El mundo está repleto de datos esperando ser analizados, ¿no tienes un smartwacth que te mide tensión, pulso, masa corporal etc?, pero ¿cómo transformamos esa montaña de información en decisiones para la toma de acciones? Ahí es donde entra la de la ciencia de datos. Imagina descubrir patrones en tus datos, como por ejemplo se te dispara la tensión arterial cuando te llama el jefe cuando sales de la oficina ;), entrenar modelos que predicen el comportamiento de tus clientes o anticipar la demanda de productos para la próxima semana. Todo esto es posible gracias a las herramientas adecuadas y a un enfoque bien definido.
Microsoft Fabric revoluciona el proceso de ciencia de datos al ofrecer un ecosistema completo que conecta todas las piezas del rompecabezas: ingesta, exploración, entrenamiento de modelos y visualización. Bien, ¿cómo lo hace? Vamos a verlo, que sino me sigo explayando y termino por los cerros de Úbeda como se suele decir.
Modelos comunes de aprendizaje automático
El aprendizaje automático (ML) se centra en entrenar modelos para identificar patrones en grandes volúmenes de datos. Estos patrones se utilizan para predicciones, agrupaciones o análisis de tendencias. Los cuatro tipos más comunes de modelos de ML son:
- Clasificación: Predicen valores categóricos, como si un cliente abandonará un servicio.
- Regresión: Predicen valores numéricos, como el precio de un producto.
- Agrupación en clústeres: Agrupan datos similares en categorías o clústeres.
- Previsión: Predicen valores numéricos futuros basados en datos históricos, como ventas mensuales.
La selección del modelo depende del problema empresarial y los datos disponibles.
Etapas del proceso de ciencia de datos
El desarrollo de un modelo de ML generalmente incluye los siguientes pasos:
Definir el problema:
- Colaborar con usuarios y analistas empresariales para identificar qué debe predecir el modelo y definir los criterios de éxito.
Obtener los datos:
- Localizar orígenes de datos relevantes y almacenarlos en un lago de datos, asegurando accesibilidad para análisis futuros.
Preparar los datos:
- Explorar y transformar los datos desde un lago utilizando herramientas como cuadernos en Microsoft Fabric.
- Limpiar los datos para garantizar su calidad y adecuarlos a los requisitos del modelo.
Entrenar el modelo:
- Seleccionar algoritmos y ajustar hiperparámetros mediante pruebas iterativas.
- Realizar un seguimiento de los experimentos con MLflow para comparar y optimizar modelos.
Generar información:
- Usar el modelo entrenado para generar predicciones o insights mediante puntuación por lotes.
Exploración y procesamiento de datos con Microsoft Fabric
Los datos de alta calidad son esenciales para entrenar modelos de ML eficaces. Microsoft Fabric ofrece potentes herramientas de ingesta y procesamiento de datos que facilitan la exploración y transformación con flexibilidad de bajo código o basado en código.
Ingesta de datos
- Permite extraer datos desde múltiples orígenes, como sistemas locales, archivos en la nube (por ejemplo, Azure Data Lake Storage) y bases de datos.
- Los datos se almacenan en lagos de datos, que centralizan archivos estructurados, semiestructurados y no estructurados para su uso continuo.
Exploración y transformación de datos
- Cuadernos interactivos: Microsoft Fabric incluye cuadernos con tecnología Apache Spark para la exploración y transformación de datos.
- Los cuadernos admiten lenguajes como PySpark y SparkR.
- Ofrecen opciones para visualizar datos y transformarlos antes de almacenarlos nuevamente en el lago de datos.
- Data Wrangler: Herramienta integrada para limpiar y transformar datos rápidamente.
- Proporciona estadísticas descriptivas de los datos y opciones de limpieza automatizadas.
- Genera código para reproducir las transformaciones aplicadas.
Entrenamiento y puntuación de modelos en Microsoft Fabric
Microsoft Fabric simplifica el entrenamiento y seguimiento de modelos de aprendizaje automático mediante integración con MLflow:
Seguimiento de experimentos con MLflow
- Experimentos: Un experimento agrupa ejecuciones individuales, cada una representando el entrenamiento de un modelo con diferentes configuraciones o datos.
- Métricas y artefactos: Puede realizar un seguimiento de parámetros, métricas de desempeño y artefactos (como los modelos entrenados).
- Comparación de ejecuciones: Las métricas permiten comparar modelos y seleccionar el más adecuado para el caso de uso.
Registrar modelos
- Los modelos entrenados se almacenan como artefactos y pueden registrarse en Microsoft Fabric.
- Cada actualización genera una nueva versión del modelo, facilitando su gestión y mantenimiento.
Uso de modelos para generar conclusiones
- Función PREDICT: Integra modelos registrados en Microsoft Fabric para realizar predicciones por lotes.
- Por ejemplo, puede predecir ventas futuras a partir de datos históricos y visualizarlas en Power BI.
Beneficios de Microsoft Fabric en ciencia de datos
- Centralización: Integra herramientas para ingesta, transformación, entrenamiento y visualización en una sola plataforma.
- Escalabilidad: Optimizado para manejar grandes volúmenes de datos con Apache Spark.
- Flexibilidad: Admite lenguajes populares como Python y R, junto con opciones de bajo código.
- Colaboración: Facilita la interacción entre ingenieros de datos, científicos de datos y analistas mediante herramientas compartidas.
- Automatización: Ofrece seguimiento automatizado con MLflow y herramientas como Data Wrangler para acelerar el flujo de trabajo.
