Datos

Datos

Ciencia de datos
1. Es un campo interdisciplinario donde se utiliza métodos, procesos, algoritmos y tecnologías de información para conseguir el valor de los datos con el objetivo de responder algo.
  1. Las preguntas que podemos plantearnos son “qué pasó”, “por qué pasó”, “qué pasará” y “qué se puede hacer con los resultados”.
2. Relación con películas
  1. Margin Call
    1. Se utilizan datos para saber la eficacia de un proceso y se hace una estimación de las perdidas en la empresa
  2. The Big Short
    1. Con los datos el protagonista predice el futuro del mercado y toma una decisión
Analítica de datos
1. Se utiliza para el descubrimiento, interpretación y comunicación de patrones significativos de los datos
  1. Para la toma de decisiones efectivas
2. Es el analisis de los datos o estadísticas usando sistemas computacionales
Big Data
1. Son datos que contienen una mayor variedad y se presentan en volúmenes crecientes y a mayor velocidad
  1. Se le conoce como "las tres V"
  2. Datos masivos mayormente no estructurados
2. Puede ocupar terabytes y petabytes de espacio de almacenamiento en diversos formatos, incluidos texto, vídeo, sonido, imágenes y más.
Metodología CRISP DM
1. Aplicación para la ciencia de datos
2. Fases de esta metodología
  1. Fase 1. Entendimiento del negocio
    1. Etapas
      1. Identificación de los objetivos del negocio
      2. Evaluación de la situación
      3. Definición de los objetivos para la analítica minería de datos
      4. Desarrollo de un plan de trabajo
  2. Fase 2. Entendimiento de los datos
    1. Etapas
      1. Recolección de los datos
      2. Descripción de los datos
      3. Exploración de los datos
      4. Verificación de la calidad de los datos
  3. Fase 3. Preparación de los datos
    1. Etapas
      1. Selección de los datos
      2. Limpieza de los datos
      3. Construcción de los datos
      4. Integración de los datos
  4. Fase 4. Modelación de los datos
    1. Etapas
      1. Selección de la técnica de modelación
      2. Diseño de pruebas
      3. Construcción del modelo
      4. Evaluación del modelo
  5. Fase 5. Evaluación
    1. Etapas
      1. Evaluación de los resultados
      2. Revisión del proceso o procesos
      3. Determinación de los siguientes pasos de acción
  6. Fase 6. Despliegue
    1. Etapas
      1. Planeación del monitoreo y mantenimiento
      2. Reporteo de los resultados finales
      3. Revisión de los resultados finales
3. Cross-industry standard process for data mining

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