Procesamiento de datos. ¿Cómo convertir los datos en oro y por qué utilizar Java para ello?

En las publicaciones sobre JavaRush, intentamos revisar periódicamente profesiones, nichos y especializaciones en el campo de TI. En primer lugar, aquellos que utilizan activamente el lenguaje de programación Java y las plataformas y soluciones escritas en él. Hoy hablaremos de minería de datos (“minería de datos”, “minería de datos”, “análisis de datos en profundidad” o simplemente “minería de datos” en la interpretación rusa). "En Dios confiamos. Todo lo demás necesita datos para creerlo”. William Edwards Deming, científico y estadístico estadounidense.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es un nombre colectivo que se utiliza para describir una serie de métodos para estudiar y analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y reglas en ellos. La minería de datos se considera una disciplina distinta dentro del campo de la ciencia de datos. Si hablamos del uso generalizado del conocimiento y los desarrollos en esta área, las empresas suelen utilizar la minería de datos para extraer información útil de los datos. Al utilizar soluciones de software para encontrar patrones en grandes volúmenes de datos, las empresas pueden estudiar el comportamiento y los hábitos de los consumidores para desarrollar soluciones de marketing más efectivas, aumentar las ventas y reducir costos. Además, las técnicas de minería de datos se utilizan para construir modelos de aprendizaje automático (ML), que se utilizan en aplicaciones modernas de inteligencia artificial , como algoritmos de motores de búsqueda y sistemas de recomendación, por ejemplo. "Se pueden tener datos pero no información, pero no hay información sin datos". Daniel Keys Moran, experto en programación y escritor.

¿En qué se diferencia la minería de datos del Big Data?

También será útil aclarar de inmediato en qué se diferencia la minería de datos como concepto del Big Data (por cierto, tenemos un artículo aparte sobre el uso de Java en el campo de Big Data ). En pocas palabras, el término Big data se refiere a todos los aspectos de grandes volúmenes de datos de diversos tipos, incluidos datos tanto estructurados como no estructurados, su recopilación, almacenamiento, clasificación, etc. Mientras que la minería de datos se refiere únicamente a profundizar en los datos para extraer conocimientos, patrones y similitudes clave, y otra información de datos de cualquier tamaño (tanto grandes como pequeños). Por lo tanto, ambos conceptos se relacionan con datos y generalmente se superponen, pero la minería de datos consiste en utilizar la información recopilada para fines específicos. “Sin un análisis profundo de los datos, las empresas no ven ni oyen nada; En línea están tan indefensos y confundidos como un ciervo corriendo hacia la autopista”. Geoffrey Moore, escritor y teórico de la gestión.

Áreas de aplicación Minería de datos

El análisis de datos en profundidad, como comprenderá, se utiliza ampliamente. Echemos un vistazo rápido a aquellas industrias y áreas de actividad donde se utiliza con mayor frecuencia.

• Comercialización y orientación a grupos objetivo de consumidores en el comercio minorista.

  Con más frecuencia que otros, los minoristas utilizan la minería de datos para comprender mejor las necesidades de sus clientes. El análisis de datos les permite dividir con mayor precisión a los consumidores en grupos y adaptarles las promociones.

  Por ejemplo, los supermercados suelen ofrecer a los clientes una tarjeta de fidelidad, que ofrece descuentos que no están disponibles para otros. Con la ayuda de estas tarjetas, los minoristas recopilan datos sobre las compras realizadas por determinados grupos de consumidores. La aplicación de un análisis en profundidad a estos datos permite estudiar sus hábitos y preferencias, adaptando el surtido y las promociones para tener en cuenta esta información.

• Gestión de riesgos crediticios e historiales crediticios en bancos.

  Los bancos están desarrollando e implementando modelos de extracción de datos para predecir la capacidad de un prestatario para obtener y pagar préstamos. Utilizando varios tipos de datos demográficos y personales del prestatario, estos modelos determinan automáticamente la tasa de interés dependiendo del nivel de riesgo de cada cliente individualmente.

• Detectar y combatir el fraude financiero.

  Las organizaciones financieras utilizan la minería de datos para detectar y prevenir transacciones fraudulentas. Esta forma de análisis se aplica a todas las transacciones y, a menudo, los consumidores ni siquiera son conscientes de ello. Por ejemplo, el seguimiento de los gastos habituales de un cliente bancario puede identificar automáticamente pagos sospechosos y retrasar instantáneamente su ejecución hasta que el usuario confirme la compra. Por tanto, la minería de datos se utiliza para proteger a los consumidores de varios tipos de estafadores.

• Análisis de sentimientos en sociología.

  El análisis de sentimientos a partir de datos de redes sociales también es una aplicación común de la minería de datos, utilizando una técnica llamada minería de texto. Se puede utilizar para obtener información sobre cómo se siente un determinado grupo de personas acerca de un tema determinado. Esto se hace mediante el análisis automático de datos de redes sociales u otras fuentes públicas.

• Bioinformación en salud.

  En medicina, los modelos de minería de datos se utilizan para predecir la probabilidad de que un paciente desarrolle diversas dolencias en función de factores de riesgo. Para ello, se recopilan y analizan datos demográficos, familiares y genéticos. En los países en desarrollo con grandes poblaciones, recientemente se han comenzado a implementar estos modelos para diagnosticar a los pacientes y priorizar la atención médica antes de que lleguen los médicos y se realicen exámenes cara a cara.

