Introducción

Si está comenzando a aventurarse en el mundo de IoT, probablemente ya haya escuchado los términos "ciencia de datos" y "aprendizaje automático" con bastante frecuencia. (Y si aún no lo has hecho, prepárate para hacerlo).

La ciencia de datos y el aprendizaje automático están íntimamente entrelazados, pero, como descubriremos en este artículo, no son intercambiables. Y como sabe cualquiera que haya creado un producto inteligente de IoT, la ciencia de datos y el aprendizaje automático son componentes cruciales para el desarrollo de productos innovadores e inteligentes.

Para comprender los roles importantes que desempeñan la ciencia de datos y el aprendizaje automático en IoT, analizaremos cada práctica y descubriremos cómo funcionan, tanto por separado como en conjunto. Estas son algunas de las preguntas más comunes sobre ciencia de datos y aprendizaje automático respondidas. 

¿Qué es la ciencia de datos y por qué es importante para las empresas y los proyectos de IoT?

En términos más simples, Ciencia de los datos es la práctica de generar información procesable a partir de datos comerciales sin procesar. Esos conocimientos permiten a las empresas hacer cosas como aumentar los ingresos, reducir costos, descubrir oportunidades y mejorar las experiencias de los clientes. La ciencia de datos es vital para los proyectos de IoT, ya que ofrece las herramientas y técnicas para convertir los datos sin procesar en inteligencia valiosa que tiene el poder de refinar los procesos comerciales, optimizar las operaciones y generar nuevas fuentes de ingresos.

Hay varias formas Ciencia de los datos puede impulsar resultados comerciales, tales como:

1. Optimización de las operaciones: los datos de IoT ayudan a monitorear equipos, instalaciones y procesos. Los científicos de datos pueden crear modelos que detecten patrones y tendencias para revelar posibles problemas, predecir el rendimiento futuro y mantener todo funcionando sin problemas.
2. Elevar las experiencias de los clientes: los datos de IoT nos otorgan una comprensión más profunda del comportamiento y las preferencias de los clientes. Los científicos de datos usan esta información para personalizar experiencias, refinar productos y descubrir nuevas fuentes de ingresos. 
3. Fortalecimiento de la seguridad: los dispositivos IoT pueden ser vulnerables a los ataques de los ciberdelincuentes. Los científicos de datos utilizan técnicas de análisis de datos para detectar anomalías e identificar posibles amenazas de seguridad.
4. Descubrir nuevas oportunidades comerciales: los datos de IoT pueden revelar minas de oro comerciales sin explotar y ayudar en el desarrollo de productos y servicios innovadores. Puede pensar en los científicos de datos como cazadores de tesoros que usan datos para desbloquear nuevas y emocionantes posibilidades.
5. Superar los desafíos del procesamiento de datos a escala: los proyectos de IoT generan grandes cantidades de datos, que requieren un procesamiento y análisis rápidos. Los científicos de datos vienen al rescate con técnicas como la computación distribuida y la computación en la nube para garantizar que un proyecto de IoT se amplíe sin problemas.

¿Por qué es esencial contar con personal o socios externos con habilidades en ciencia de datos para proyectos de IoT?

Los proyectos de IoT generan cantidades masivas de datos complejos, no estructurados y diversos. Todos esos datos requieren un procesamiento, análisis y visualización adecuados para una toma de decisiones informada. Los científicos de datos poseen la experiencia para procesar y analizar grandes conjuntos de datos, extraer información significativa y hacer predicciones utilizando modelos estadísticos y de aprendizaje automático. Sus habilidades en análisis y visualización de datos ayudan a descubrir patrones, tendencias y relaciones en los datos, lo que hace que la ciencia de datos sea crucial para proyectos de IoT exitosos.

Las habilidades de ciencia de datos aportan beneficios valiosos a los proyectos de IoT, que incluyen:

1. Limpieza y disputa de datos: los proyectos de IoT producen montones de datos, que pueden ser desordenados o incompletos. Los científicos de datos dan forma a los datos rebeldes y los preparan para un análisis posterior.
2. Modelado predictivo: los datos de IoT pueden ayudarnos a prever eventos futuros, como averías de equipos, por ejemplo. Los científicos de datos manejan algoritmos de aprendizaje automático para hacer estas predicciones, lo que ayuda a las empresas a mantenerse un paso adelante y evitar costosos tiempos de inactividad.
3. Detección de anomalías: las técnicas de ciencia de datos pueden identificar anomalías en conjuntos de datos, lo cual es crucial para identificar y resolver problemas antes de que se agraven.
4. Visualización: muchos de los datos sin procesar que provienen de los dispositivos IoT son complejos y difíciles de descifrar. Los científicos de datos utilizan técnicas de visualización de datos para transformar esos datos sin procesar en imágenes claras que el público general entienda fácilmente. 
5. Procesamiento de datos a escala: los científicos de datos emplean técnicas como la computación distribuida y la computación en la nube para escalar el procesamiento de datos y cumplir con los requisitos del proyecto.

¿Qué responsabilidades tienen los científicos de datos en las aplicaciones de IoT?

Los científicos de datos desempeñan un papel fundamental en la extracción de información y la elaboración de predicciones a partir de la gran cantidad de datos de IoT con los que trabajan. Sus tareas incluyen la recopilación y el preprocesamiento de datos, el análisis exploratorio de datos, el modelado y la predicción, la visualización, el seguimiento y el mantenimiento, la implementación y la colaboración entre equipos para diseñar e implementar proyectos de IoT.

¿Pueden los ingenieros de datos cumplir con las mismas responsabilidades que los científicos de datos?

