oneAPI Data Analytics Library (oneDAL; anteriormente Intel Data Analytics Acceleration Library o Intel DAAL), es una biblioteca de bloques de construcción algorítmicos optimizados para las etapas de análisis de datos más comúnmente asociadas con la resolución de problemas de Big Data . [4] [5] [6] [7]
La biblioteca es compatible con procesadores Intel y está disponible para los sistemas operativos Windows , Linux y macOS . [2] La biblioteca está diseñada para utilizar plataformas de datos populares, incluidas Hadoop , Spark , R y MATLAB . [4] [8]
Historia
Intel lanzó la Biblioteca Intel de análisis de datos (oneDAL) el 8 de diciembre de 2020. También lanzó la Biblioteca de aceleración de análisis de datos el 25 de agosto de 2015 y la llamó Biblioteca de aceleración de análisis de datos Intel 2016 (Intel DAAL 2016). [9] oneDAL se incluye con Intel oneAPI Base Toolkit como producto comercial. Una versión independiente está disponible comercialmente o de forma gratuita, [3] [10] la única diferencia está relacionada con el soporte y el mantenimiento.
Licencia
Licencia Apache 2.0
Detalles
Categorías funcionales
Intel DAAL tiene los siguientes algoritmos: [11] [4] [12]
- Análisis
- Momentos de orden bajo: incluye calcular el mínimo, el máximo, la media, la desviación estándar, la varianza, etc. para un conjunto de datos.
- Cuantiles: dividir observaciones en grupos de igual tamaño definidos por órdenes de cuantiles.
- Matriz de correlación y matriz de varianza-covarianza: una herramienta básica para comprender la dependencia estadística entre variables. El grado de correlación indica la tendencia de un cambio a indicar el cambio probable en otro.
- Matriz de distancia coseno: medición de distancia por pares utilizando la distancia coseno.
- Matriz de distancia de correlación: medición de la distancia por pares entre elementos utilizando la distancia de correlación.
- Agrupación: agrupar datos en grupos sin etiquetar. Esta es una técnica típica utilizada en el "aprendizaje no supervisado" donde no existe un modelo establecido en el que confiar. Intel DAAL proporciona 2 algoritmos para agrupación en clústeres: K-Means y "EM para GMM".
- Análisis de Componentes Principales (PCA): el algoritmo más popular para la reducción de dimensionalidad.
- Minería de reglas de asociación: detección de patrones de coocurrencia. Comúnmente conocido como “minería de cestas de compras”.
- Transformación de datos mediante descomposición matricial: DAAL proporciona algoritmos de descomposición Cholesky, QR y SVD.
- Detección de valores atípicos: identificación de observaciones que están anormalmente distantes de la distribución típica de otras observaciones.
- Entrenamiento y Predicción
- Regresión
- Regresión lineal: el método de regresión más simple. Ajustar una ecuación lineal para modelar la relación entre variables dependientes (cosas por predecir) y variables explicativas (cosas conocidas).
- Clasificación: construcción de un modelo para asignar elementos en diferentes grupos etiquetados. DAAL proporciona múltiples algoritmos en esta área, incluido el clasificador Naïve Bayes, la máquina de vectores de soporte y clasificadores de clases múltiples.
- Sistemas de recomendación
- Redes neuronales
Intel DAAL admitía tres modos de procesamiento:
- Procesamiento por lotes: cuando todos los datos caben en la memoria, se llama a una función para procesar todos los datos a la vez.
- Procesamiento en línea (también llamado Streaming): cuando no todos los datos caben en la memoria. Intel® DAAL puede procesar fragmentos de datos individualmente y combinar todos los resultados parciales en la etapa de finalización.
- Procesamiento distribuido: DAAL admite un modelo similar a MapReduce. Los consumidores en un clúster procesan datos locales (etapa de mapa) y luego el proceso de Productor recopila y combina resultados parciales de los Consumidores (etapa de reducción). Intel DAAL ofrece flexibilidad en este modo al dejar las funciones de comunicación completamente en manos del desarrollador. Los desarrolladores pueden optar por utilizar el movimiento de datos en un marco como Hadoop o Spark, o codificar explícitamente las comunicaciones, muy probablemente con MPI.
