4 Computación
Los fundamentos computacionales son esenciales en el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Los métodos estadísticos y de aprendizaje automático requieren un soporte computacional eficiente para ser implementados y escalados en conjuntos de datos reales, que suelen ser voluminosos y de alta dimensión. Estos preliminares computacionales permiten abordar los aspectos prácticos y complejos del análisis de datos estructurados, asegurando que el trabajo con datos sea factible y sostenible en la práctica.’
4.1 Aspectos clave
Uno de los aspectos clave es el procesamiento y manejo de datos. Toda tarea de análisis comienza con la manipulación y preprocesamiento de datos, lo cual incluye operaciones como limpieza, transformación y estructuración. Estas tareas son necesarias para garantizar que los datos estén en un formato adecuado para el análisis y para que los modelos puedan ofrecer resultados confiables. La habilidad de realizar estas operaciones eficientemente optimiza el tiempo de trabajo y mejora la calidad de los resultados, especialmente cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos.
Otro aspecto fundamental es la escalabilidad y optimización de los cálculos. Los algoritmos de aprendizaje automático suelen implicar cálculos complejos y repetitivos, que deben realizarse de manera eficiente para optimizar el uso de tiempo y recursos. La comprensión de los fundamentos computacionales permite optimizar estos cálculos y aplicar modelos en volúmenes de datos estructurados sin perder precisión. Por ejemplo, operaciones como el cálculo de distancias en algoritmos de clasificación o la multiplicación de matrices en modelos de regresión requieren técnicas de optimización y una infraestructura computacional adecuada para que el análisis sea sostenible.
La reproducibilidad y la automatización del análisis también son fundamentales en la ciencia de datos. La reproducibilidad permite que los análisis puedan repetirse bajo las mismas condiciones, obteniendo siempre los mismos resultados, lo cual es crucial en entornos de investigación y aplicaciones prácticas. Esta práctica depende de una implementación computacional cuidadosa y estandarizada. La automatización, por otro lado, permite manejar tareas recurrentes, como la actualización de datos o la implementación de modelos en entornos de producción, y exige habilidades de programación y comprensión de sistemas computacionales.
El conocimiento de las herramientas y lenguajes de programación adecuados resulta indispensable para implementar técnicas de aprendizaje automático y ciencia de datos. Herramientas como R y Python ofrecen bibliotecas robustas y optimizadas para el análisis y modelado de datos, lo que permite concentrarse en el desarrollo de modelos y en el análisis sin necesidad de implementar de cero los métodos y algoritmos subyacentes, facilitando así el trabajo de los científicos de datos y estadísticos.
4.2 ¿Por qué y para qué es necesario aprender a programar?
Aprender a programar abre puertas a una amplia gama de oportunidades laborales en un mercado donde la demanda de personas con habilidades de programación está en constante crecimiento. Este conocimiento ofrece una ventaja competitiva y permite abordar proyectos tanto personales como profesionales, como la creación de aplicaciones, sitios web o soluciones tecnológicas innovadoras.
En el ámbito de la ciencia de datos, la mayoría de las tareas implica el manejo, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de información. Saber programar proporciona herramientas y flexibilidad para realizar estas tareas de manera eficiente y escalable, optimizando tiempos y permitiendo una adaptación precisa a los requerimientos específicos de cada análisis.
Además, gran parte del trabajo en ciencia de datos se centra en la creación de modelos y algoritmos para extraer información valiosa. La programación no solo facilita la implementación y personalización de estos modelos, sino que también permite realizar ajustes y mejoras para alcanzar resultados más precisos y confiables.
Una ventaja adicional de aprender a programar es la posibilidad de automatizar flujos de trabajo, acelerando procesos de procesamiento y análisis de datos, lo que ahorra tiempo y recursos.
Hoy en día, existen herramientas de inteligencia artificial que asisten en la producción de código, simplificando las tareas de programación y permitiendo un desarrollo aún más eficiente. Estas herramientas actúan como apoyo complementario, potenciando las capacidades de quienes programan y maximizando el impacto de sus habilidades.
4.3 Fundamentos de programación, con implementaciones en Python y R
Joyanes Aguilar, L. (2020). Fundamentos de programación: algoritmos, estructura de datos y objetos (5th ed.). McGraw Hill.
Complementar con: https://cjtorresj.quarto.pub/ple/