Antes de abordar cualquier problema de Machine Learning es obligatorio mirar los datos, ver qué podemos preguntarles y qué información podemos sacar de ellos; a esto hace referencia la estadística en el Big Data. En efecto, el análisis exploratorio de datos es el primer paso que todo data scientist tiene que tomar.
Para ello es fundamental tener un buen conocimiento de estadística que te permite saber si ciertas variables tienen relación o no o si varios grupos de datos se pueden considerar diferentes o iguales.
Evidentemente, un buen análisis estadístico te podrá proporcionar unas respuestas que pueden complementar algún modelo posterior de Machine Learning más complejo. Por esta razón, en este post, te exponemos cómo funciona la estadística en el Big Data o big data and statistical analysis.
¿Cómo funciona la estadística en el Big Data?
La estadística en el Big Data se basa en entender las variables de la información y la relación entre las variables que se encuentran en ella. Las estadísticas te ayudan a comprender cómo es tu población de los datos. Para ello, esta cuenta con ciertos elementos como los estimadores, los percentiles, la moda, varianza, los tests estadísticos, las operaciones, las asignaciones, etc.
En suma, la estadística data science es una disciplina que se dedica a analizar los datos de manera minuciosa para, posteriormente, identificar las coincidencias de variables con las que cuenta la información. Esto produce, por ejemplo, que una empresa pueda conocer cuáles son las mejores rutas y decisiones para una optimización a través de los datos procesados y su análisis estadístico.
Lenguaje de programación R
Para el proceso de hacer uso de la estadistica para data science o big data, el lenguaje de programación R es predilecto, ya que fue diseñado para ello y en la actualidad sigue estando orientado a la estadística, a diferencia, por ejemplo, de Python, que es un lenguaje de programación más generalista.
Por otra parte, la estadística en el Big Data requiere de un sistema de código abierto (open source) como lo es R, por lo que podrás descargar el código y contribuir, como con casi todas las herramientas que existen ahora, a la ciencia de los datos de manera funcional.
Asignaciones y operaciones
Las asignaciones y operaciones en R en la estadística en el Big Data hacen referencia a las funciones y comandos para facilitar el análisis estadístico de los macrodatos. Por lo general, estas se encuentran juntas gracias a la forma en la que se complementan y optimizan el procesamiento de la información por medio de la estrategias de estadística Big Data.
En efecto, las asignaciones y operaciones en R se dedican a destacar el valor de los datos y utilizarlo para definir la toma de decisiones y las rutas de acción de determinada organización.
Tipos de datos
Por otra parte, la estadística en el Big Data parte de dos tipos de datos numéricos: los datos double y los integer. A continuación, te explicamos a qué se refiere cada uno de ellos:
- Tipo de datos double: como lo expone su nombre, simplemente consiste en que una vez escribas determinado número se guardará de forma doble. Esto lo consigue para que sepas que hay doble en el número, incluso cuando posee decimales.
- Tipo de datos integer: este tipo lo que busca es que el dato numérico que se está trabajando se convierta en un entero para llevar a cabo el análisis estadístico de la información, al contrario de una función como double, que trabaja con los número decimales.
¿Quieres aprender más sobre estadística en Big Data?
En el transcurso de este post, te hemos expuesto cómo funciona la estadística en el Big Data para el procesamiento de los datos. No obstante, esta es una disciplina sumamente amplia por la cantidad de funciones y operaciones que ofrece para llevar a cabo un análisis estadístico. ¡Así que todavía falta mucho más por aprender! Por ejemplo, dentro del campo de la estadística Big Data es importante que aprendas conceptos más técnicos como puede ser el Dataset Anscombe en la estadística Big Data.
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