¿Qué es un modelado estadístico?

Read in English. (Leer en inglés.)

La ciencia de la estadística es el estudio de cómo aprender de los datos. Te ayuda a recopilar los datos adecuados, realizar el análisis correcto y presentar los resultados de forma eficaz con conocimientos estadísticos. El modelado estadístico es clave para hacer descubrimientos científicos, decisiones basadas en datos y predicciones.

El estudio de la estadística permite comprender en profundidad casi cualquier tema. Los analistas estadísticos aprenden de los datos y se desenvuelven en los problemas más comunes, evitando conclusiones erróneas.

Es crucial evaluar la calidad de los análisis que otros le presentan, teniendo en cuenta lo críticas que se han vuelto las decisiones y opiniones basadas en datos. Las estadísticas son algo más que números y hechos. Se trata de un conjunto de conocimientos y procedimientos que te permiten aprender de los datos de forma fiable.

Los modelos estadísticos te ayudan a diferenciar entre conclusiones razonables y dudosas basadas en pruebas cuantitativas. Los análisis y predicciones realizados por los estadísticos son muy fiables. Un estadístico puede ayudar a los investigadores a evitar varias trampas analíticas en el camino.

¿Qué es el modelo estadístico?

El proceso del modelo estadístico es una forma de aplicar el análisis estadístico a los conjuntos de datos en la ciencia de los datos. El modelo estadístico implica una relación matemática entre variables aleatorias y no aleatorias.

Un modelo estadístico puede proporcionar visualizaciones intuitivas que ayudan a los científicos de datos a identificar las relaciones entre las variables y a hacer predicciones aplicando modelos estadísticos a los datos brutos.

Algunos ejemplos de conjuntos de datos comunes para el análisis estadístico son los datos del censo, los datos de salud pública y los datos de las redes sociales.

Técnicas de modelización estadística

La recopilación de datos es la base del modelo estadístico. Los datos pueden proceder de la nube, hojas de cálculo, bases de datos u otras fuentes. Hay dos categorías de métodos para el modelo estadístico utilizado en el análisis de datos. Éstas son:

Aprendizaje supervisado

En el modelo de aprendizaje supervisado, el algoritmo utiliza un conjunto de datos etiquetados para el aprendizaje, con una clave de respuesta que el algoritmo utiliza para determinar la precisión a medida que se entrena en los datos. Las técnicas de aprendizaje supervisado en el modelo estadístico incluyen:

• Modelo de regresión: Un modelo predictivo diseñado para analizar la relación entre las variables independientes y dependientes. Los modelos de regresión más comunes son el logístico, el polinómico y el lineal. Estos modelos determinan la relación entre las variables, la previsión y la modelización.

• Modelo de clasificación: Un algoritmo analiza y clasifica un conjunto grande y complejo de puntos de datos. Los modelos más comunes son los árboles de decisión, Naive Bayes, K vecinos más cercanos, los bosques aleatorios y los modelos de redes neuronales.

Aprendizaje no supervisado

En el modelo de aprendizaje no supervisado, el algoritmo recibe datos sin etiquetar e intenta extraer características y determinar patrones de forma independiente. Los algoritmos de agrupación y las reglas de asociación son ejemplos de aprendizaje no supervisado. He aquí dos ejemplos:

• Agrupación de K-means: El algoritmo combina un número determinado de puntos de datos en agrupaciones específicas basadas en las similitudes.

• Aprendizaje por refuerzo: Esta técnica consiste en entrenar al algoritmo para que itere a lo largo de muchos intentos utilizando el aprendizaje profundo, recompensando los movimientos que producen resultados favorables y penalizando las actividades que producen efectos no deseados.

Aprendizaje automático vs. modelo estadístico

La estadística y el aprendizaje automático (machine learning, ML) difieren principalmente en sus propósitos. Se pueden construir modelos de ML para predecir el futuro haciendo predicciones precisas sin programación explícita, mientras que los modelos estadísticos pueden explicar la relación entre las variables.

Sin embargo, algunos modelos estadísticos son inexactos debido a su incapacidad para captar relaciones complejas entre los datos, aunque puedan predecir. Las predicciones de ML son más precisas, pero también son más difíciles de entender y explicar.

En los modelos estadísticos se interpretan e identifican modelos probabilísticos para los datos y las variables, como los efectos de las variables predictoras. Un modelo estadístico establece la magnitud y la importancia de las relaciones entre las variables y su escala. Los modelos basados en el aprendizaje automático son más empíricos.

Razones para aprender del modelo estadístico

Aunque los científicos de datos suelen encargarse de desarrollar algoritmos y modelos, los analistas también pueden utilizar modelos estadísticos en su trabajo de vez en cuando. Por ello, los analistas que quieran destacar deben adquirir un sólido conocimiento de los factores que contribuyen al éxito de estos modelos.

Las empresas y las organizaciones están aprovechando los modelos estadísticos para hacer predicciones basadas en los datos para seguir el ritmo del crecimiento explosivo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Los siguientes son algunos de los beneficios de entender el modelo estadístico.

