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驴Qu茅 es data wrangling y por qu茅 es importante?聽

Data wrangling garantiza que los datos sean confiables y completos antes de que los profesionales los analicen y los utilicen para crear conocimientos. Gracias a este proceso, esos conocimientos se basan en datos precisos y de alta calidad.

Los cient铆ficos de datos han afirmado que la disputa de datos toma alrededor del 75 por ciento de su tiempo en completarse []. Aun as铆, a los expertos de la industria les gustar铆a ver reducida la cantidad de tiempo dedicado al proceso de disputa de datos, liberando a los cient铆ficos de datos y otros profesionales para dedicar m谩s tiempo a crear conocimientos.

Si est谩s pensando en iniciar una carrera en datos en alg煤n momento, es probable que tengas que lidiar con disputas de datos de alguna manera. Hemos elaborado esta gu铆a para ayudarte a comprender mejor qu茅 es, por qu茅 es importante y c贸mo puedes usarla en el futuro.

驴Qu茅 es data wrangling?

Data wrangling tambi茅n se conoce como organizaci贸n de datos.

Es un t茅rmino general que describe varios procesos, todos dise帽ados para tomar datos sin procesar y transformarlos de conjuntos de datos complejos y desordenados en formatos m谩s f谩ciles de usar. Cuando participas en la disputa de datos, encuentras y transformas datos para que puedas usarlos para responder una pregunta o producir una informaci贸n valiosa necesaria para tomar decisiones.

Los profesionales llevan a cabo el data wrangling de una de dos maneras: manual o automatizada. En las empresas con un equipo de datos, los cient铆ficos de datos y otros miembros del equipo suelen encabezar el proceso de disputa de datos. En organizaciones m谩s peque帽as, puede ser responsabilidad de los profesionales que no son de datos limpiar los datos antes de usarlos.

驴Por qu茅 es importante el data wrangling?

Imag铆nate si el Palacio de Bellas Artes en la Ciudad de M茅xico se construyera sobre cimientos de baja calidad, o si el ingeniero que construy贸 tu casa la ensamblara sin prestar atenci贸n a la calidad de los cimientos y los materiales de construcci贸n. La disputa de datos funciona de manera similar como una base s贸lida para la investigaci贸n y el an谩lisis.

Una vez que se complete el proceso, obtendr谩s resultados mucho m谩s r谩pido, con menos posibilidades de errores u oportunidades perdidas. Cuando utilizas herramientas de organizaci贸n de datos y sigues los pasos, haces que los datos sin procesar sean utilizables. A continuaci贸n, algunos otros beneficios:

• El data wrangling te permite recopilar datos de m煤ltiples fuentes en un lugar central.

• Limpiar y convertir datos a un formato est谩ndar te permite realizar an谩lisis de conjuntos de datos cruzados.

• La organizaci贸n de datos prepara los datos eliminando elementos defectuosos y faltantes, prepar谩ndolos para la miner铆a de datos y capacitando a las empresas para tomar decisiones concretas basadas en datos.

Explora el proceso: Seis pasos comunes de disputa de datos

Si trabajas con datos, es probable que tambi茅n trabajes con varias herramientas para ayudarte a navegar f谩cilmente el proceso de disputa de datos. Algunas herramientas populares incluyen Tabula, DataWrangler, Pandas y Python. Cada proyecto puede requerir que adoptes un enfoque ligeramente diferente y puedes presentar desaf铆os 煤nicos a lo largo del proceso.

AnyConnector identifica seis procesos comunes que se utilizan para informar su enfoque de la disputa de datos: descubrimiento, estructuraci贸n, limpieza, enriquecimiento, validaci贸n y publicaci贸n.

1. Descubrimiento

El primer paso te ayuda a dar sentido a los datos con los que est谩s trabajando. Tambi茅n deber谩s mantener el objetivo principal del an谩lisis de datos durante este paso. Por ejemplo, si tu organizaci贸n quiere obtener informaci贸n sobre el comportamiento de los clientes, puedes tomar los datos de los clientes y clasificarlos seg煤n la ubicaci贸n, los c贸digos promocionales y las compras.

2. Estructuraci贸n

Una vez que hayas terminado el primer paso, es posible que te encuentres con datos sin procesar desorganizados, incompletos o mal formateados para tus prop贸sitos. Ah铆 es donde entra en juego la estructuraci贸n de datos. Este es el proceso en el que tomas esos datos sin procesar y los transformas en una forma apropiada para el modelo anal铆tico que deseas usar para interpretar los datos.

3. Limpieza

Durante el paso de limpieza de datos, eliminas los errores de datos que podr铆an distorsionar o da帽ar el valor de tu an谩lisis. Esto incluye tareas como estandarizar entradas, eliminar celdas vac铆as, eliminar valores at铆picos y eliminar filas vac铆as. En 煤ltima instancia, el objetivo es asegurarse de que los datos est茅n lo m谩s libres de errores posibles.

4. Enriquecimiento

Una vez que hayas transformado tus datos a un estado m谩s utilizable, debes averiguar si tienes todos los datos que necesitas para el proyecto. Si no lo haces, puedes enriquecerlos agregando valores de otros conjuntos de datos. Y si lo haces, es posible que debas repetir los pasos del uno al tres para los nuevos datos.

