En el mundo actual, los datos se han convertido en el nuevo oro. Sin embargo, no basta con recopilar una gran cantidad de datos, para sacarles el máximo partido es necesario procesarlos adecuadamente. Para facilitar el procesamiento de los datos, darles un sentido y aplicarlos en la industria, el clustering es fundamental.
En la Universidad Europea disponemos del máster en Data Science y el máster en Big Data para profundizar en el desarrollo de proyectos basados en datos.
El clustering es una de las técnicas de machine learning basadas en análisis estadístico que se utiliza para analizar los datos en entornos Big Data. En práctica, el clustering consiste en agrupar ítems en grupos con características similares que se conocen como clústeres, generalmente con el objetivo de identificar patrones, aunque también se utiliza en tareas de segmentación.
Cada clúster está formado por una colección de objetos o datos similares entre sí, pero con aspectos que los diferencian de otros objetos pertenecientes al conjunto de datos que forman parte de un clúster independiente. En la actualidad existen diferentes algoritmos de clustering, pero uno de los más extendidos es k-medias.
En este método se determina un número de grupos y el algoritmo se encarga de buscar los mejores centroides para realizar el agrupamiento, de manera que los elementos de cada grupo estén lo más cerca posible de sus centroides. Como el algoritmo funciona iterativamente, va actualizando el centro de los clústeres para ir reduciendo las distancias entre los elementos de cada clúster y el centro.
El clustering se puede clasificar de diferentes maneras según la relación de los clústeres entre sí y con los objetos de la base de datos. Una clasificación general hace referencia al clustering duro, en cuyo caso cada objeto pertenece a un solo clúster, y el clustering blando, en el que los objetos pertenecen a los clústeres según un grado de confianza o pertenencia.
Existen clasificaciones más específicas relacionadas con la partición que tienen en cuenta otros detalles:
En la actualidad, una de las aplicaciones más extendidas del clustering es la segmentación de mercado, para agrupar una base de datos de clientes en distintos segmentos o grupos con características similares, de manera que se les pueda ofrecer productos y servicios personalizados según sus necesidades e intereses.
Otra de las aplicaciones más interesantes del clustering se centra en el machine learning. El clustering permite a los algoritmos de aprendizaje automatizado entrenar y conocer de forma adecuada los datos con los que desarrollan sus actividades. Básicamente, ayuda a las máquinas a desarrollar capacidades de análisis rápidamente, usando grandes volúmenes de datos y cometiendo la menor cantidad de errores posible.
No obstante, el clustering se puede aplicar prácticamente en todos los sectores. Por ejemplo, puede ayudar a determinar los distintos patrones climáticos de una región o descubrir las zonas más peligrosas en los terremotos. En el sector urbanístico se puede usar para agrupar viviendas y estudiar sus valores en función de su ubicación geográfica u otros factores.
También permite detectar las zonas con mayores tasas de criminalidad o estudiar mejor las diferentes especies de plantas y animales a través de clústeres. Eso significa que los especialistas en Data Science tienen amplias salidas laborales, sobre todo porque cada vez más sectores de la economía comprenden la importancia de los datos y quieren aprovechar todo su potencial con técnicas de análisis avanzadas como el clustering.