Elección de modelos que satisfagan tus necesidades

Como analista de datos, necesitarás un conocimiento exhaustivo de todos los modelos estadísticos disponibles. Deberás identificar qué modelo es el más apropiado para tus datos y cuál es el que mejor responde a la pregunta en cuestión.

Mejora de la preparación de los datos para el análisis

Los datos en bruto rara vez están listos para el análisis. Los datos deben estar limpios antes de realizar una investigación precisa y viable. El proceso de limpieza suele implicar la organización de la información recogida y la eliminación de los "datos malos o incompletos" de la muestra.

Para construir un buen modelo estadístico, debes explorar y comprender los datos. Si los datos no son lo suficientemente buenos, no se pueden hacer inferencias significativas. Conocer cómo funcionan los diferentes modelos estadísticos y cómo aprovechan los datos te permitirá determinar qué datos son los más relevantes para las preguntas que intentas responder.

Mayor capacidad de comunicación

La mayoría de las organizaciones requieren que los analistas de datos presenten sus conclusiones a dos públicos diferentes. En primer lugar, el equipo empresarial no está interesado en los detalles de tu análisis, sino que quiere conocer las principales conclusiones. Hay un segundo grupo de personas que suele estar interesado en los detalles granulares. Estas personas suelen requerir un resumen de las conclusiones generales y una explicación de cómo has llegado a ellas.

La comprensión de los modelos estadísticos puede ayudarte a comunicarte eficazmente con ambos públicos. Generarás mejores visualizaciones de datos y compartirás ideas complejas con personas que no son analistas. Crearás y explicarás esos detalles más granulares cuando sea necesario con una comprensión más profunda de cómo funcionan estos modelos en el backend.

Oportunidades de trabajo

Encontrarás que las habilidades de análisis de datos estadísticos (data analysis) demandan puestos de ciencia de datos (data science) que implicarán el aprendizaje automático. Es posible que te pidan que resuelvas algunos problemas típicos de estadística durante una entrevista.

Con una formación adecuada en estadística y matemáticas, es posible optimizar los modelos de regresión lineal y entender cómo los árboles de decisión calculan la impureza en cada nodo. Estas son algunas de las principales razones por las que el aprendizaje automático necesita la estadística. Tomar cursos en línea sobre estadística puede ayudarte a empezar.

Formas de aprender el modelo estadístico

Puedes utilizar tu experiencia previa en estadística y probabilidad como punto de partida para tu trayectoria hacia el modelo estadístico si tienes experiencia en estos campos. Aprende los fundamentos del análisis de regresión y las herramientas pertinentes, y siéntete cómodo interpretando los resultados del análisis. Explora algunas de las siguientes opciones para aprender el modelo estadístico.

Programa de grado

Una maestría en analítica es una forma eficaz de adquirir estas habilidades si estás interesado en explorar las técnicas de modelo estadístico. Sin embargo, no todos los programas de analítica son iguales, por lo que es esencial hacer una elección cuidadosa.

Elige programas que incorporen el aprendizaje automático en el plan de estudios para alinear mejor tu experiencia en la escuela de posgrado con tus objetivos profesionales como analista. Es probable que las organizaciones contraten cada vez más analistas de datos que comprendan los principios subyacentes de estos sistemas a medida que esta tendencia siga desarrollándose.

Los estudiantes con una licenciatura en matemáticas, informática o ingeniería y una firme comprensión del modelo estadístico están bien preparados para hacer una carrera en la ciencia de los datos. Aprender del modelo estadístico, los algoritmos y el aprendizaje automático para apoyar diversos modelos es una forma estratégica para ayudar a aumentar tu potencial salarial.

Programas de certificación

Considera obtener el Certificado Profesional de Analista Estadístico de Negocios de SAS. El programa ofrece prácticas integradas a lo largo de sus tres cursos. Los ejemplos de datos son lo suficientemente generales como para ser aplicables a una amplia gama de áreas temáticas. Los ejemplos específicos que verás en los cursos abordan la agricultura, la fabricación, la atención sanitaria, la banca, el comercio minorista y las organizaciones sin fines de lucro.

Cursos en línea

Puedes mejorar tus habilidades y avanzar en tu carrera con cursos y clases en línea gratuitos o pagos sobre estadística. Comprende la desviación estándar, las distribuciones de probabilidad, la teoría de la probabilidad, el ANOVA y muchos otros conceptos estadísticos.

Dependiendo de tus intereses y necesidades, Coursera puede ayudarte a aprender modelos estadísticos de varias maneras. En algunos cursos, aprenderás los fundamentos de la estadística, lo que puede ser útil si no tienes experiencia en la materia.

¿Quieres un trabajo en modelización estadística?

Dependiendo de tu formación y de tus objetivos profesionales, puedes pasar un año o más aprendiendo las habilidades que necesitas para un trabajo en análisis de datos.

Si tienes una mentalidad matemática y no te asusta la codificación, puedes sentirte seguro al dar tus primeros pasos para convertirte en analista de datos.