diff --git a/1-Introduction/03-defining-data/translations/README.es.md b/1-Introduction/03-defining-data/translations/README.es.md index e69de29..27ba674 100644 --- a/1-Introduction/03-defining-data/translations/README.es.md +++ b/1-Introduction/03-defining-data/translations/README.es.md @@ -0,0 +1,69 @@ +# Definiendo los datos + +|![ Sketchnote por [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../../../sketchnotes/03-DefiningData.png)| +|:---:| +|Definiendo los datos - _Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | + +Los datos son hechos, información, observaciones y mediciones que son usados para realizar descubrimientos y soportar decisiones informadas. Un punto de datos es una unidad simple de datos dentro de un conjunto de datos, lo cual es una colección de puntos de datos. Los conjuntos de datos pueden venir en distintos formatos y estructuras, y comúnmente se basan en su fuente, o de donde provienen los datos. Por ejemplo, las ganancias mensuales de una compañía pueden estar en una hoja de cálculo, pero los datos del ritmo cardiaco por hora de un reloj inteligente pueden estar en un formato [JSON](https://stackoverflow.com/a/383699). Es algo común para los científicos de datos el trabajar con distintos tipos de datos dentro de un conjunto de datos. + +Esta lección se enfoca en la identificación y clasificación de datos por sus características y sus fuentes. + +## [Examen previo a la lección](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/4) +## Cómo se describen los datos +Los **datos en crudo** son datos que provienen de su fuente en su estado inicial y estos no han sido analizados u organizados. Con el fin de que tenga sentido lo que sucede con un conjunto de datos, es necesario organizarlos en un formato que pueda ser entendido tanto por humanos como por la tecnología usada para analizarla a mayor detalle. La estructura de un conjunto de datos describe como está organizado y puede ser clasificado de forma estructurada, no estructurada y semi-estructurada. Estos tipos de estructuras podrían variar, dependiendo de la fuente pero finalmente caerá en una de estas categorías. +### Datos cuantitativos +Los datos cuantitativos son observaciones numéricas en un conjunto de datos que puede ser típicamente analizados, medidos y usados matemáticamente. Algunos ejemplos de datos cuantitativos son: la población de un país, la altura de una persona o las ganancias trimestrales de una compañía. Con algo de análisis adicional, los datos cuantitativos podrían ser usados para descubrir tendencias de temporada en el índice de calidad del aire (AQI) o estimar la probabilidad la hora pico de embotellamiento vial en un día laboral típico. + +### Datos cualitativos +Los datos cualitativos, también conocidos como datos categóricos son datos que no pueden ser medidos de forma objetiva en comparación con los datos cuantitativos. Comúnmente son formatos de datos subjetivos que capturan la calidad de algo, como un producto o un proceso. Algunas veces, los datos cuantitativos son numéricos y no pudiesen ser usados matemáticamente, como números telefónicos o marcas de tiempo. Algunos ejemplos de datos cualitativos son: comentarios en los videos, la marca y modelo de un automóvil o el color favorito de tus amigos más cercanos. Los datos cualitativos pueden ser usados para entender qué productos le gustan más a los usuarios o el identificar las palabras clave populares en solicitudes de empleo. + +### Datos estructurados +Los datos estructurados son datos que están organizados en filas y columnas, donde cada fila tendrá el mismo conjunto de columnas. Las columnas representan un valor de un tipo particular y serán identificadas con un nombre que describa el valor que representa, mientras que las filas contienen los valores en cuestión. Las columnas usualmente tendrán un conjunto específico de reglas o restricciones en sus valores, para asegurar que los valores presentan a la columna de forma precisa. Por ejemplo, imagina una hoja de cálculo de clientes donde cada fila debe tener un número telefónico y los números telefónicos nunca contienen caracteres alfabéticos. Habrá que aplicar reglas a la columna de número telefónico para asegurar éste nunca está vacío y contiene únicamente números. + +Un beneficio de los datos estructurados es que estos pueden ser organizados de tal forma que pueden relacionarse con otros datos estructurados. Sin embargo, ya que los datos están diseñados para ser organizados de forma específica, el realizar cambios a su estructura en general puede conllevar un gran esfuerzo. Por ejemplo, agregar una columna de correo a la hoja de cálculo de clientes para que no permita esté vacía significa que necesitas descubrir como agregar estos valores a las filas existentes de clientes en el conjunto de datos. + +Ejemplos de datos estructurados: hojas de cálculo, bases de datos relacionales, número de teléfono, estados de cuenta del banco. + +### Datos no estructurados +Los datos no estructurados no pueden ser típicamente categorizados en filas o columnas y no contienen un formato o conjunto de reglas a seguir. Ya que los datos no estructurados tienen menos restricciones en su estructura es más fácil agregar nueva información en comparación con los conjuntos de datos estructurados. Si un sensor captura datos de presión barométrica