Data Science | Desafiaments, millors pràctiques i tendències emergents

Amb la quantitat massiva de dades disponibles avui, les empreses poden obtenir informació valuosa per a prendre decisions estratègiques i millorar el seu rendiment. No obstant això, amb el ràpid avanç de la tecnologia i la creixent demanda de dades, quines són les millors pràctiques i desafiaments que enfrontarà la ciència de dades en el 2024? 

En aquest article, explorem les millors pràctiques en la ciència de dades i els desafiaments que s'aveïnen aquest 2024. 

Què és la ciència de dades? 

En poques paraules, la ciència de dades és el procés d'analitzar grans quantitats de dades per a obtenir informació valuosa i prendre decisions informades. 

La ciència de dades combina habilitats de programació, estadístiques i coneixements de domini per a recopilar, netejar, analitzar i visualitzar dades. A través d'aquest procés, els científics de dades poden identificar patrons, tendències i relacions en les dades que poden ajudar les empreses a prendre decisions estratègiques. 

Empreses com Netflix utilitzen pipelines de dades per a processar i analitzar petabytes de dades dels seus usuaris, la qual cosa els permet oferir recomanacions personalitzades de pel·lícules i sèries. 

Amazon, per part seva, utilitza Machine Learning per a automatitzar tasques com la predicció de la demanda de productes, la gestió de preus i l'optimització de les rutes de lliurament. 

Millors pràctiques en la ciència de dades 

Recopilació i neteja de dades 

La recopilació i neteja de dades són els primers passos en el procés de ciència de dades. És important assegurar-se que les dades recopilades siguin precisos, rellevants i estiguin lliures d'errors. 

Per a garantir la qualitat de les dades, s'ha de tenir un procés de recopilació definit i utilitzar eines de neteja per a eliminar qualsevol dada incorrecta i/o duplicat. 

Ús de models de dades 

Els models de dades són una eina essencial en la ciència de dades. Aquests models ajuden els científics de dades a comprendre millor les dades i a identificar patrons i relacions. En utilitzar models de dades, els data scientists poden predir resultats futurs i prendre decisions informades. 

És important utilitzar models de dades precises i actualitzades per a obtenir resultats precisos i de confiança. A més, és essencial tenir un procés de validació de models per a garantir que els resultats siguin precisos i de confiança. 

Visualització de dades 

La visualització de dades és una manera de comunicar informació complexa de manera clara i concisa. 

Utilitzar eines de visualització de dades adequades, ens ajudarà a triar el tipus de visualització per a les dades i el missatge que es desitja transmetre. A més, els professionals hauran de tenir en compte l'audiència i presentar les dades de manera que sigui fàcil d'entendre per a ells. 

Comunicació efectiva 

La comunicació efectiva és una habilitat essencial en la ciència de dades. Els científics de dades han de poder comunicar els resultats de manera clara i concisa a les parts interessades, que poden no tenir un coneixement profund de les dades. 

És important utilitzar un llenguatge senzill i evitar argot tècnic en presentar els resultats. A més, és essencial considerar les necessitats i preguntes dels interessats i adaptar la comunicació en conseqüència. 

Desafiaments en la ciència de dades en el 2024 

Creixent demanda de dades 

Amb el ràpid avanç de la tecnologia, cada vegada més empreses estan recopilant i emmagatzemant grans quantitats de dades. Això significa que la demanda de científics de dades i la capacitat de processar i analitzar grans quantitats de dades també està augmentant. 

En el 2024, la demanda de científics de dades augmentarà, la qual cosa pot portar a una escassetat de talent en el camp. A més, la capacitat de processar i analitzar grans quantitats de dades pot ser un desafiament per a les empreses que no tenen els recursos o la tecnologia adequats. 

Privacitat i seguretat de dades 

Amb la quantitat massiva de dades i informació disponibles, la privacitat i seguretat de les dades s'han convertit en una preocupació important. Les empreses han d'assegurar-se que les dades estiguin protegides i compleixin amb les regulacions de privacitat de dades. 

Canvis en la tecnologia - interpretabilidad de models 

La tecnologia està en constant evolució, i això també s'aplica a la tecnologia utilitzada en la ciència de dades. En el 2024, s'espera que la tecnologia utilitzada en la ciència de dades canviï i evolucioni, i per a això, és important estar al corrent de les últimes tendències i tecnologies en la ciència de dades i estar disposat a adaptar-se i actualitzar les eines i processos utilitzats en conseqüència. 

Una de les tendències emergents aquest 2024 és la interpretabilidad dels models; que es refereix a la capacitat de comprendre com funcionen i per què prenen les decisions que prenen. 

Existeixen diverses eines i tècniques per a millorar la interpretabilidad dels models. Entre les més destacades es troben: 

• Google AI Explainable AI: Un conjunt d'eines de codi obert desenvolupat per Google que ajuda als científics de dades a entendre i explicar com funcionen els models de Machine Learning. Explainable AI ofereix una varietat de tècniques, com la visualització de les decisions del model, la generació de contrafactuals i l'explicació de les característiques més importants per a cada predicció. 

• LIME: Una biblioteca de codi obert que permet explicar models de Machine Learning de manera local i global. LLIMI funciona generant explicacions locals per a cada predicció individual, així com explicacions globals que resumeixen la importància de les diferents característiques per al model en el seu conjunt. 

Formació i estudis relacionats 

La ciència de dades és una eina essencial per a les empreses en l'era digital. En utilitzar models de dades precises, visualitzar dades i comunicar els resultats de manera efectiva, les empreses poden obtenir informació valuosa mitjançant decisions informades. 

Amb el Màster Universitari en Data Science de La Salle-URL, adquiriràs coneixements i habilitats en anàlisis de dades, intel·ligència artificial, aprenentatge automàtic i visualització, la qual cosa et permet prendre decisions fonamentades per a resoldre problemes complexos. A més, el programa, ha estat guardonat amb 4 estrelles en el prestigiós Programa Internacional QS STARS. 

MÀSTER UNIVERSITARI EN DATA SCIENCE

IMPULSA EL TEU FUTUR!