Introducción a los datasets

 Introducción a las Colecciones de Datos

Los "datasets" o conjuntos de datos son agrupaciones de información, habitualmente dispuestas en formatos estructurados como tablas. En estas tablas, cada fila simboliza una observación o registro individual, mientras que las columnas se corresponden con las distintas características o variables relacionadas con cada observación.

Características Principales de los Conjuntos de Datos

• Estructura: Poseen una organización clara y definida, lo que simplifica su examen y tratamiento. La forma más habitual es la tabular.
• Diversidad de Datos: Incluyen variados tipos de información, como valores numéricos, categorías, textos, fechas, y otros.
• Dimensión: Su tamaño puede oscilar desde pequeñas agrupaciones de información hasta vastos conjuntos que demandan herramientas especializadas para su manejo.
• Calidad de los Datos: Es un aspecto crucial. Pueden presentar desafíos como ausencia de datos, inconsistencias o errores.
• Origen: Su procedencia es variada, pudiendo derivar de experimentos, encuestas, registros transaccionales, sensores, datos en línea, entre otros.

Adquisición de Conjuntos de Datos

• Recolección Directa: Mediante experimentos, encuestas o recopilación de datos operacionales.
• Fuentes de Acceso Público: Hay una amplia disponibilidad de conjuntos de datos en internet, ofrecidos por entidades gubernamentales, instituciones educativas y organizaciones diversas.
• Adquisición a Proveedores: Empresas especializadas en la compilación y venta de conjuntos de datos específicos.
• Creación mediante Simulación: En áreas como la física o la inteligencia artificial, se generan conjuntos de datos a través de simulaciones.

Usos en el Análisis de Datos

• Análisis Estadístico: Sirven para identificar tendencias, patrones y correlaciones en los datos.
• Aprendizaje Automático: Se utilizan para el entrenamiento y validación de modelos predictivos.
• Soporte en Decisiones Empresariales: Facilitan a las compañías una mejor comprensión de su mercado, clientela y operaciones.
• Investigación Científica: Son esenciales en numerosos campos científicos para la comprobación de hipótesis y teorías.
• Visualización de Información: Permiten transmitir datos de manera clara y efectiva.