Zusammenfassung der Ressource
Introducción a la Ciencia de Datos
- Ciencia de Datos
- Campo que utiliza métodos, procesos,
tecnológicos de datos para identificar patrones
y tomar decisiones informadas.
- Conceptos
- Análisis de Datos: Inspeccionar, y
modelar datos para descubrir
información útil.
- Modelos Predictivos: Pronostican
resultados basados en datos.
- Minería de Datos: Extracción de patrones
significativos de grandes bases de datos.
- Analítica de Datos
- Análisis de los datos o
estadísticas usando sistemas
computacionales
- Caracteríticas
- Descubrir,
interpretar y comunicar patrones
significativos en los datos
- Toma de decisiones efectiva
- Relación Ciencia de Datos con
ambas películas
- Margin Call
- Aplicación
Ciencia de Datos
- Uso de análisis de datos para
identificar colapso financiero
inminente
- Predicción de riesgos
financieros catastróficos
- Modelos financieros
para evaluar riesgo
- Consecuencias de la mala
interpretación de datos
- The Big Short
- Aplicación
Ciencia de Datos
- Detección de anomalías
en los préstamos
- Minería de datos para prever el
colapso financiero
- Análisis de datos de
productos financieros
- Identificación de patrones
antes del colapso general
- Big Data
- Grandes volúmenes de datos
- Características
- Estructurados como no estructurados
- Datos estructurados
- Tablas o bases de datos.
- Datos no estructurados
- Publicaciones en redes
sociales o videos.
- Son difíciles de gestionar con
herramientas tradicionales
- Conceptos
- Volumen: La enorme cantidad de datos
generados.
- Variedad: Diferentes tipos de datos
- Velocidad: La rapidez con la que se
generan y procesan los datos
- Fases de la Metodología CRISP DM
- Enfoque en Minería de Datos
- 1. Entendimiento del negocio
- Identificar, evaluar, definir y
desarrollar son pasos clave en un
proyecto de datos.
- 2. Entendimiento de los datos
- Recolectar, describir, explorar y
verificar la calidad de los datos.
- 3. Preparación de los datos
- Seleccionar, limpiar, construir e
integrar los datos.
- 4. Modelación de los datos
- Seleccionar técnica, diseñar pruebas,
construir y evaluar el modelo.
- 5. Evaluación
- Evaluar resultados, revisar procesos y
determinar próximos pasos.
- 6. Despliegue
- Planear monitoreo, reportar y revisar
resultados finales.