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La ciencia de la estad铆stica es el estudio de c贸mo aprender de los datos. Te ayuda a recopilar los datos adecuados, realizar el an谩lisis correcto y presentar los resultados de forma eficaz con conocimientos estad铆sticos. El modelado estad铆stico es clave para hacer descubrimientos cient铆ficos, decisiones basadas en datos y predicciones.

El estudio de la estad铆stica permite comprender en profundidad casi cualquier tema. Los analistas estad铆sticos aprenden de los datos y se desenvuelven en los problemas m谩s comunes, evitando conclusiones err贸neas.

Es crucial evaluar la calidad de los an谩lisis que otros le presentan, teniendo en cuenta lo cr铆ticas que se han vuelto las decisiones y opiniones basadas en datos. Las estad铆sticas son algo m谩s que n煤meros y hechos. Se trata de un conjunto de conocimientos y procedimientos que te permiten aprender de los datos de forma fiable.

Los modelos estad铆sticos te ayudan a diferenciar entre conclusiones razonables y dudosas basadas en pruebas cuantitativas. Los an谩lisis y predicciones realizados por los estad铆sticos son muy fiables. Un estad铆stico puede ayudar a los investigadores a evitar varias trampas anal铆ticas en el camino.

驴Qu茅 es el modelo estad铆stico?

El proceso del modelo estad铆stico es una forma de aplicar el an谩lisis estad铆stico a los conjuntos de datos en la ciencia de los datos. El modelo estad铆stico implica una relaci贸n matem谩tica entre variables aleatorias y no aleatorias.

Un modelo estad铆stico puede proporcionar visualizaciones intuitivas que ayudan a los cient铆ficos de datos a identificar las relaciones entre las variables y a hacer predicciones aplicando modelos estad铆sticos a los datos brutos.

Algunos ejemplos de conjuntos de datos comunes para el an谩lisis estad铆stico son los datos del censo, los datos de salud p煤blica y los datos de las redes sociales.

T茅cnicas de modelizaci贸n estad铆stica

La recopilaci贸n de datos es la base del modelo estad铆stico. Los datos pueden proceder de la nube, hojas de c谩lculo, bases de datos u otras fuentes. Hay dos categor铆as de m茅todos para el modelo estad铆stico utilizado en el an谩lisis de datos. 脡stas son:

Aprendizaje supervisado

En el modelo de aprendizaje supervisado, el algoritmo utiliza un conjunto de datos etiquetados para el aprendizaje, con una clave de respuesta que el algoritmo utiliza para determinar la precisi贸n a medida que se entrena en los datos. Las t茅cnicas de aprendizaje supervisado en el modelo estad铆stico incluyen:

• Modelo de regresi贸n: Un modelo predictivo dise帽ado para analizar la relaci贸n entre las variables independientes y dependientes. Los modelos de regresi贸n m谩s comunes son el log铆stico, el polin贸mico y el lineal. Estos modelos determinan la relaci贸n entre las variables, la previsi贸n y la modelizaci贸n.

• Modelo de clasificaci贸n: Un algoritmo analiza y clasifica un conjunto grande y complejo de puntos de datos. Los modelos m谩s comunes son los 谩rboles de decisi贸n, Naive Bayes, K vecinos m谩s cercanos, los bosques aleatorios y los modelos de redes neuronales.

Aprendizaje no supervisado

En el modelo de aprendizaje no supervisado, el algoritmo recibe datos sin etiquetar e intenta extraer caracter铆sticas y determinar patrones de forma independiente. Los algoritmos de agrupaci贸n y las reglas de asociaci贸n son ejemplos de aprendizaje no supervisado. He aqu铆 dos ejemplos:

• Agrupaci贸n de K-means: El algoritmo combina un n煤mero determinado de puntos de datos en agrupaciones espec铆ficas basadas en las similitudes.

