{"id":87652,"date":"2016-11-15T08:00:13","date_gmt":"2016-11-15T06:00:13","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/datascience_sin_estadistica_\/"},"modified":"2016-11-15T08:00:13","modified_gmt":"2016-11-15T06:00:13","slug":"datascience_sin_estadistica_","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/datascience_sin_estadistica_\/","title":{"rendered":"\u00bfHasta d\u00f3nde se puede llegar en el Data Science sin estad\u00edstica?"},"content":{"rendered":"<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">The Signal and the Noise; Why So Many Predictions Fail but Some Don\u2019t<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> es un influyente libro de Nate Silver, que alcanz\u00f3 la fama por sus predicciones de las elecciones presidenciales de EE.UU. Los datos no son otra cosa: una combinaci\u00f3n de se\u00f1al y de ruido, de categor\u00eda y de an\u00e9cdota, de grano y paja.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La tarea del cient\u00edfico de datos ahora, igual que la del estad\u00edstico desde hace m\u00e1s de un siglo, consiste en separar la una del otro, extraer los patrones repetibles y repetidos sin dejarse enga\u00f1ar por los aleatorios. La estad\u00edstica, la ciencia de datos, se reducen a eso. Cuando no lo consiga, sus predicciones fallar\u00e1n.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ciencia de datos es lo que hace un estad\u00edstico que programa, que sabe enfrentarse solventemente los conjuntos de datos a los que nos tiene acostumbrados el siglo XXI. O lo que hace un programador que aprendi\u00f3 la estad\u00edstica necesaria para ver el bosque y no solo los \u00e1rboles.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hace unos pocos d\u00edas, ten\u00eda un conversaci\u00f3n por correo electr\u00f3nico con un un cient\u00edfico de datos, exalumno del <a href=\"https:\/\/dks.digital\/mx\/maestria\/maestria-ciencia-datos\/\">M\u00e1ster de Data Science\u00a0de DKS<\/a>, que quer\u00eda profundizar en los detalles de un algoritmo muy usado en m\u00e1rketing anal\u00edtico: el del <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">multi armed bandit<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. Es el algoritmo que, precisamente, <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">subyace a uno de los productos de Google Analytics<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">. Por supuesto que est\u00e1 soportado por la incre\u00edble infraestructura de datos de Google. Pero utiliza ideas que se conocen y usan en el mundo de la estad\u00edstica desde hace dos siglos: la estad\u00edstica bayesiana.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las herramientas de Google para medir el impacto causal de, por ejemplo, campa\u00f1as publicitarias, tambi\u00e9n est\u00e1 basado en un desarrollo de la misma teor\u00eda. \u00bfHace falta conocerla para usar esas herramientas? No. Pero s\u00ed para adaptarlas a un contexto similar pero no exactamente igual. Aunque, por supuesto, tambi\u00e9n necesitaremos saber programarlas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfHasta d\u00f3nde se puede llegar sin estad\u00edstica en la ciencia de datos? Desgraciadamente, no muy lejos. Los recetarios de t\u00e9cnicas de <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">machine learning<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> incluyen muchos programas y trucos que permiten, incluso, llegar a obtener alg\u00fan \u00e9xito parcial en plataformas como Kaggle. Pero un paseo por sus foros, una discusi\u00f3n con algunos de quienes participan en ellas, revela que muchos se limitan a dar tumbos sin criterio, sin una idea clara de qu\u00e9 quieren conseguir y, muy particularmente, c\u00f3mo. Revela crueldad, pero cuando pienso en ellos siempre me vienen a la cabeza estas dos palabras: <\/span><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Script_kiddie\"><span style=\"font-weight: 400;\">script kiddie<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La teor\u00eda, la estad\u00edstica en este caso, no es nunca un cors\u00e9 que aprieta sino una gu\u00eda que orienta. Las herramientas de ciencia de datos, muchas y poderosas, que uno puede encontrar implementadas en Python, R o Spark son gen\u00e9ricas. Valen para todo pero, en el fondo, para nada. Cuando las ense\u00f1o en DKS, lo reconozco aqu\u00ed, me cuesta encontrar conjuntos de datos de ejemplo en los que poder aplicarlas tal cual, sin ning\u00fan tipo de adaptaci\u00f3n espec\u00edfica al caso concreto. Pero despu\u00e9s, en la vida real, el valor reside en la capacidad de lidiar con esos impedimentos concretos y espec\u00edficos del problema en cuesti\u00f3n. Es, como abr\u00eda el p\u00e1rrafo, la teor\u00eda la que orienta.<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/dks.digital\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/MODULOS_PREVIOS_DATASCIENCE_17.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-7833\" src=\"https:\/\/dks.digital\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/MODULOS_PREVIOS_DATASCIENCE_17.jpg\" alt=\"modulos_previos_datascience_17\" width=\"664\" height=\"469\" \/><\/a><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El programa del <a href=\"https:\/\/dks.digital\/cursos\/master-en-data-science-madrid\/\">m\u00e1ster de Data Science de DKS<\/a> dedica algunas sesiones a profundizar en en la estad\u00edstica. Son, por necesidad, pocas. Pero est\u00e1n pensadas (como, de hecho, gran parte del programa) como una base sobre la que construir y ahondar. Ponen al cient\u00edfico de datos en el camino del proceso de aprendizaje constante.<\/span><\/p>\n<p>Si no tienes esta base, desde la propia escuela, se ha preparado un <a href=\"https:\/\/dks.digital\/cursos\/curso-introduccion-a-la-estadistica-para-data-science-madrid\/\">programa previo de estad\u00edstica<\/a> para que el alumno pueda aprender toda la base\u00a0necesaria para poder seguir el ritmo del M\u00e1ster y aprovecharlo al m\u00e1ximo.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hoy mismo he visto que el exalumno al que me refer\u00eda m\u00e1s arriba publicaba en su Twitter una foto de su nueva adquisici\u00f3n: un libro de estad\u00edstica bayesiana <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">para hackers<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. Seguro que lo hace mejor programador, mejor estad\u00edstico y, necesariamente, mejor cient\u00edfico de datos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: right;\">Carlos Gil Bellosta<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The Signal and the Noise; Why So Many Predictions Fail but Some Don\u2019t es un influyente libro de Nate Silver, que alcanz\u00f3 la fama por sus predicciones de las elecciones presidenciales de EE.UU. Los datos no son otra cosa: una combinaci\u00f3n de se\u00f1al y de ruido, de categor\u00eda y de an\u00e9cdota, de grano y paja. 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