En el aprendizaje automático y la analítica avanzada los datasets o conjuntos de datos representan una pieza fundamental. Pero si te dedicas o estás formándote en Data Science & IA quizás no tengas del todo claro qué son, cómo funcionan o cómo acceder a ellos…
Así que para despejar todas esas dudas en este artículo vamos a ver qué son exactamente los datasets, su utilidad en diversos campos, los tipos, componentes y fuentes de datasets, así como ejemplos prácticos y consejos sobre cómo acceder a ellos.
¿Qué es un dataset?
Un dataset es un conjunto de datos organizados. Imaginemos una tabla, donde cada fila representa un registro individual y cada columna una característica de estos registros. El conjunto de todas las filas y las columnas es el que conforma el dataset.
Componentes de un dataset
- Observaciones (filas): cada fila en un dataset representa una observación individual, que puede ser un dato único o un conjunto de datos relacionados.
Por ejemplo, en un dataset de pacientes, cada fila podría representar un paciente diferente con datos relevantes como edad, diagnóstico, y tratamiento.
- Atributos (columnas): corresponden a las variables recogidas para cada observación.
Siguiendo el ejemplo anterior, las columnas podrían incluir el nombre del paciente, su edad, tipo de enfermedad, resultados de pruebas, y cualquier otra información pertinente.
Cada columna tiene un tipo de dato específico, como numérico, categórico, o texto, que define la naturaleza de los datos que contiene.
- Valores: los valores son los datos reales contenidos en cada celda del dataset, que corresponden a una observación específica (fila) y a un atributo (columna).
Por ejemplo, la columna “Edad” podría contener números enteros, mientras que la columna “Diagnóstico” podría contener texto descriptivo.
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Entender cómo funcionan los datasets, es fundamental para crear los mejores modelos predictivos, que exploten todo el potencial de la inteligencia artificial.
¿Para qué sirve un dataset?
Los datasets son esenciales por varias razones. En primer lugar, los datasets sirven para entrenar modelos de aprendizaje automático, ya que sin datos suficientes y de calidad sería imposible conseguir que puedan realizar predicciones o clasificaciones de manera efectiva.
Pero además, en el ámbito académico y empresarial, los datasets permiten realizar análisis estadísticos y tomar decisiones basadas en datos, ayudando a descubrir patrones ocultos o confirmar hipótesis.
Por ejemplo, un dataset de pacientes puede ayudar a predecir qué factores contribuyen más a una enfermedad, mientras que un conjunto de datos de ventas puede mostrar tendencias estacionales que afectan el rendimiento del negocio.
Diferencias entre dataset y dataframe
Un dataset es cualquier conjunto de datos, organizado en forma estructurada o no estructurada, y puede incluir una amplia variedad de formatos de datos como archivos CSV, bases de datos SQL o incluso colecciones de imágenes o textos.
Por otro lado, un dataframe es un término específico utilizado principalmente en la programación con R y Python (pandas) que describe una estructura de datos bidimensional y tabular, muy similar a una hoja de cálculo Excel, donde las filas representan entradas individuales y las columnas representan variables particulares.
Tipos de datasets
Los datasets principalmente pueden clasificarse como estructurados o no estructurados.
Datasets estructurados
Los datasets estructurados están organizados en un formato definido, lo que facilita su procesamiento y análisis. Son ideales para análisis cuantitativos directos y operaciones de bases de datos.
- Datasets numéricos: contienen exclusivamente números y se usan en análisis estadísticos y modelos predictivos, como registros de temperaturas para estudios climáticos.
- Datasets categóricos: representan categorías como tipos de cocina o nombres de departamentos en una empresa. Son esenciales para clasificar datos cualitativos.
- Datasets tabulares (incluye numéricos y categóricos): comúnmente organizados en filas y columnas, como en una hoja de cálculo o una base de datos SQL. Un ejemplo sería una base de datos de empleados con detalles como edad, departamento y salario.