• Aprendizaje por refuerzo: Esta t茅cnica consiste en entrenar al algoritmo para que itere a lo largo de muchos intentos utilizando el aprendizaje profundo, recompensando los movimientos que producen resultados favorables y penalizando las actividades que producen efectos no deseados.

Aprendizaje autom谩tico vs. modelo estad铆stico

La estad铆stica y el aprendizaje autom谩tico (machine learning, ML) difieren principalmente en sus prop贸sitos. Se pueden construir modelos de ML para predecir el futuro haciendo predicciones precisas sin programaci贸n expl铆cita, mientras que los modelos estad铆sticos pueden explicar la relaci贸n entre las variables.

Sin embargo, algunos modelos estad铆sticos son inexactos debido a su incapacidad para captar relaciones complejas entre los datos, aunque puedan predecir. Las predicciones de ML son m谩s precisas, pero tambi茅n son m谩s dif铆ciles de entender y explicar.

En los modelos estad铆sticos se interpretan e identifican modelos probabil铆sticos para los datos y las variables, como los efectos de las variables predictoras. Un modelo estad铆stico establece la magnitud y la importancia de las relaciones entre las variables y su escala. Los modelos basados en el aprendizaje autom谩tico son m谩s emp铆ricos.

Razones para aprender del modelo estad铆stico

Aunque los cient铆ficos de datos suelen encargarse de desarrollar algoritmos y modelos, los analistas tambi茅n pueden utilizar modelos estad铆sticos en su trabajo de vez en cuando. Por ello, los analistas que quieran destacar deben adquirir un s贸lido conocimiento de los factores que contribuyen al 茅xito de estos modelos.

Las empresas y las organizaciones est谩n aprovechando los modelos estad铆sticos para hacer predicciones basadas en los datos para seguir el ritmo del crecimiento explosivo del aprendizaje autom谩tico y la inteligencia artificial. Los siguientes son algunos de los beneficios de entender el modelo estad铆stico.

Elecci贸n de modelos que satisfagan tus necesidades

Como analista de datos, necesitar谩s un conocimiento exhaustivo de todos los modelos estad铆sticos disponibles. Deber谩s identificar qu茅 modelo es el m谩s apropiado para tus datos y cu谩l es el que mejor responde a la pregunta en cuesti贸n.

Mejora de la preparaci贸n de los datos para el an谩lisis

Los datos en bruto rara vez est谩n listos para el an谩lisis. Los datos deben estar limpios antes de realizar una investigaci贸n precisa y viable. El proceso de limpieza suele implicar la organizaci贸n de la informaci贸n recogida y la eliminaci贸n de los "datos malos o incompletos" de la muestra.

Para construir un buen modelo estad铆stico, debes explorar y comprender los datos. Si los datos no son lo suficientemente buenos, no se pueden hacer inferencias significativas. Conocer c贸mo funcionan los diferentes modelos estad铆sticos y c贸mo aprovechan los datos te permitir谩 determinar qu茅 datos son los m谩s relevantes para las preguntas que intentas responder.

Mayor capacidad de comunicaci贸n

La mayor铆a de las organizaciones requieren que los analistas de datos presenten sus conclusiones a dos p煤blicos diferentes. En primer lugar, el equipo empresarial no est谩 interesado en los detalles de tu an谩lisis, sino que quiere conocer las principales conclusiones. Hay un segundo grupo de personas que suele estar interesado en los detalles granulares. Estas personas suelen requerir un resumen de las conclusiones generales y una explicaci贸n de c贸mo has llegado a ellas.

La comprensi贸n de los modelos estad铆sticos puede ayudarte a comunicarte eficazmente con ambos p煤blicos. Generar谩s mejores visualizaciones de datos y compartir谩s ideas complejas con personas que no son analistas. Crear谩s y explicar谩s esos detalles m谩s granulares cuando sea necesario con una comprensi贸n m谩s profunda de c贸mo funcionan estos modelos en el backend.

