‫Bienvenido de nuevo.
‫Entonces, ¿qué son los datos? Quiero decir, ya hemos hablado de ellos y deberíamos tener una idea de qué son los datos y también saber
‫por qué las empresas se preocupan por los datos, ¿verdad?
‫Ahora vivimos en un mundo en el que los datos son valiosos y algunas de las empresas más valiosas son valiosas
‫porque recopilan datos.
‫Empresas como Facebook y Google venden datos para ganar dinero.
‫Proporcionan productos a los clientes utilizando los datos para mejorar sus productos.
‫Los datos son el nuevo oro.
‫Entonces, a las empresas les importa porque al comprender sus datos, podrían ser parte del producto, como la creación de un
‫motor de recomendación de YouTube, podemos preguntar si la empresa está haciendo un buen seguimiento de las ventas y las estadísticas de
‫la empresa.
‫Y también puede utilizar los datos para mejorar la empresa y preguntar, ¿podemos hacerlo mejor?
‫¿Qué podemos mejorar?
‫¿Cómo podemos hacer que nuestras aplicaciones sean más rápidas?
‫Por eso, a las empresas les importan mucho los datos, pero quiero tomarme un poco de tiempo para comprender realmente
‫qué hacen los ingenieros de datos al manipular o recopilar estos datos.
‫Así que hablemos de los cuatro tipos diferentes de datos.
‫Aprendimos que existen cosas llamadas datos estructurados.
‫Ahora, estos son datos que en realidad están bien organizados para que los comprendamos y leamos, porque los datos
‫se recopilan de diferentes maneras y de diferentes fuentes.
‫Derecha.
‫Pero una vez en una computadora, hay una forma estándar, generalmente en una tabla o lo que llamamos una matriz, una tabla que hace que
‫sea fácil de leer.
‫Los atributos suelen ser columnas y las filas suelen ser instancias.
‫Y a veces tenemos los resultados y son la columna del extremo derecho, como vimos con el aprendizaje automático,
‫donde predecimos un resultado en función de las entradas y la estructura.
‫Los datos generalmente provienen de cosas como bases de datos relacionales como MySQL, postcrisis y otras bases de datos
‫relacionales que nos permiten hacer algo llamado consultas ESKIL, es decir, realizar acciones sobre los
‫datos estructurados para recolectar información.
‫Luego están los datos semiestructurados, todavía son datos estructurados, pero a menudo en algo como XML,
‫CSFI, que hemos visto o JSON.
‫Y estas son solo diferentes extensiones y diferentes formas de almacenar datos en diferentes archivos.
‫Por ejemplo, un sitio web muy popular para obtener datos que se abren libremente en línea y encontrar conjuntos de datos, tal vez incluso
‫hacer concursos o ver los cuadernos de otras personas y hablar sobre temas de aprendizaje
‫automático, bueno, Kagle nos permite ver realmente conjuntos de datos que están disponibles para nosotros. para usar y jugar.
‫Y aquí, si escribo algo como XML.
‫Me darás toda la información o todos los datos.
‫Hagamos esto más grande en formato XML.
‫Entonces, por ejemplo, si hago clic en imágenes de glóbulos.
‫Y yo.
‫Eche un vistazo aquí, veo que las fuentes de datos son algunos archivos CSFI, pero también hay
‫algunos archivos XML.
‫Y si me desplazo hacia abajo, también hay algunas imágenes.
‫Tan diferentes formatos de datos que podemos utilizar.
‫Por cierto, si hace clic en Filtrar aquí, verá algunos de los tipos de archivos disponibles para los
‫datos.
‫Ahora que sabemos sobre CVS, también está Jason donde Jason, si echamos un vistazo y vayamos a este estilo de
‫cerveza.
‫Si me desplazo hacia abajo, vemos que está en formato JSON y formato Jason, puede ver que tiene esta estructura en
‫forma de árbol para explorar datos.
‫Tan solo un poco diferente a CSFI.
‫Solo otra forma de organizar los datos.
‫Como he mencionado.
‫En Kagle, encontrará todos estos tipos de conjuntos de datos que usan diferentes cosas, SQLite Light, por ejemplo, es
‫un tipo de base de datos y el uso de Eskew también es datos estructurados.
‫Entonces, si te pido una luz aquí y busco algo usando bases de datos relacionales.
‫Verás que estos usos te preguntan a todos.
‫Y nos dice qué tipo de comercio tiene.
‫Hay muchas formas de explorar Kagle, pero estos dos tipos de datos suelen estar bien organizados
‫y son fáciles de manipular con herramientas como pandas para café.
‫Y en realidad puedes hacerlo con todos los pandas.
‫El tercer tipo son los datos no estructurados.
‫Y Daniel ya ha mencionado esto.
‫¿Derecha?
‫Esta idea de datos no estructurados está bien, no suelen estar en formatos simples que realmente podamos
‫manipular y analizar fácilmente.
‫A menudo se trata de cosas como correos electrónicos o PDF o cualquier tipo de documento, donde quizás comprenderlos
‫sea un poco más difícil.
‫No está estructurado.
‫Finalmente, tenemos datos binarios.
‫Se trata de cosas como archivos de audio, archivos de imagen, archivos de video.
‫Están en binario, es decir, unos y ceros que las computadoras pueden entender.
‫Pero para nosotros, clasificarlos es realmente muy difícil.
‫Como puede ver, va de arriba a abajo.
‫Desde datos realmente organizados y bien etiquetados hasta algo que es un poco más difícil de organizar, especialmente para las máquinas, entonces, ¿por
‫qué tenemos que hablar de estos cuatro tipos de datos?
‫Bueno, porque la mayoría de las empresas.
‫Cuanto más grandes se hagan, no solo tendrán datos estructurados, sino que tendrán todo tipo de datos,
‫todo tipo de entradas que de alguna manera deben funcionar todos juntos.
‫Entonces, uno de los trabajos de un ingeniero de datos es esencialmente utilizar el hecho de que existen todos estos tipos de
‫datos y de alguna manera combinarlos u organizarlos de una manera que sea útil para el negocio.
‫Tomemos un descanso aquí y exploremos un poco más en el siguiente video.