- Datasets temporales: estos almacenan información que varía con el tiempo, como datos financieros o métricas de rendimiento de una máquina, usualmente en formatos de series temporales.
- Datasets espaciales: incluyen información geográfica crucial para estudios de geolocalización y mapas. Ejemplos de esto podrían ser los datos de ubicación GPS para análisis de tráfico o los registros históricos de precios de las acciones en la bolsa.
Datasets no estructurados
Estos no siguen un modelo estructurado claro. Ofrecen una rica fuente de información para análisis cualitativos y son más flexibles, pero también más difíciles de analizar y procesar.
- Datasets de texto: incluyen documentos, emails, y publicaciones en redes sociales, utilizados para el procesamiento del lenguaje natural como en un análisis de sentimientos o una traducción automática.
- Datasets de imágenes y vídeos: contienen datos visuales y son cruciales para entrenar modelos de visión por computadora. Algunos ejemplos incluyen datasets de reconocimiento facial o clasificación de imágenes.
- Datasets de audio: compuestos por grabaciones de sonidos o música, estos datasets son esenciales para aplicaciones como el reconocimiento de voz.
- Datasets de redes sociales: estos datos son recopilados de plataformas como Facebook o Twitter, ricos en información social y comportamental, utilizados para estudios de mercado y análisis de redes.
- Datasets multidimensionales: combinan varios tipos de datos y son utilizados en análicos complejos donde se requieren múltiples formas de información para obtener insights más completos, como en estudios médicos que podrían integrar datos visuales, textuales y numéricos de pacientes.
Fuentes de datasets y ejemplos
Además de crear datasets propios, en la mayoría de proyectos de análisis de datos o aprendizaje automático es necesario encontrar fuentes externas fiables y útiles.
Fuentes públicas de datasets
- Kaggle: plataforma de ciencia de datos que ofrece una vasta colección de datasets públicos en una variedad de dominios.
- UC Irvine Machine Learning Repository: alberga datasets que han sido utilizados por la comunidad de machine learning para investigaciones científicas.
- Google Dataset Search: un motor de búsqueda dedicado a encontrar datasets públicos disponibles en Internet.
- Geo Datasets: un repositorio público que almacena conjuntos de datos de expresión genética, ampliamente usado en la medicina e investigación científica.
- Scikit-learn: módulo de Python para aprendizaje automático con posibilidad de integración con otras bibliotecas de Python.
Fuentes privadas de datasets
Las fuentes privadas de datasets suelen estar enfocadas en determinados sectores o empresas, donde la información solo estará disponible si se pertenece. Por ejemplo, IBM ofrece datasets para analizar o para machine learning que se integran en sus propias herramientas.
Cómo conseguir acceso a datasets
Acceder a los datasets puede ser muy directo. En muchos casos es posible navegar a la fuente correspondiente, usar algunos filtros para encontrar exactamente lo que necesitamos y descargar los datos directamente.
Pero existen otros métodos más técnicos y específicos, como:
- Descarga directa de la fuente oficial
- Utilizando interfaces de programación de aplicaciones (APIs): las APIs funcionan como un puente entre tu aplicación y el servidor que aloja datos, permitiéndote solicitar y recibir datos directamente en tu programa.
- Consultando bases de datos: sobre todo en entornos empresariales o académicos, los datos se suelen almacenar en bases de datos relacionales a las que se puede acceder mediante consultas SQL, seleccionando exactamente los datos que se necesitan.
- Haciendo scraping: utilizando scripts programados (Python o JavaScript) que automáticamente extraigan datos directamente desde el código HTML de la página web.
En este artículo hemos recorrido los distintos tipos de datasets, sus aplicaciones y tipos, así como diferentes opciones para acceder a ellos.
Dominar estos conceptos y métodos no solo facilitará tu análisis de datos, sino que también potenciará tus habilidades para desarrollar modelos predictivos más precisos y efectivos, abriendo puertas a nuevas oportunidades en este campo en constante evolución.