Análisis de datos: cursos, trayectorias profesionales y expectativas de la industria
Introducción
El análisis de datos se ha convertido en un campo esencial en el entorno empresarial moderno. A medida que las organizaciones dependen cada vez más de los datos para impulsar la toma de decisiones, la demanda de analistas de datos capacitados continúa creciendo. Este artículo proporciona una descripción general de los cursos de análisis de datos, posibles trayectorias profesionales y lo que la industria espera de los profesionales en este campo.
Tabla de contenido
- Introducción
- Comprender el análisis de datos
- Definición y alcance
- Importancia en los negocios modernos
- Cursos de análisis de datos
- Tipos de cursos
- Descripción general del plan de estudios
- Certificaciones y Plataformas Online
- Trayectorias profesionales en análisis de datos
- Posiciones de nivel de entrada
- Roles de nivel medio y especializados
- Funciones de liderazgo y de alto nivel
- Expectativas de la industria
- Capacidades y competencias clave
- Herramientas y tecnologías
- Futuras tendencias
- Retos y oportunidades
- Conclusión
- Enlaces externos y referencias
Comprender el análisis de datos
Definición y alcance
El análisis de datos implica el proceso de examinar conjuntos de datos para sacar conclusiones sobre la información que contienen. Esto puede incluir el uso de diversas técnicas y herramientas para analizar datos sin procesar y hacerlos útiles para la toma de decisiones.
Importancia en los negocios modernos
En el mundo actual impulsado por los datos, las empresas dependen del análisis de datos para obtener información, mejorar los procesos y tomar decisiones informadas. El análisis de datos ayuda a las organizaciones a comprender el comportamiento de los clientes, optimizar las operaciones y crear ventajas competitivas.
Cursos de análisis de datos
Tipos de cursos
Los cursos de análisis de datos están diseñados para satisfacer diferentes necesidades de aprendizaje y etapas profesionales. Éstas incluyen:
- Cursos introductorios: adecuados para que principiantes adquieran conocimientos básicos.
- Cursos intermedios: se centran en técnicas y herramientas más complejas.
- Cursos Avanzados: Dirigidos a profesionales que buscan profundizar su experiencia.
- Cursos especializados: cubren áreas específicas como aprendizaje automático, big data o análisis empresarial.
Descripción general del plan de estudios
Un plan de estudios típico de análisis de datos cubre:
- Estadística y Probabilidad: Conceptos y métodos fundamentales.
- Gestión de datos: recopilación, limpieza y almacenamiento de datos.
- Visualización de datos: Técnicas para representar datos gráficamente.
- Aprendizaje automático: algoritmos y modelado predictivo.
- Lenguajes de programación: Python, R, SQL y otros lenguajes relevantes.
Numerosas certificaciones y plataformas en línea ofrecen cursos de análisis de datos, que incluyen:
- Coursera: Ofrece cursos de universidades líderes.
- edX: Ofrece cursos de instituciones como MIT y Harvard.
- Udacity: Presenta programas de nanogrados.
- GainBadge: Plataforma que ofrece certificaciones especializadas (https://gainbadge.com/).
Trayectorias profesionales en análisis de datos
Posiciones de nivel de entrada
Los roles de nivel inicial en análisis de datos incluyen:
- Analista de Datos: Responsable de analizar datos y generar informes.
- Analista de negocios: se enfoca en cerrar la brecha entre TI y los negocios a través del análisis de datos.
- Científico de datos junior: implica tareas de limpieza de datos, modelado básico y análisis.
Roles de nivel medio y especializados
A medida que los profesionales adquieren experiencia, pueden avanzar a:
- Científico de datos: Desarrolla modelos y algoritmos avanzados.
- Ingeniero de datos: se centra en la construcción y el mantenimiento de infraestructura de datos.
- Analista de Inteligencia de Negocios: Se especializa en herramientas de visualización de datos y generación de informes.
