{"id":87589,"date":"2016-07-26T08:47:22","date_gmt":"2016-07-26T08:47:22","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/gonzalo-sanchez-tfm-data-science\/"},"modified":"2016-07-26T08:47:22","modified_gmt":"2016-07-26T08:47:22","slug":"gonzalo-sanchez-tfm-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/gonzalo-sanchez-tfm-data-science\/","title":{"rendered":"Gonzalo S\u00e1nchez nos presenta su TFM basado en las ofertas de empleo de los tweets de Twitter"},"content":{"rendered":"

El proyecto que present\u00e9 como trabajo de fin de m\u00e1ster en data science<\/a> es un prototipo funcional de una herramienta autom\u00e1tica que extrae de Twitter ofertas de trabajo filtrando los mensajes con t\u00e9cnicas de Machine Learning.<\/strong> Dispone adem\u00e1s de mecanismos de an\u00e1lisis de los datos extra\u00eddos, clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica y exportaci\u00f3n de datos. Para utilizarlo como usuario, solo necesitas un navegador web, pues consiste en un servicio online al que cualquier persona con Internet puede acceder y tambi\u00e9n utilizar.<\/p>\n

<\/div>\n

La direcci\u00f3n del M\u00e1ster de Data Science <\/a>nos propuso que hici\u00e9ramos un proyecto de Data Science consistente en los siguientes puntos:<\/p>\n

    \n
  1. Una pregunta.<\/li>\n
  2. Una respuesta a esta pregunta.<\/li>\n
  3. Una visualizaci\u00f3n interactiva de esa respuesta o soluci\u00f3n.<\/li>\n<\/ol>\n

    En un principio empec\u00e9 buscando por distintos portales que ofrecen conjuntos de datos, como por ejemplo este directorio: http:\/\/www.kdnuggets.com\/datasets\/index.html<\/a><\/p>\n

    Tras revisar muchos posibles conjuntos de datos pens\u00e9 en enfocar el proyecto, tal como lo plantear\u00eda para ofrecerlo como una inversi\u00f3n a un cliente potencial. Los proyectos requieren una financiaci\u00f3n, por lo que qu\u00e9 utilidad puede tener un proyecto por el que nadie se interesar\u00eda en subvencionar. As\u00ed que, por ejemplo, los challenges<\/i> de Kaggle los descart\u00e9 porque las compensaciones son muy limitadas y no hay continuidad.<\/p>\n

    Una de las \u00e1reas que m\u00e1s interesantes es el an\u00e1lisis de datos online, las t\u00e9cnicas de Data Mining<\/i>, y el an\u00e1lisis de lenguaje natural. Esto incluye el estudio de contenidos en redes sociales. Se pueden extraer las conversaciones que ocurren en redes como Twitter o Facebook y descubrir informaci\u00f3n de gran valor, tanto para los usuarios de las redes, como para empresas y organizaciones, e incluso para gobiernos. De la actividad en las redes sociales se pueden prever eventos como una revoluci\u00f3n en un pa\u00eds o la intenci\u00f3n de voto ante unas elecciones. Incluso se pueden descubrir las relaciones entre diferentes usuarios que a simple vista permanecen ocultas.<\/p>\n

    Twitter es m\u00e1s accesible que Facebook actualmente, as\u00ed que la decisi\u00f3n de Twitter fue tomada en base a su accesibilidad. Esto explicar\u00eda c\u00f3mo decid\u00ed enfocar qu\u00e9 tipo de proyecto hacer. Una vez decidido hab\u00eda que planificar qu\u00e9 estructura darle, qu\u00e9 tecnolog\u00eda usar, su extensi\u00f3n y la fecha de inicio y fin.<\/p>\n

    La estructura a nivel de desarrollo se bas\u00f3 en una implementaci\u00f3n end-to-end basada en capas. Es decir, tener siempre un proyecto entregable que cumpliera todos los m\u00ednimos lo antes posible, e ir mejor\u00e1ndolo a partir de ah\u00ed hasta la fecha l\u00edmite, a\u00f1adiendo mejoras y caracter\u00edsticas de forma iterativa sobre el conjunto del mismo. En mi caso, me impuse una fecha l\u00edmite de antes de terminar la \u00faltima clase del proyecto. Por ese motivo lo entregu\u00e9 la pen\u00faltima semana del master, de forma que la \u00faltima semana de clase ya tendr\u00eda terminado el master completamente. Una cosa importante al entregar el proyecto creo que era indicar cl\u00e1ramente qu\u00e9 hac\u00eda la prueba de concepto, qu\u00e9 cosas quedaban por hacer y qu\u00e9 fallos de funcionamiento ten\u00eda; lo que se suele llamar known bugs<\/i>.<\/p>\n

