En la era digital, donde los datos son el núcleo de la toma de decisiones y el desarrollo de tecnologías avanzadas, es fundamental comprender el concepto de datasets. Los datasets o conjuntos de datos son la piedra angular de la analítica, la inteligencia artificial y muchas otras disciplinas. En este artículo, exploraremos qué son los datasets y por qué son tan cruciales en el mundo moderno de la información.

¿Qué encontrarás en este post?

¿Qué son los datasets?

En términos sencillos, un dataset es un conjunto organizado de datos que se utiliza para realizar análisis o alimentar modelos de aprendizaje automático. Puede consistir en una variedad de tipos de datos, desde números y texto hasta imágenes y sonidos. Estos conjuntos de datos están diseñados para ser lo suficientemente grandes y representativos como para extraer patrones, realizar inferencias o entrenar algoritmos.

Aunque los datasets son poderosos, también presentan desafíos, como la calidad de los datos, la privacidad y la gestión de grandes volúmenes de información. Garantizar la integridad y la relevancia de los datos es esencial para obtener resultados precisos y confiables.

Componentes de un dataset

Observaciones o filas: Cada fila en un dataset representa una observación individual o un conjunto de datos específico. Por ejemplo, en un dataset de ventas, cada fila podría representar una transacción única.
Atributos o columnas: Cada columna en un dataset corresponde a un atributo específico o una característica de las observaciones. Siguiendo con el ejemplo de ventas, las columnas podrían incluir información sobre el producto, el precio, la fecha y el cliente.
Valores: Estos son los datos reales contenidos en el dataset, que pueden ser números, texto, fechas u otros tipos de información, dependiendo del contexto del conjunto de datos.

Tipos de datasets

Tabulares: Los datasets tabulares son los más comunes y están organizados en filas y columnas. Las hojas de cálculo y las bases de datos relacionales son ejemplos de datasets tabulares.
Series temporales: Estos datasets registran datos a lo largo del tiempo. Pueden incluir información como temperaturas diarias, precios de acciones o cualquier otro fenómeno que varíe con el tiempo.
Imágenes y vídeos: Los datasets de imágenes y vídeos contienen datos visuales. Son esenciales para el entrenamiento de modelos de visión por computadora y reconocimiento de patrones.
Texto: Los datasets de texto contienen información en forma de palabras o caracteres. Se utilizan en tareas como procesamiento del lenguaje natural, análisis de sentimientos y traducción automática.

Importancia de los datasets

Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático: Los datasets son esenciales para entrenar modelos de inteligencia artificial. Cuanto más grande y diverso sea el dataset, mejor será el rendimiento del modelo en situaciones del mundo real.
Toma de decisiones basada en datos: Las organizaciones utilizan datasets para respaldar la toma de decisiones. Analizar datos históricos y patrones permite a las empresas anticipar tendencias, identificar oportunidades y mitigar riesgos.
Investigación científica: En campos como la biología, la medicina y la astronomía, los datasets son herramientas cruciales para la investigación. Facilitan el análisis de grandes cantidades de información y el descubrimiento de patrones que podrían pasar desapercibidos de otra manera.

¿Dónde encontrarlos?

Ahora que hemos explorado la definición de un dataset, es el momento de abordar su origen. La popularidad de los datasets ha crecido gracias a la facilidad de acceder a vastas cantidades de información, tanto pública como privada. Estos conjuntos de datos se utilizan mucho en la construcción de modelos de Big Data y se programan para alimentar sistemas de inteligencia artificial y machine learning.

Si estás en la búsqueda de fuentes gratuitas de datasets para tus proyectos, te recomendamos explorar estos cuatro sitios confiables:

FiveThrityEight: Aquí podrás encontrar conjuntos de datos enfocados en datos actuales de deporte, política y encuestas a nivel mundial.
Viz for social good: Este cuenta con información enfocada en el cambio social. Con temas como niños desplazados, refugiados o emprendimiento de personas discriminadas, estos datasets ayudan a ver problemáticas sociales.
Twitter: Esta red social tiene una API para obtener datos de hashtags, tendencias y cuentas. Esta API se puede conectar con Tableau para visualizar lo que queramos. Aquí encontrarás una guía de cómo hacerlo.
Google Dataset Search: Este es, quizás, el buscador online más grande de datasets de empresas en donde están indexadas casi todas las fuentes de datos disponibles de manera pública y las web que tienen su información bajo el marcado de datos estructurados schema.org.

Como puedes ver, el mundo de los datos cada día crece más y las oportunidades de innovar con herramientas actuales te permitirán garantizar un gran éxito en el sector tecnológico. Si quieres convertirte en un crack de los datos, con los conocimientos necesarios para convertirlos en desarrollos de IA y machine learning, descubre nuestro Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp.