¿Qué es un dataset y por qué es crucial en el análisis de datos y el machine learning?
En la actualidad, el análisis de datos y el aprendizaje automático (machine learning) dependen en gran medida de los datasets. Estos conjuntos de datos estructurados son esenciales para extraer información valiosa, entrenar modelos predictivos y tomar decisiones basadas en datos. En este artículo, exploraremos qué es un dataset, los diferentes tipos de datasets, cómo se usan, y dónde encontrarlos.
¿Qué es un dataset?
Un dataset es una colección organizada de datos que puede incluir números, texto, imágenes o videos, estructurados en filas y columnas. Estos datos se utilizan para análisis y toma de decisiones en diversas disciplinas. Por ejemplo, un dataset de ventas puede contener columnas como Fecha de Venta, Producto, Cantidad, y Precio.
Tipos de datasets
Existen varios tipos de datasets según el tipo de datos que contienen. A continuación, destacamos los más comunes:
1. Datasets numéricos
Estos datasets contienen principalmente datos numéricos y se utilizan en análisis cuantitativo. Algunos ejemplos incluyen:
Dataset de precios de acciones: Información diaria, semanal o mensual sobre los precios de acciones en el mercado.
Dataset de encuestas demográficas: Datos como edad, ingresos, y nivel educativo de una población.
Dataset de indicadores económicos: Contiene valores como la tasa de desempleo, inflación, y el crecimiento del PIB.
2. Datasets de texto
Estos contienen datos textuales como noticias, reseñas o publicaciones en redes sociales, utilizados en procesamiento de lenguaje natural (NLP) para tareas como la clasificación de texto. Ejemplos de datasets de texto incluyen aquellos disponibles en repositorios públicos, los cuales son fundamentales para proyectos de generación de texto automática.
3. Datasets de imágenes
Los datasets de imágenes son conjuntos de imágenes digitales etiquetadas. Se utilizan para entrenar modelos de reconocimiento de patrones y algoritmos de inteligencia artificial (IA). Algunos ejemplos populares son:
COCO (Common Objects in Context): Imágenes de objetos comunes en situaciones cotidianas, usadas para la detección de objetos.
MNIST: Imágenes de dígitos escritos a mano, clave para tareas de clasificación de imágenes.
ImageNet: Con más de 20,000 categorías, es uno de los datasets más grandes para entrenar modelos de deep learning.
4. Datasets de videos
Los datasets de video se utilizan en análisis de videos, reconocimiento de acciones, y comprensión de escenas. Ejemplos conocidos son:
YouTube-8M: Dataset con millones de videos etiquetados de YouTube para tareas de clasificación.
HMDB51: Clips de video para reconocer acciones humanas en diferentes contextos.
Kinetics: Con 650,000 videos de YouTube, abarca más de 700 clases de acciones humanas.
¿Cómo se usan los datasets?
Los datasets tienen múltiples aplicaciones, desde la exploración de datos hasta el entrenamiento de modelos de machine learning. Aquí algunos usos clave:
Análisis exploratorio de datos: Los científicos de datos usan datasets para identificar patrones y relaciones entre variables a través de visualizaciones y estadísticas descriptivas.
Entrenamiento de modelos de machine learning: Los datasets etiquetados permiten que los modelos aprendan patrones y realicen predicciones en nuevos datos.
Validación y evaluación: Al dividir un dataset en conjuntos de entrenamiento y prueba, se evalúa la precisión y la capacidad de generalización del modelo.
Investigación y desarrollo: Los datasets son fundamentales para la investigación científica en áreas como la medicina, astronomía y biología.
¿Dónde encontrar datasets?
Los datasets están disponibles en diversos repositorios y fuentes en línea:
Repositorios públicos como Kaggle, UCI Machine Learning Repository, y Google Dataset Search.
Organismos gubernamentales: Por ejemplo, Data.gov en Estados Unidos ofrece acceso a datos abiertos.
APIs y servicios web: Plataformas como Twitter o Google Maps ofrecen acceso a sus datos mediante APIs.
Creación propia: En algunos casos, se necesita recopilar y etiquetar datos propios para crear un dataset personalizado.
Conclusión
En el mundo impulsado por los datos, los datasets son fundamentales para el análisis de datos y el machine learning. Comprender qué es un dataset, los tipos existentes y cómo utilizarlos es esencial para los profesionales del análisis de datos. Ya sea que estés explorando datasets en línea o creando los tuyos, el manejo efectivo de estos recursos es clave para obtener información valiosa y construir modelos precisos.
Sobre el autor: Yonatan Rodríguez es físico matemático y profesor de Data Analytics en Ironhack Madrid. Especializado en ciencia de datos, siempre busca aplicar el pensamiento analítico y creativo para resolver problemas complejos.