Si bien algunas personas o equipos se destacan en ambos roles, los científicos de datos y los ingenieros de datos tienen propósitos distintos. Los científicos de datos se centran en el "qué" y el "por qué" de los datos, mientras que los ingenieros de datos se concentran en el "cómo". Asumir que un equipo de ingeniería de datos interno puede manejar las tareas de ciencia de datos necesarias es arriesgado. 

En contextos de IoT, los ingenieros de datos diseñan y construyen la infraestructura para recopilar, almacenar, procesar y transportar las cantidades masivas de datos generados por los dispositivos de IoT. Su función incluye configurar sistemas escalables para flujos de datos en tiempo real, garantizar la seguridad y privacidad de los datos e integrarse con otros sistemas. 

Por el contrario, los científicos de datos analizan los datos de IoT para identificar patrones, hacer predicciones e impulsar decisiones comerciales, trabajando en estrecha colaboración con los ingenieros de datos para obtener y procesar los datos necesarios.

¿Qué es el aprendizaje automático y cómo se usa en IoT?

Ahora que hemos desarrollado una comprensión clara del papel que desempeña la ciencia de datos en IoT, echemos un vistazo al siguiente componente: el aprendizaje automático.

Aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que utiliza datos y algoritmos para imitar el aprendizaje humano, mejorando la precisión con el tiempo. En IoT, el aprendizaje automático analiza los datos de los dispositivos conectados para permitir la toma de decisiones inteligente, la automatización y la funcionalidad mejorada en diversas aplicaciones e industrias. 

Estos son algunos casos de uso comunes para mejorar las aplicaciones de IoT con aprendizaje automático:

1. Mantenimiento predictivo: el aprendizaje automático profundiza en los datos de los sensores derivados de los dispositivos IoT, previendo fallas en los equipos y permitiendo reparaciones oportunas. Es un cambio de juego para industrias como la fabricación, el transporte y la energía.
2. Detección de anomalías: el aprendizaje automático ayuda a detectar patrones extraños en los datos de IoT, lo que ayuda a detectar brechas de seguridad, fraude o dispositivos que funcionan mal. 
3. Personalización y recomendaciones: en el contexto del IoT del consumidor, el aprendizaje automático analiza el comportamiento del usuario para ofrecer experiencias personalizadas, como sugerencias de productos personalizadas y planes de acondicionamiento físico personalizados. 
4. Optimización de recursos: el aprendizaje automático analiza los datos de los sensores de IoT para optimizar el uso de los recursos. Eso puede incluir cosas como el consumo de energía en edificios inteligentes, así como garantizar el flujo fluido del tráfico en ciudades inteligentes o un uso más inteligente del agua en la agricultura.
5. NLP y asistentes de voz: el aprendizaje automático procesa el lenguaje humano, lo que permite que los asistentes de voz como Amazon Alexa o Google Assistant interactúen con los dispositivos IoT de manera más natural y fluida.
6. Visión por computadora: técnicas como el aprendizaje profundo permiten que el aprendizaje automático procese y analice imágenes o videos de cámaras IoT, lo que permite el reconocimiento facial, la detección de objetos y el monitoreo del tráfico en ciudades inteligentes.
7. Informática perimetral: los modelos de aprendizaje automático pueden ejecutarse en dispositivos perimetrales (dispositivos IoT con potencia de procesamiento local), lo que reduce la latencia, mejora la privacidad y reduce el uso del ancho de banda.
8. Sistemas autónomos: el aprendizaje automático, especialmente el refuerzo y el aprendizaje profundo, es vital para los sistemas de IoT autónomos, como automóviles, drones y robots autónomos, lo que permite la toma de decisiones, la navegación y la interacción con sus entornos en tiempo real.

¿Todos los productos conectados/proyectos de IoT requieren aprendizaje automático?

No todas las aplicaciones de IoT necesitan aprendizaje automático; en algunos casos, la lógica simple basada en reglas o los algoritmos deterministas serán suficientes. Sin embargo, si un producto conectado requiere un análisis de datos complejo, o necesita poder hacer predicciones y adaptarse a condiciones cambiantes, es probable que sea necesario incorporar el aprendizaje automático para lograr el nivel deseado de rendimiento e inteligencia. 

En última instancia, la decisión de incluir el aprendizaje automático en un producto conectado debe basarse en los objetivos del producto, la complejidad del problema que pretende resolver y el valor que el aprendizaje automático puede aportar a los usuarios finales.

¿Qué tan importantes son la ciencia de datos y el aprendizaje automático para el resultado general de un proyecto de IoT?

Ambos son cruciales. El aprendizaje automático a menudo impulsa el propósito central y la funcionalidad del producto, lo que permite tomar decisiones inteligentes y automatizar procesos. La ciencia de datos, por otro lado, construye la base sobre la que se basa el aprendizaje automático. Desde el comienzo de un proyecto de IoT, los científicos de datos están considerando el ciclo de vida de los datos que subyace en cada aspecto del producto, desde el hardware hasta el firmware y el software, para recopilar datos de calidad para alimentar los algoritmos de aprendizaje automático.

Conclusión

En última instancia, la ciencia de datos es parte integral del éxito de los proyectos de IoT, y el aprendizaje automático es lo que impulsa la innovación de IoT. Si bien la ciencia de datos construye una base sólida para las capacidades de aprendizaje automático, las técnicas de aprendizaje automático se pueden usar para crear modelos predictivos, identificar anomalías, optimizar procesos y permitir la toma de decisiones autónoma que impulsa las aplicaciones de IoT a nuevas alturas. 

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• Fuente: https://www.iotforall.com/demystifying-data-science-and-machine-learning-in-iot