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1 de agosto de 2023 - 5 minutos

Una guía sobre datasets: qué son, cómo se utilizan y dónde encontrarlos

Una guía sobre datasets

Yonatan Rodríguez

​En el mundo actual, impulsado por los datos, los datasets se han convertido en un recurso invaluable para los profesionales del análisis de datos y el aprendizaje automático. Estos conjuntos de datos masivos proporcionan la materia prima necesaria para extraer información significativa y entrenar modelos predictivos y descriptivos. ​

Ahora bien, ¿qué es un dataset?

  • Un dataset, o conjunto de datos, es una colección estructurada de información que se utiliza para analizar patrones, realizar investigaciones, entrenar modelos de aprendizaje automático y respaldar decisiones basadas en datos.

  • Puede contener datos de diferentes tipos, como números, texto, imágenes o videos, organizados en filas y columnas.

Existen varios tipos de datasets:

Datasets numéricos

Estos datasets contienen datos numéricos, como valores financieros, mediciones científicas o estadísticas demográficas. Son ampliamente utilizados en análisis cuantitativo y modelado predictivo. Para que puedas visualizarlos un poco mejor, aquí hay algunos ejemplos de su uso en el mundo en situaciones como:

  • Dataset de precios de acciones: Un conjunto de datos que incluye información diaria, semanal o mensual sobre los precios de las acciones de diferentes empresas en el mercado de valores.

  • Dataset de encuestas demográficas: Un conjunto de datos que incluye información numérica sobre la población, como edad, ingresos, nivel educativo, tamaño de la familia, entre otros.

  • Dataset de indicadores económicos: Un conjunto de datos que contiene valores numéricos de diferentes indicadores económicos, como tasa de desempleo, inflación, crecimiento del PIB, etc.

Datasets de texto

Estos datasets están compuestos por texto sin formato, como noticias, reseñas de productos o publicaciones en redes sociales. Son utilizados en tareas de procesamiento de lenguaje natural, como clasificación de texto y generación de texto automática. Si quieres trastear un poco con ellos, hay muchos disponibles en línea y en repositorios públicos. Cada uno de estos conjuntos de datos puede ser utilizado para diferentes objetivos y tareas y la elección depende del problema específico que estés abordando.

Datasets de imágenes

Estos datasets contienen imágenes digitales etiquetadas que se utilizan para entrenar y evaluar algoritmos de reconocimiento de patrones y modelos de inteligencia artificial. Algunos ejemplos populares son:

  • COCO (Common Objects in Context): Un conjunto de datos que contiene imágenes de objetos comunes en contextos naturales y situaciones cotidianas. Se utiliza para tareas de detección y segmentación de objetos.

  • MNIST: Un conjunto de datos clásico que contiene imágenes de dígitos escritos a mano (0 al 9). Es ampliamente utilizado para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de caracteres.

  • ImageNet: Uno de los datasets más grandes, contiene millones de imágenes etiquetadas que abarcan más de 20,000 categorías. Fue ampliamente utilizado para entrenar modelos de aprendizaje profundo.

Datasets de videos

Estos datasets contienen secuencias de imágenes en movimiento y se utilizan en aplicaciones de análisis de videos, reconocimiento de acciones y comprensión de escenas. Algunos ejemplos populares son:

  • YouTube-8M: Un dataset desarrollado por Google que contiene millones de videos de YouTube, etiquetados con información sobre las categorías y las características visuales presentes en cada video. Es ampliamente utilizado para tareas de clasificación y etiquetado de videos.

  • HMDB51 (Human Motion Database): Es un dataset que contiene 51 clases de acciones humanas diferentes. Cada clase tiene al menos 101 clips de video extraídos de películas y programas de televisión. Se utiliza para tareas de reconocimiento de acciones en videos.

  • Kinetics: Un extenso conjunto de datos con aproximadamente 650,000 videos de YouTube que cubren 700 clases de acciones humanas diferentes. Es uno de los datasets más grandes para tareas de reconocimiento de acciones en videos.

Se podría preguntar ahora, ¿cómo se usa un dataset?

El uso de un dataset puede ser muy variado. Pongamos algunos ejemplos:

Análisis exploratorio de datos

Los datasets permiten a los científicos de datos explorar y comprender los datos antes de aplicar técnicas de modelado. Mediante visualizaciones y estadísticas descriptivas, se pueden identificar patrones, tendencias y relaciones entre variables.

Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático

Los datasets son esenciales para entrenar modelos de machine learning. Alimentar un modelo con datos etiquetados le permite aprender patrones y realizar predicciones o clasificaciones en nuevos datos.

Validación y evaluación de modelos

Los datasets también se utilizan para evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Al dividir un dataset en conjuntos de entrenamiento y prueba, se puede medir la precisión y la capacidad de generalización de un modelo.

Investigación y desarrollo

Los datasets son fundamentales para la investigación en campos como la medicina, la biología, la astronomía y muchas otras disciplinas. Permiten a los científicos realizar estudios y descubrimientos importantes.​

¿Dónde podemos encontrar datasets?

  • Repositorios de datos en línea. Existen numerosos repositorios en línea que ofrecen acceso a una amplia variedad de datasets. Algunos de los más conocidos son Kaggle, UCI Machine Learning Repository y Google Dataset Search.

  • También en organizaciones gubernamentales y académicas, las instituciones gubernamentales y académicas a menudo proporcionan datasets gratuitos para promover la investigación y la transparencia. Por ejemplo, el gobierno de Estados Unidos ofrece el portal de datos Data.gov.

  • Desde APIs y servicios web también podemos conseguir datos. Algunas plataformas, como Twitter o Google Maps, proporcionan APIs que permiten acceder a sus datos y extraer información relevante.

  • Por supuesto, podemos crear datasets propios. En algunos casos, puede ser necesario crear un dataset propio. Esto implica recopilar, etiquetar y limpiar datos de fuentes diversas.

​Los datasets desempeñan un papel fundamental en el análisis de datos y el machine learning. Estos conjuntos estructurados de información permiten a los profesionales extraer conocimientos, entrenar modelos y tomar decisiones basadas en datos. Ya sea que se utilicen para realizar investigaciones académicas, impulsar el desarrollo empresarial o impulsar la innovación científica, los datasets son un recurso esencial para la era de los datos en la que vivimos.

A medida que la disponibilidad de datasets continúa creciendo, es crucial saber dónde encontrarlos y cómo utilizarlos de manera efectiva. Explorar repositorios en línea, consultar fuentes gubernamentales y académicas, y considerar la creación de datasets propios son estrategias que pueden ayudar a los profesionales a aprovechar al máximo estos valiosos recursos.​

En resumen, los datasets son los bloques de construcción fundamentales para el análisis de datos y el machine learning. Sin ellos, nuestras capacidades para extraer información valiosa y entrenar modelos precisos se verían limitadas. Al comprender qué son los datasets, cómo se utilizan y dónde encontrarlos, los profesionales de datos pueden estar mejor preparados para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades que ofrece el mundo de los datos.


Sobre el autor: Yonatan Rodríguez es físico matemático, especializado en ciencia de datos y profesor de Data Analytics en Ironhack Madrid. Busca constantemente nuevas ideas para aplicar el pensamiento analítico y creativo.

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