Machine Learning: Pasos siguientes para los analistas de datos

Introducción

La ciencia de datos es un campo amplio que abarca todo, desde la recopilación y preparación de datos hasta su análisis e interpretación. Una vez dominados los fundamentos del SQL, como hemos visto en las unidades anteriores, llega el momento de avanzar hacia técnicas más avanzadas y poderosas para el análisis predictivo: Machine Learning (ML). Este artículo te guiará a través de la transición desde el uso profundo de SQL hasta el mundo del ML, proporcionándote información valiosa sobre los conceptos clave, errores comunes y un checklist práctico para asegurarte una buena base.

Explicación principal

Conceptos Clave en Machine Learning

Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas explícitamente. En ML, se utilizan algoritmos y modelos estadísticos para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos.

Ejemplo: Clasificación con Decision Trees

Un ejemplo simple de un algoritmo de Machine Learning es el Árbol de Decisión (Decision Tree). Este algoritmo puede clasificar registros en diferentes categorías. Aquí te muestro cómo podría verse un árbol de decisión simple:

# Ejemplo ficticio con Pandas y Scikit-Learn

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Supongamos que tenemos un dataset con características y una variable objetivo
data = pd.read_csv('dataset.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# Dividimos el conjunto de datos en entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Creamos y entrenamos un modelo de árbol de decisión
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# Hacemos predicciones en el conjunto de prueba
predictions = clf.predict(X_test)

Errores Típicos / Trampas

Aprender Machine Learning puede ser desafiante debido a los errores comunes que pueden surgir. Aquí te presentamos algunas trampas y cómo evitarlas:

1. Oversampling vs Undersampling: Este es un error común al trabajar con datos imbalanced (desbalanceados). Oversampling implica duplicar las observaciones de la clase minoritaria, mientras que undersampling significa reducir el número de observaciones de la clase mayoritaria. Ambos métodos tienen sus contras y deben ser utilizados con cuidado.

1. Sobreajuste o Overfitting: Este ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento, lo que puede resultar en mal desempeño al analizar nuevos datos. Un indicador común es tener una precisión muy alta en el conjunto de entrenamiento pero baja en el conjunto de prueba.

1. Subajuste o Underfitting: Al contrario del sobreajuste, esto ocurre cuando un modelo no se ajusta lo suficientemente bien a los datos de entrenamiento, resultando en mal desempeño tanto en el conjunto de entrenamiento como en el conjunto de prueba.

Checklist Accionable

Para asegurarte una transición fluida desde SQL hasta Machine Learning, sigue estos pasos:

1. Aprende los fundamentos del ML: Comienza con la teoría básica y comprende conceptos clave como el aprendizaje supervisado e in supervisado.
2. Practica con algoritmos simples: Trabaja con algoritmos básicos como Árboles de Decisión, Regresión Lineal y Clasificación Logística para entender cómo funcionan y cuándo usarlos.
3. Entrena en bases de datos reales: Utiliza conjuntos de datos públicos o propios para entrenar modelos ML, ya sea en Python u otro lenguaje que te guste.
4. Utiliza bibliotecas especializadas: Familiarízate con las bibliotecas de Machine Learning populares como Scikit-Learn y TensorFlow.
5. Toma cursos online o asiste a seminarios: Hay muchos recursos en línea para aprender ML, desde cursos completos hasta talleres específicos.

Cierre

Siguientes pasos

1. Profundiza en la teoría del Machine Learning: Comprende mejor cómo funcionan los modelos y los conceptos subyacentes.
2. Aplica lo aprendido a proyectos reales: Pone en práctica tus habilidades con datos propios o de empresas.
3. Participa en competiciones: Plataformas como Kaggle ofrecen proyectos reales para resolver, lo que es excelente práctica.

¡Enhorabuena por haber llegado hasta aquí! El camino hacia el Machine Learning es un desafío, pero con la preparación adecuada y una mentalidad progresista, puedes convertirte en un experto en análisis predictivo.