5. Validaci贸n

Cuando trabajas en la validaci贸n de datos, verificas que tus datos sean consistentes y de suficiente calidad. Durante este paso, es posible que encuentres algunos problemas que debes abordar o que los datos est谩n listos para ser analizados. Este paso generalmente se completa mediante procesos automatizados y requiere algunas habilidades de programaci贸n.

6. Publicaci贸n

Una vez que hayas terminado de validar tus datos, estar谩s listo para publicarlos. En este paso, los colocar谩s en el formato que prefieras para compartirlo con otros miembros de la organizaci贸n con fines de an谩lisis. Puedes utilizar informes escritos o archivos digitales, seg煤n la naturaleza de los datos y los objetivos generales de la organizaci贸n.

Posibles carreras profesionales y sus salarios

Aprender sobre data wrangling puede abrir la puerta a varias carreras profesionales. Algunos de los roles que podr铆as considerar seguir incluyen:

• Cient铆fico de datos: En este rol, puedes recopilar datos, transferirlos a nuevos formatos f谩ciles de analizar y crear herramientas para recopilar datos. Tambi茅n puedes crear marcos para recopilar datos y crear presentaciones e informes para distribuir de acuerdo con los objetivos comerciales. La plataforma DevSkiller en su m谩s reciente Reporte IT Skills, report贸 un increment贸 de 295 por ciento en cuanto al n煤mero de labores en relaci贸n con ciencia de datos para procesos de reclutamiento en 2021 []. De acuerdo con datos de Glassdor, un cient铆fico de datos en M茅xico gana hasta $35,000 por mes [].

• Especialista en almacenamiento de datos: En este trabajo, puedes ser un enlace entre analistas de datos, programadores y arquitectos de datos. Puedes trabajar activamente para asegurarte de que los datos se administren correctamente, adem谩s de manipular y combinar datos y realizar tareas de administraci贸n relacionadas con la tecnolog铆a. Crear un data warehouse (un almac茅n de datos o una base de datos institucional) es primordial para llevar a cabo informes y analizar informaci贸n. Esto permite la toma acertada de decisiones y es considerado un componente esencial para implantar la inteligencia de negocios en una empresa. El salario mensual para un especialista en datos en M茅xico es de $14,000 [].

• Administrador o arquitecto de la base de datos: En esta carrera podr谩s crear y organizar sistemas para proteger y almacenar datos. Las tareas adicionales incluyen la copia de seguridad de los datos, garantizar que las bases de datos funcionen sin errores y mantener los datos seguros. Una arquitectura de datos digital con una estructura s贸lida es determinante para el 茅xito o el fracaso de una estrategia basada en datos. Adem谩s, ayuda a optimizar su valor. Su aplicaci贸n principal es la de establecer el principio y el tipo de datos que ser谩n utilizados en el transcurso del negocio. De acuerdo con la informaci贸n proporcionada por Glassdoor, el sueldo mensual en M茅xico para un administrador o arquitecto de base de datos es de $66,217 [].

Perspectiva laboral

Se prev茅 que el mercado de disputas de datos se mantenga fuerte. Seg煤n Mordor Intelligence, el mercado podr铆a alcanzar los $2.28 millones (USD) en 2026, frente a los $1.3 millones (USD) de 2020 []. Tu perspectiva laboral espec铆fica depender谩 del rol que elijas desempe帽ar.

Planifica tu carrera

Tu trayectoria profesional depender谩 de tus objetivos. Para la mayor铆a de los roles que trabajan con data wrangling, es posible que necesites una licenciatura en inform谩tica, tecnolog铆a de la informaci贸n o un campo relacionado como m铆nimo. Si deseas convertirte en cient铆fico de datos, una de las rutas m谩s comunes es obtener una licenciatura o una maestr铆a.

Tambi茅n, es esencial saber que los empleadores buscan candidatos con una base s贸lida en el contexto empresarial de los datos con habilidades como:

• Capacidad para realizar transformaciones de datos, incluida la agregaci贸n y la fusi贸n.

• Competencia en lenguajes de programaci贸n de ciencia de datos, incluyendo Julia, SQL, Python y R.

• Habilidades agudas de pensamiento cr铆tico y la capacidad de hacer juicios l贸gicos alineados con los objetivos comerciales.

糖心vlog官网观看 ofrece el Certificado profesional de An谩lisis de datos de Google que te ayuda a comprender c贸mo limpiar y organizar datos para el an谩lisis, y completar an谩lisis y c谩lculos utilizando hojas de c谩lculo, programaci贸n SQL y R.

Si est谩s considerando una carrera que incluya data wrangling, tienes opciones educativas. Puedes obtener un t铆tulo tradicional o un plan de estudios en l铆nea. Las certificaciones profesionales tambi茅n pueden ayudarte a desarrollar las habilidades que podr铆as necesitar para trabajar con datos. Adem谩s, puedes considerar tomar cursos en l铆nea para empezar con temas espec铆ficos para ver si es una buena opci贸n para ti.