    La estructura a nivel de contenido tiene tres partes fundamentales. La primera es la memoria del proyecto donde se explica de forma ordenada cada paso dado; la segunda la forman el c\u00f3digo fuente con otros elementos relacionados con el software, y la tercera la implementaci\u00f3n y puesta en servicio del prototipo en s\u00ed.<\/p>\n

    \"cumpleanos-twitter\"<\/a><\/p>\n

    De acuerdo con la propuesta hecha por la direcci\u00f3n del m\u00e1ster, la pregunta que se plantea en el proyecto es la siguiente:<\/p>\n

    – \u00bfQu\u00e9 aplicaci\u00f3n de Data Science ser\u00eda viable como proyecto de inversi\u00f3n utilizando los datos de Twitter?<\/strong><\/p>\n

    Para responder a esta pregunta, la cual no ten\u00eda respuesta inicial, configur\u00e9 la primera parte del proyecto. Extraje durante varios d\u00edas tweets y los somet\u00ed a un an\u00e1lisis estad\u00edstico descriptivo. Para preparar los tweets utilic\u00e9 t\u00e9cnicas de tratamiento del lenguaje natural.<\/strong> Toda esta informaci\u00f3n me sirvi\u00f3 para componer la primera parte de la memoria y describir los pasos seguidos y conclusiones de este an\u00e1lisis inicial.<\/p>\n

    La respuesta a la pregunta del proyecto provino de los resultados del an\u00e1lisis. Entre los t\u00e9rminos m\u00e1s frecuentes en las conversaciones de Twitter estaba la palabra “trabajo” (job). Job<\/i> significa trabajo remunerado en ingl\u00e9s. Por este motivo decid\u00ed dise\u00f1ar una aplicaci\u00f3n que extrajera ofertas de trabajo de Twitter, ya que era un t\u00f3pico que estaba entre los primeros en cuanto a frecuencia, para millones de usuarios de Twitter. Sin duda un nicho importante. La aplicaci\u00f3n tendr\u00eda que hacer uso de metodolog\u00edas de Machine Learning para discriminar y extraer de forma aut\u00f3noma este tipo de mensajes de la red.<\/p>\n

    La decisi\u00f3n sobre el requisito de c\u00f3mo visualizar los datos fue circunstancial. En el momento en que empec\u00e9 a elaborar el proyecto hab\u00edamos estado usando R como plataforma estad\u00edstica y de Machine Learning. Asimismo hab\u00edamos estudiado c\u00f3mo visualizar datos interactivos con un servidor de R llamado Shiny. Lo pr\u00e1ctico era utilizar ambas tecnolog\u00edas y as\u00ed reforzar y mantenerse cerca del temario que est\u00e1bamos dando en clase.<\/strong><\/p>\n

    La composici\u00f3n del proyecto en cuanto a contenido intenta mostrar todas las \u00e1reas estudiadas durante el curso. Desde la estad\u00edstica m\u00e1s elemental hasta t\u00e9cnicas avanzadas de Data Science.<\/strong> La extracci\u00f3n, tratamiento y preparaci\u00f3n de los datos en s\u00ed tambi\u00e9n es un aspecto cuidado y desarrollado durante todo el proyecto. La visualizaci\u00f3n tambi\u00e9n se cuida incorporando m\u00e9todos avanzados que convierten dicha visualizaci\u00f3n en una experiencia interactiva lo m\u00e1ximo posible en el tiempo previsto.<\/p>\n