"Si estudias los datos con suficiente atención, puedes encontrar mensajes de Dios en ellos". Scott Adams, escritor, humorista

Minería de datos y Java

Como ya habrás comprendido por el contexto, en el campo de la minería de datos, como en el resto del Big data , Java es uno de los principales lenguajes de programación. Por ello, haremos un breve repaso de las principales herramientas para la minería de datos en Java.

• Minero rápido

  RapidMiner es una plataforma de minería de datos abierta escrita en Java. Una de las mejores soluciones de análisis predictivo disponibles, con la capacidad de crear entornos integrados para aprendizaje profundo, minería de textos y aprendizaje automático. Muchas organizaciones lo utilizan para análisis de datos en profundidad. RapidMiner se puede utilizar tanto en servidores locales como en la nube.

• mahout apache

  Apache Mahout es una biblioteca de aprendizaje automático Java de código abierto de Apache. Mahout es precisamente una herramienta de aprendizaje automático escalable con capacidad de procesar datos en una o más máquinas. Las implementaciones de este aprendizaje automático están escritas en Java, algunas partes están construidas en Apache Hadoop.

• Microestrategia

  MicroStrategy es una plataforma de software de análisis de datos e inteligencia empresarial que admite todos los modelos de minería de datos. Gracias a una amplia gama de controladores y puertas de enlace propietarios, la plataforma puede conectarse a cualquier recurso corporativo y analizar sus datos. MicroStrategy se destaca en la transformación de datos complejos en visualizaciones simplificadas que pueden usarse para una variedad de propósitos.

• Paquete de minería de datos Java

  Java Data Mining Package es una biblioteca Java de código abierto para minería de datos y aprendizaje automático. Facilita el acceso a fuentes de datos y algoritmos de aprendizaje automático y proporciona módulos de visualización. JDMP incluye una serie de algoritmos y herramientas, así como interfaces para otros paquetes de aprendizaje automático y minería de datos (como LibLinear, Elasticsearch, LibSVM, Mallet, Lucene, Octave y otros).

• Paquete de aprendizaje automático WEKA

  La suite de aprendizaje automático Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) es una lista abierta de algoritmos que se utilizan para desarrollar métodos de aprendizaje automático. Todos los algoritmos de WEKA están diseñados para el aprendizaje automático y la minería de datos. WEKA Machine Learning Suite ahora se utiliza ampliamente en el entorno empresarial y proporciona a las empresas análisis de datos simplificados y análisis predictivos.

“El mundo actual está lleno de datos y gracias a ellos podemos ver a los consumidores mucho más claramente”. Max Levchin, cofundador de PayPal

Cómo se extraen los datos

El proceso de minería de datos generalmente aceptado consta de seis pasos.

• Definición de objetivos comerciales.

  Primero, debe formular los objetivos comerciales generales del proyecto y comprender cómo la minería de datos ayudará a alcanzarlos. En esta etapa, se debe desarrollar un plan que incluya cronogramas, acciones y asignaciones de roles.

• Comprender los datos.

  En la segunda etapa, se recopilan los datos necesarios de diversas fuentes. Las herramientas de visualización se utilizan a menudo para examinar las propiedades de los datos y garantizar que ayuden a alcanzar los objetivos comerciales. En esta y en la siguiente etapa, las herramientas Java se utilizan con mayor frecuencia y, en consecuencia, se requieren las calificaciones de un programador Java.

Preparación de datos.

Luego, los datos se limpian y aumentan para garantizar que la matriz esté lista para la minería. Dependiendo del volumen de datos que se analicen y de la cantidad de fuentes de datos, el procesamiento puede llevar una gran cantidad de tiempo. Por lo tanto, para el procesamiento se utilizan modernos sistemas de gestión de bases de datos (DBMS), lo que acelera el proceso de análisis en profundidad.

• Modelado de datos.

  En esta etapa, se aplican a los datos herramientas especiales y modelos matemáticos que permiten encontrar patrones en ellos.

• Calificación.

  Luego, los resultados se evalúan y se comparan con los objetivos comerciales para determinar si los datos pueden alcanzarlos.

• Despliegue.

  Bueno, en la etapa final, los datos obtenidos como resultado de los pasos descritos anteriormente se integran en las operaciones comerciales. A menudo se utilizan diversas plataformas de inteligencia empresarial como herramienta para implementar la información obtenida.

“La minería de datos es una habilidad necesaria en casi todas partes. Aprendalo y tendrá una demanda universal”. John Elder, fundador de la empresa de análisis Elder Research

Salarios de los especialistas en minería de datos

Como ya habrás comprendido por todo lo anterior, la minería de datos tiene una gran demanda en el mercado y, por lo tanto, la demanda de especialistas en este campo sigue siendo constantemente alta. Por tanto, finalmente veamos cuánto ganan los especialistas en minería de datos. En Estados Unidos, los salarios promedio en minería de datos oscilan entre aproximadamente 44.000 dólares al año para los analistas de datos y aproximadamente 141.000 dólares al año para los especialistas en aprendizaje automático, según el sitio de contratación Indeed . El recurso PayScale informa que el salario promedio de un especialista en minería de datos en los Estados Unidos es de 60 mil dólares al año. En Rusia, según estos datos , los expertos en minería de datos ganan entre 50.000 y 180.000 rublos al mes. Para Ucrania y Bielorrusia, no pudimos encontrar información actual sobre los salarios en esta área, pero después de estudiar una serie de vacantes abiertas, podemos concluir que las cifras no son muy diferentes de las de Rusia y oscilan, en promedio, entre 1.000 y 2 dólares. -3 mil por año.mes.