28658928
Beschreibung
Mindmap von JOSUE URIEL MELGAREJO VERA, aktualisiert more than 1 year ago
|
Erstellt von JOSUE URIEL MELGAREJO VERA
vor mehr als 3 Jahre
|
|
¿Qué es la Ciencia de Datos?
- ¿Cuál es la diferencia entre la ciencia
de datos , la inteligencia artificial y el
aprendizaje automático?
- La ciencia de datos es un subconjunto de la IA
que se refiere más a las áreas superpuestas
de las estadísticas, los métodos científicos y el
análisis de datos.
- El Aprendizaje automático es otro subconjunto de la IA y
consiste en las técnicas que permiten que las
computadoras descubran cosas a partir de los datos y
realicen aplicaciones de IA.
- IA significa hacer que una computadora
imite de alguna forma el
comportamiento humano.
- La ciencia de datos es un subconjunto de la IA
que se refiere más a las áreas superpuestas
de las estadísticas, los métodos científicos y el
análisis de datos.
- Cómo la ciencia de datos está
transformando los negocios
- Determinar la fuga de clientes
analizando los datos que se recopilan
de los centros de llamadas, para que
el departamento de Marketing pueda
tomar medidas a fin de retenerlos.
- Optimizar la cadena de suministro al
predecir cuándo se producirán fallos en los
equipos.
- Determinar la fuga de clientes
analizando los datos que se recopilan
de los centros de llamadas, para que
el departamento de Marketing pueda
tomar medidas a fin de retenerlos.
- Herramientas para la Ciencia de Datos
- Planificación
- Construir un
modelo de
datos
- Evaluar un modelo
- Explicar los modelos
- Implementar un modeo
- Monitorear los modelos.
- Monitorear los modelos.
- Implementar un modeo
- Explicar los modelos
- Evaluar un modelo
- Construir un
modelo de
datos
- Planificación
- ¿Quién supervisa el proceso de ciencia
de datos?
- DIRECTORES COMERCIALES
- DIRECTORES DE TEGNOLOGÍA
INFORMÁTICA
- DIRECTORES DE CIENCIA DE DATOS
- DIRECTORES COMERCIALES
- ¿Qué es un científico de
datos?
- Desarrolla de estrategias para analizar datos; la preparación de datos para su análisis;
explorar, analizar y visualizar datos; construir modelos con datos mediante lenguajes de
programación como Python y R; e implementar modelos en aplicaciones.
- Desarrolla de estrategias para analizar datos; la preparación de datos para su análisis;
explorar, analizar y visualizar datos; construir modelos con datos mediante lenguajes de
programación como Python y R; e implementar modelos en aplicaciones.
- Desafíos de la implementación de la ciencia de datos
- Los científicos de datos no pueden trabajar de forma eficiente
- Los desarrolladores de aplicaciones no pueden acceder a un aprendizaje automático
utilizable
- Los administradores de Tecnología Informática dedican demasiado tiempo al soporte
- Los directores empresariales se encuentran muy alejados de la ciencia de datos
- Los científicos de datos no pueden trabajar de forma eficiente
Möchten Sie kostenlos Ihre eigenen Mindmaps mit GoConqr erstellen? Mehr erfahren.