    Para realizar la parte m\u00e1s cient\u00edfica me apoy\u00e9 en libros sobre metodolog\u00eda estad\u00edstica, en concreto y especialmente en cuanto a la preparaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de experimentos y variables estad\u00edsticas. Es decir, cualquier cosa que fuera a introducir en el proyecto ten\u00eda que estar respaldada por un m\u00e9todo cient\u00edfico, acudiendo a materiales complementarios si era necesario. Tampoco me limit\u00e9 a los contenidos del master o a los conocimientos impartidos hasta el momento. Le\u00ed los libros recomendados por la escuela con antelaci\u00f3n, lo que tambi\u00e9n me sirvi\u00f3 para ir m\u00e1s al d\u00eda y poder dedicar el tiempo al proyecto en vez de a repasar.<\/strong><\/p>\n

    Tras la fase propiamente estad\u00edstica y con los mejores modelos estad\u00edsticos seleccionados para el problema de la clasificaci\u00f3n de tweets, simplemente se eligen los mejores para clasificaci\u00f3n, tanto supervisada como no supervisada. Aunque la aplicaci\u00f3n tiene un objeto concreto, la detecci\u00f3n y extracci\u00f3n autom\u00e1ticas de tweets que sean ofertas de trabajo, la implementaci\u00f3n incluir\u00e1 varias de las visualizaciones t\u00edpicas de la estad\u00edstica descriptiva, la optimizaci\u00f3n y algoritmos representativos de Data Science. No obstante, la primera parte de investigaci\u00f3n y documentaci\u00f3n supuso al menos la mitad del tiempo dedicado al proyecto.<\/p>\n

    El soporte para entregar el proyecto fue a trav\u00e9s de Internet. El c\u00f3digo fuente est\u00e1 subido en Github, una de las m\u00e1s importantes plataformas para tal prop\u00f3sito; otros ficheros de mayor tama\u00f1o se guardan en discos virtuales (OneDrive). La memoria es una parte fundamental del proyecto, donde se describe todo el proceso y se muestran los resultados. Github tiene una funcionalidad de wiki que soporta markdown<\/i>, suficiente para hacer una presentaci\u00f3n adecuada. Se puede visitar aqu\u00ed:<\/strong> https:\/\/github.com\/gonzsanc\/DKS_data_science_master_project\/wiki<\/a><\/p>\n

    La aplicaci\u00f3n que es el producto final del proyecto finalmente la instal\u00e9 en un servidor virtual privado en un servicio de hosting corriente, sobre una instalaci\u00f3n con Linux, Nginx y el servidor Shiny.<\/strong><\/p>\n

    En l\u00edneas generales, lo que se pretende es que la realizaci\u00f3n del proyecto sirva para profundizar y afianzarse en los contenidos del master. El objetivo es superar con creces los requisitos m\u00ednimos del proyecto tambi\u00e9n y adem\u00e1s, al publicarse en Internet, es el primer portfolio personal, con lo que cumple muchas funciones al mismo tiempo.<\/strong> El idioma elegido es el ingl\u00e9s porque de esta manera se aumenta exponencialmente el p\u00fablico objetivo, incluyendo a las mejores empresas del mundo cuyo idioma interno es \u00e9ste, sin esfuerzo adicional relevante. Se trata pues de un enfoque muy pr\u00e1ctico en todos los aspectos.<\/p>\n

    Esto describe las principales consideraciones y caracter\u00edsticas que tuve en cuenta a la hora de realizar el proyecto. Tras la entrega he seguido publicando tanto en Linkedin, como en Kaggle, en Github e incluso he iniciado un blog de inform\u00e1tica y estad\u00edstica. El motivo es desarrollar p\u00fablicamente las \u00e1reas en las que estoy profundizando ahora que son algoritmos y estructuras, redes neuronales y tratamiento de se\u00f1al digital.<\/strong> Y por supuesto lo que venga tras ello, de manera que el trabajo empleado en el aprendizaje se incorpore al portfolio simult\u00e1neamente. Las empresas exigen pruebas de conocimiento en los niveles m\u00e1s altos y si quieres optar a ello creo que has de tener una presencia p\u00fablica.<\/p>\n

    Este es el testimonio y la explicaci\u00f3n del TFM de Gonzalo. Si c\u00f3mo \u00e9l quieres aprender a darle valor a los datos de tu negocio con el M\u00e1ster en Data Science<\/a>, saldr\u00e1s totalmente preparado para recoger y analizar grandes masas de datos y darles sentido.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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