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Introducción a la Ciencia de Datos
Descrição
Ciencia de Datos Mapa Mental sobre Introducción a la Ciencia de Datos, criado por Ricardo Howard em 18-09-2024.
Sem etiquetas
ciencia de datos
mapa mental
fase 1
ciencia de datos
Mapa Mental por
Ricardo Howard
, atualizado 13 dias atrás
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Criado por
Ricardo Howard
13 dias atrás
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Resumo de Recurso
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.
Anexos de mídia
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Analitica De Datos Imagen De Freepik Rawpixel (image/jpeg)
Qué Es La Big Data Y Cómo Funciona Imagen Destacada (image/jpeg)
Grafica Crecimiento Big Data (image/jpeg)
Margin Call Fair Market Price (video/mp4)
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Fases Del Proceso Kdd Segun La Metodologia Crisp Dm Primeramente Se Debe Estudiar El (binary/octet-stream)
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