Funciones de liderazgo y de alto nivel
Los profesionales experimentados pueden pasar a puestos de alto nivel o de liderazgo, tales como:
- Arquitecto de datos: diseña arquitecturas y marcos de datos.
- Director de datos (CDO): lidera la estrategia y la gobernanza de datos.
- Gerente de análisis: gestiona equipos y proyectos de análisis.
Expectativas de la industria
Capacidades y competencias clave
La industria espera que los analistas de datos posean una variedad de habilidades, que incluyen:
- Pensamiento Analítico: Capacidad para interpretar y analizar datos complejos.
- Competencia técnica: conocimiento de lenguajes y herramientas de programación relevantes.
- Habilidades de comunicación: capacidad para presentar los hallazgos de forma clara y eficaz.
- Resolución de problemas: Aptitud para abordar los desafíos empresariales con soluciones de datos.
Las herramientas y tecnologías comunes en el análisis de datos incluyen:
- Lenguajes de programación: Python, R, SQL.
- Herramientas de visualización de datos: Tableau, Power BI.
- Tecnologías de Big Data: Hadoop, Spark.
- Bibliotecas de aprendizaje automático: TensorFlow, Scikit-learn.
Futuras tendencias
Las tendencias emergentes en análisis de datos incluyen:
- Inteligencia artificial y aprendizaje automático: uso cada vez mayor de IA y ML en análisis.
- Ética de los datos: énfasis creciente en el uso ético de los datos.
- Analítica Automatizada: Desarrollo de herramientas que automaticen los procesos de análisis.
- Análisis en tiempo real: demanda de procesamiento de datos e información en tiempo real.
Retos y oportunidades
Desafíos
Los profesionales del análisis de datos enfrentan varios desafíos, tales como:
- Calidad de los datos: garantizar la precisión y coherencia de los datos.
- Preocupaciones de privacidad: gestión y protección de datos confidenciales.
- Cambios tecnológicos rápidos: mantenerse al día con las herramientas y técnicas en evolución.
Oportunidades
A pesar de los desafíos, el campo del análisis de datos ofrece numerosas oportunidades, que incluyen:
- Alta demanda: fuerte demanda de profesionales de datos capacitados.
- Industrias diversas: oportunidades en varios sectores, desde finanzas hasta atención médica.
- Innovación: Potencial para impulsar la innovación y la toma de decisiones estratégicas.
Conclusión
El análisis de datos es un campo dinámico y de rápido crecimiento con un importante potencial profesional. Al realizar cursos y certificaciones relevantes, los profesionales pueden adquirir las habilidades necesarias para cumplir con las expectativas de la industria y aprovechar las numerosas oportunidades disponibles.
Enlaces externos y referencias
- GainBadge: Plataforma que ofrece certificaciones especializadas en análisis de datos.
- Coursera
- edx
- Udacidad
Referencias
- ^ "Notas de la versión de la biblioteca de aceleración de análisis de datos Intel®". software.intel.com .
- ^ abcd Biblioteca de aceleración de análisis de datos Intel® (Intel® DAAL) | Software Intel®
- ^ ab "Proyecto de código abierto: Biblioteca de aceleración de análisis de datos Intel (DAAL)".
- ^ a b "DAAL github".
- ^ "Intel actualiza el kit de herramientas para desarrolladores con la biblioteca de aceleración de análisis de datos".
- ^ "Intel agrega funciones de big data a las bibliotecas matemáticas".
- ^ "Intel aprovecha HPC Core para impulsar herramientas de análisis". nextplatform.com . 2015-08-25.
- ^ "Pruebe Intel DAAL para procesar Big Data".
- ^ "Biblioteca de aceleración de análisis de datos Intel".
- ^ "Licencias comunitarias de bibliotecas de rendimiento Intel".
- ^ Guía para desarrolladores de la biblioteca de aceleración de análisis de datos Intel(R) 2020
- ^ "Introducción a Intel DAAL, parte 1: regresión polinómica con computación en modo por lotes".
enlaces externos
