Lo que necesitas saber sobre el algoritmo en Data Science

Al igual que en las otras ramas de la informática, en data science existen algunos elementos inherentes al área, tal y como son los algoritmos. Mucho se habla de entenderlos, de emplearlos correctamente, y por ello queremos presentarte un abordaje que va desde qué es un algoritmo hasta su empleabilidad y variaciones.

Si deseas comprender en profundidad estos procesos de orden y cálculo, quédate con nosotros hasta el final de esta nota.

Qué es un algoritmo

Si tu interés es desenvolverte como un experto en la ciencia de datos, existen una serie de conceptos fundamentales que debes manejar a la perfección. Dentro de ellos, está el de un algoritmo.

Un algoritmo, como concepto, va más allá de lo que implican las áreas tecnológicas, no se limita únicamente a los procesos informáticos, sino que aplica a cualquier área de nuestra vida. En esencia, un algoritmo es un proceso estrictamente ordenado y específico que permite el desarrollo de actividades, solucionar problemas o realizar operaciones matemáticas.

Cuando este concepto es aplicado a las áreas tecnológicas, como el Data Science, encontramos que se trata del conjunto de pasos concretos, predeterminados, que ofrecen una solución relacionada a:

• - Recopilación de datos
• - Estructuración de datos
• - Categorización
• - Saneamiento de datos
• - Consultas posteriores
• - Otros

Ante una determinada situación, el algoritmo es lo que permite que las máquinas actúen de acuerdo a un patrón de opciones preestablecido; un patrón que permite obtener un resultado concreto que, en efecto, es conveniente para el usuario.

Características de un algoritmo en Data Science

Lo que diferencia a un algoritmo de otro tipo de secuencias o flujo de operaciones, es la suma de tres características fundamentales. Un algoritmo perfectamente definido cuenta con al menos 5 características insustituibles.

Precisión

Un algoritmo no deja margen para posibilidades no contempladas o interpretaciones abiertas. Su estructura aporta precisión en el flujo de operaciones.

Orden

La secuencia de operaciones o pasos del algoritmo cuentan con un orden establecido que contempla prioridades y secuencias coherentes basadas en una relación de entradas y salidas. Entra determinado dato, se procesa, y existe una salida consecuente de acuerdo al dato.

Finitud

La cantidad de pasos dentro de un algoritmo está preestablecida. Y dadas las características de orden y precisión, un mismo tipo de entrada recorre la misma cantidad de pasos u operaciones para llegar exactamente al mismo resultado.

Concreción

El diseño de los algoritmos está pensado para abordar situaciones específicas. En general resuelven problemas puntuales, lo que permite crear una estructura de pasos estudiados meticulosamente para resolver con eficiencia el problema en cuestión.

Delimitación

Cuando se habla de un algoritmo, se habla de procesos que van desde un punto de origen hasta un punto final específico. Todas las rutas de intermedio están perfectamente contempladas e interconectadas para llegar a determinado final.

Para qué sirve un algoritmo

Si luego de ver qué es un algoritmo y conocer sus características, te preguntas para qué sirven, es necesario que lo veamos con un enfoque más pragmático.

En Data Science existe cualquier cantidad de procesos complejos para el tratamiento de datos y manejo de la información. De no ser por la empleabilidad de poderosos algoritmos, los profesionales del área podrían perderse aplicando manualmente cada uno de los pasos necesarios en su rol.

En cambio, cuando el proceso está estandarizado en uno o varios algoritmos, pueden programar la ejecución del proceso de tratamiento de datos. De esta manera, una máquina puede encargarse de realizar las operaciones del tratamiento de datos y se aumenta la efectividad de la labor.

Este mismo principio es el empleado por los motores de búsqueda para relacionar las solicitudes de los usuarios con N cantidad de datos almacenados en determinado sistema.

Visto desde este ángulo, te invitamos a hacer una pausa y pensar en cómo los algoritmos favorecen no solo a los científicos de datos, sino a cualquier profesional, de cualquier industria, en cualquier sector.

Tipos de algoritmo más usados en Data Science

Ahora bien, el concepto de los algoritmos sigue siendo bastante amplio, dependiendo de su empleabilidad, e incluso la manera en cómo funcionan, pueden clasificarse en diversos tipos. Sin embargo, al enfocarnos en los usos principales dentro de la ciencia de datos, podemos destacar los siguientes.

• - Algoritmos de búsqueda: relacionan solicitudes y la información previamente almacenada.
• - Algoritmos de ordenamiento: permiten estructurar los datos de acuerdo a determinados criterios de interés.
• - Algoritmos de programación dinámica: permiten abordar un proceso grande en partes más pequeñas y secuenciales.
• - Algoritmos probabilísticos: se emplean cuando se debe ahorrar recursos apelando a soluciones basadas en tendencias.

Por supuesto, cada situación requiere emplear uno o varios tipos de algoritmos; el objetivo es encontrar cuál es el más adecuado para abordar la situación a la que nos enfrentamos.

Dominar el funcionamiento y la aplicación de los algoritmos es uno de los pilares esenciales para todo profesional que desee desarrollarse en el campo del Data Science. Si te apasiona comprender cómo los datos se transforman en decisiones inteligentes, cómo los algoritmos optimizan procesos y predicen comportamientos, te invitamos a formar parte de la Carrera en Data Science de Continental Florida University (CFU). Con un enfoque práctico, internacional y actualizado a las exigencias del mercado, este programa te preparará para convertirte en un experto capaz de diseñar soluciones basadas en datos y liderar la innovación tecnológica del futuro.

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