Oportunidades de trabajo

Encontrar谩s que las habilidades de an谩lisis de datos estad铆sticos (data analysis) demandan puestos de ciencia de datos (data science) que implicar谩n el aprendizaje autom谩tico. Es posible que te pidan que resuelvas algunos problemas t铆picos de estad铆stica durante una entrevista.

Con una formaci贸n adecuada en estad铆stica y matem谩ticas, es posible optimizar los modelos de regresi贸n lineal y entender c贸mo los 谩rboles de decisi贸n calculan la impureza en cada nodo. Estas son algunas de las principales razones por las que el aprendizaje autom谩tico necesita la estad铆stica. Tomar cursos en l铆nea sobre estad铆stica puede ayudarte a empezar.

Formas de aprender el modelo estad铆stico

Puedes utilizar tu experiencia previa en estad铆stica y probabilidad como punto de partida para tu trayectoria hacia el modelo estad铆stico si tienes experiencia en estos campos. Aprende los fundamentos del an谩lisis de regresi贸n y las herramientas pertinentes, y si茅ntete c贸modo interpretando los resultados del an谩lisis. Explora algunas de las siguientes opciones para aprender el modelo estad铆stico.

Programa de grado

Una maestr铆a en anal铆tica es una forma eficaz de adquirir estas habilidades si est谩s interesado en explorar las t茅cnicas de modelo estad铆stico. Sin embargo, no todos los programas de anal铆tica son iguales, por lo que es esencial hacer una elecci贸n cuidadosa.

Elige programas que incorporen el aprendizaje autom谩tico en el plan de estudios para alinear mejor tu experiencia en la escuela de posgrado con tus objetivos profesionales como analista. Es probable que las organizaciones contraten cada vez m谩s analistas de datos que comprendan los principios subyacentes de estos sistemas a medida que esta tendencia siga desarroll谩ndose.

Los estudiantes con una licenciatura en matem谩ticas, 颈苍蹿辞谤尘谩迟颈肠补 o ingenier铆a y una firme comprensi贸n del modelo estad铆stico est谩n bien preparados para hacer una carrera en la ciencia de los datos. Aprender del modelo estad铆stico, los algoritmos y el aprendizaje autom谩tico para apoyar diversos modelos es una forma estrat茅gica para ayudar a aumentar tu potencial salarial.

Programas de certificaci贸n

Considera obtener el Certificado Profesional de Analista Estad铆stico de Negocios de SAS. El programa ofrece pr谩cticas integradas a lo largo de sus tres cursos. Los ejemplos de datos son lo suficientemente generales como para ser aplicables a una amplia gama de 谩reas tem谩ticas. Los ejemplos espec铆ficos que ver谩s en los cursos abordan la agricultura, la fabricaci贸n, la atenci贸n sanitaria, la banca, el comercio minorista y las organizaciones sin fines de lucro.

Cursos en l铆nea

Puedes mejorar tus habilidades y avanzar en tu carrera con cursos y clases en l铆nea gratuitos o pagos sobre estad铆stica. Comprende la desviaci贸n est谩ndar, las distribuciones de probabilidad, la teor铆a de la probabilidad, el ANOVA y muchos otros conceptos estad铆sticos.

Dependiendo de tus intereses y necesidades, 糖心vlog官网观看 puede ayudarte a aprender modelos estad铆sticos de varias maneras. En algunos cursos, aprender谩s los fundamentos de la estad铆stica, lo que puede ser 煤til si no tienes experiencia en la materia.

驴Quieres un trabajo en modelizaci贸n estad铆stica?

Dependiendo de tu formaci贸n y de tus objetivos profesionales, puedes pasar un a帽o o m谩s aprendiendo las habilidades que necesitas para un trabajo en an谩lisis de datos.

Si tienes una mentalidad matem谩tica y no te asusta la codificaci贸n, puedes sentirte seguro al dar tus primeros pasos para convertirte en analista de datos.