cada 2 minutos y ha recibido una actualización que ahora permite medir y granar la temperatura, no se requiere la modificación de los datos existentes si estos son no estructurados. Sin embargo, esto puede hacer que el análisis o la investigación de este tipo de datos tomará más tiempo. Por ejemplo, un científico quiere encontrar la temperatura promedio del mes previo desde los sensores de datos, pero descubre que los sensores grabaron una "e" en algunos de sus datos grabados para puntualizar que éste está averiado en lugar de grabar un número, lo cual significa que los datos están incompletos. + +Ejemplos de datos no estructurados: archivos de texto, mensajes de texto, archivos de video. + +### Datos semi-estructurados +Los datos semi-estructurados combinan características tanto de datos estructurados como no estructurados. Generalmente no se ajustan a un formato de filas y columnas pero están organizados de tal forma que son considerados estructurados y pueden seguir un formato fijo o conjunto de reglas. La estructura cambiará entre las fuentes, así como también la jerarquía definida para algo más flexible que permite la fácil integración de información nueva. Los metadatos son indicadores que facilitan el decidir como se organizan y almacenan los datos y tendrán varios nombres, basados en los tipos de datos. Algunos nombres comunes para los metadatos son etiquetas, elementos, entidades y atributos. Por ejemplo, un mensaje de correo típico tendrá un asunto, un cuerpo y un conjunto de destinatarios y puede ser organizado por quién o cuando fue enviado. + +Ejemplos de datos no estructurados: HTML, archivos CSV, objetos JSON. + +## Fuentes de datos + +Una fuente de datos es la ubicación inicial en donde los datos son generados, o donde estos "viven" y varían basados en cómo y cuándo fueron recolectados. Los datos generados por sus usuarios con conocidos como información primaria mientras que la información secundaria proviene de una fuente que ha recolectado datos para uso general. Por ejemplo, un grupo de científicos recolectó observaciones en la selva tropical, dicha información es considerada como primaria, pero si deciden compartirla con otros científicos sería considerada como secundaria para aquellos que la usen. + +Las bases de datos son una fuente común y recaen en sistemas de gestión de bases de datos para albergar y mantener los datos donde los usuarios usan comandos llamados consultas (queries) para explorar los datos. Los archivos como fuentes de datos pueden ser archivos de audio, imagen y video también como hojas de cálculo como Excel. Las fuentes de Internet son una ubicación común para albergar datos, donde se pueden encontrar tanto bases de datos como archivos. Las interfaces de programación de aplicaciones, también conocidas como APIs, le permiten a los programadores crear formas para compartir los datos con usuarios externos a través de internet, mientras que los procesos de "web scraping" extraen datos desde una página web. Las [lecciones de trabajando con datos](/2-Working-With-Data) se enfocan en como usar las distintas fuentes de datos. + +## Conclusiones + +En esta lección has aprendido: + +- Qué son los datos +- Cómo se describen los datos +- Cómo se clasifican y categorizan los datos +- Dónde se pueden encontrar los datos + +## 🚀 Desafío + +Kaggle es una fuente excelente de conjuntos de datos abiertos. Usa los [conjuntos de datos de la herramienta de búsqueda](https://www.kaggle.com/datasets) para encontrar algunos conjuntos de datos interesantes y clasifica de 3 a 5 conjuntos de datos con los siguientes criterios: + +- ¿Los datos son cuantitativos o cualitativos? +- ¿Los datos son estruturados, no estructurados o semi-estructurados? + +## [Examen posterior a la lección](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/5) + + + +## Revisión y auto-estudio + +- Esta unidad de Microsoft Learn, titulada [clasifica tus datos](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/choose-storage-approach-in-azure/2-classify-data) tiene un desglose detallado de datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados. + +## Assignación + +[Clasificación de los conjuntos de datos](../assignment.md) diff --git a/1-Introduction/translations/README.es.md b/1-Introduction/translations/README.es.md index e69de29..592da39 100644 --- a/1-Introduction/translations/README.es.md +++ b/1-Introduction/translations/README.es.md @@ -0,0 +1,19 @@ +# Introducción a la Ciencia de Datos + +![Datos en acción](../images/data.jpg) +> Fotografía de Stephen Dawson en Unsplash + +En estas lecciones descubrirás cómo se define la Ciencia de Datos y aprenderás acerca de +las cosideraciones éticas que deben ser tomadas por un científico de datos. También aprenderás +cómo se definen los datos y un poco de probabilidad y estadística, el núcleo académico de la Ciencia de Datos. + +### Temas + +1. [Definiendo la Ciencia de Datos](../01-defining-data-science/README.md) +2. [Ética de la Ciencia de Datos](../02-ethics/README.md) +3. [Definición de Datos](../03-defining-data/translations/README.es.md) +4. [introducción a la probabilidad y estadística](../04-stats-and-probability/README.md) + +### Créditos + +Éstas lecciones fueron escritas con ❤️ por [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya) y [Dmitry Soshnikov](https://twitter.com/shwars).