Un dataset es, en palabras simples, un conjunto de datos organizados que sirven para analizar información y tomar decisiones; por ejemplo, una tabla con edades, géneros, ciudades y hábitos de compras de clientes sirve mucho en empresas de tiendas en línea.
Casi todos hemos usado uno sin darnos cuenta: desde una lista de notas en Excel hasta un registro de ventas mensual.
Si te interesa entender cómo funcionan los datos por dentro y cómo se usan en el mundo real, las Maestrías en Ingeniería y Tecnología de la Información de UNIR ofrecen una sólida base para trabajar con datos, análisis y tecnología aplicada.
Definición de Dataset y su importancia en el análisis de datos
Según IBM, el conjunto de datos o dataset es “una colección de datos normalmente organizados en tablas, matrices o formatos específicos, como CSV o JSON, para facilitar su recuperación y análisis. Los conjuntos de datos son esenciales para el análisis de datos, el machine learning (ML), la inteligencia artificial (IA) y otras aplicaciones que requieren datos fiables y accesibles”. 1
Ahora bien, más allá de la definición técnica, la importancia de un dataset está en lo que permite hacer. Sin datos bien organizados, no hay análisis posible. Un buen set de datos ayuda a identificar patrones (como los de compra), detectar errores, anticipar comportamientos y respaldar decisiones.
En campos como el marketing, la salud, la educación o las finanzas, manipular datos fiables es la línea entre adivinar y decidir con base en información. Aún más importante cuando se trata de datasets en big data, donde el volumen y la velocidad de los datos son mucho mayores.
Estructura de un dataset: variables, registros y metadatos
Para entender cómo funciona un set de datos, conviene que veamos su estructura básica:
- Variables: son las columnas. Representan las características que se miden, como edad, precio, fecha o nivel educativo. Esta es la base de la estructura de variables de registros.
- Registros: son las filas. Cada una corresponde a un caso concreto, como una persona, una venta o un evento.
- Metadatos: describen los datos. Indican qué significa cada variable, en qué formato está, cuándo se recopiló y bajo qué condiciones.
Cuando esta estructura está clara, trabajar con datos se vuelve mucho más sencillo y se reducen errores en el análisis.
Tipos de dataset: clasificación y ejemplos reales
Algunos de los tipos de datasets más comunes son:
| Tipo de dataset | ¿Qué es? | Ejemplo |
|---|---|---|
| Dataset estructurado | Datos organizados en tablas | Una base de clientes en Excel |
| Dataset no estructurado | Información sin formato fijo | Correos electrónicos o imágenes |
| Dataset semiestructurado | Mezcla de estructurado y no estructurado | Archivos JSON o XML |
| Dataset longitudinal | Datos recogidos en el tiempo | Seguimiento mensual de ventas |
| Dataset transversal | Datos en un solo momento | Encuesta aplicada una sola vez |
En ciencia de datos, estos formatos aparecen constantemente. Por ejemplo, los ejemplos de dataset en ciencia de datos incluyen registros de sensores, historiales de navegación web o bases de datos de redes sociales.
Cómo trabajar con dataset
Trabajar con un dataset no es solo abrir un archivo y mirar números. El proceso suele empezar con la limpieza de datos: eliminar duplicados, corregir errores y completar valores faltantes. Luego viene la exploración, donde se observan patrones, tendencias y relaciones entre variables.
Finalmente, el conjunto de datos se analiza con métodos estadísticos o de programación para dar respuesta a preguntas específicas. Aquí también entra cómo crear un dataset, qué datos necesitas, cómo los vas a recolectar, en qué condiciones. Un buen conjunto de datos te evita perder el tiempo y evitarás sacar conclusiones erróneas.
En el mundo laboral, y más en proyectos de en big data, este proceso se ayuda de la tecnología, pero la base es la misma: datos limpios, organizados y con un propósito.
Ejemplos prácticos de dataset en la vida real
Para aterrizar el concepto, veamos algunos ejemplos sencillos de un set de datosen ciencia de datos:
- Un hospital que registra edad, diagnóstico y tratamiento de pacientes para mejorar la atención.
- Una tienda online que guarda datos de compras para recomendar productos.
- Una municipalidad que analiza datos de transporte para optimizar rutas.
- Una universidad que estudia el rendimiento académico a partir de notas y asistencia.
Todos estos casos parten de lo mismo: entender qué es un dataset y cómo usarlo correctamente.
En conclusión, un dataset es la base de todo análisis de datos: organiza información, permite detectar patrones y respalda decisiones. Comprender su estructuración, tipos y usos es esencial en el mundo digital actual.
Referencias bibliográficas:
1 IBM, ¿Qué es un conjunto de datos? – https://www.ibm.com/es-es/think/topics/dataset
