Searches (September 2nd 2016)

23. La ciencia de datos está encausando la evolución del
concepto de base de datos a big data….
Bases de datos
Big Data
Source: Google Trends
Hadoop
Spark

24. Aplicaciones mas conocidas del Machine
Learning y la ciencia de datos en el
mundo real
Visión de
computadores
Procesamiento de lenguaje natural
Reconocimiento de habla y audio Modelamiento predictivo

25. Aplicaciones del Machine Learning y la
ciencia de datos en el mundo corporativo
Salud Internet de
las cosas
Marketing y Ventas Transporte
Servicios Financieros

26. Metodología CRISP-DM (Cross Industry standard
Process for data mining)
Siete pasos de la metodología:
•Entendimiento de la necesidad de
negocio
•Entendimiento de los datos
•Preparación de los datos
•Validación de datos
•Modelamiento
•Evaluación
•Despliegue de los modelos

27. Herramientas e
Infraestructura
• Necesidad de un
ambiente que
permita “fallos
rápidos”
• Herramientas que no
permiten
colaboración
Gobierno
• Si la data no está
segura, el auto
servicio no es una
realidad
• Retos para entender
la historia de los datos
para tener una vista
única
Conocimiento
• Los conocimientos de
ciencia de datos
tienen poca oferta y
mucha demanda
• Alto riesgo de fuga de
conocimiento y capital
intelectual
Datos
• Los datos residen
en silos y son
difíciles de acceder
• Datos externos y no
estructurados no
son considerados
27
¿Por qué las organizaciones están sufriendo
para capturar el valor real de la Información?

28. Ecosistema de aplicaciones y productos en la
Ciencia de Datos

29. Ejemplos de aplicación de la Ciencia de datos – Uso de características
socio económicas de los usuarios de la línea 311 en la Ciudad de
Nueva York para predecir tipos de llamadas

30. Ejemplos de aplicación de la Ciencia de datos – Creación de un índice
de inequidad en el acceso al transporte en la ciudad de Nueva York

31. Ejemplos de aplicación de la Ciencia de datos – Análisis de
sentimientos sobre el proceso de paz en Colombia usando Twitter
http://juanmorads.blogspot.com.co/