Ciencia de Datos

Ciencia de Datos

1. Concepto

   • Estudio científico de gran cantidad de datos
     • Combina
       • Matemáticas
       • Estadísticas
       • Programación especializada
       • Inteligencia Artificial (IA)
       • Machine learning
     • Objetivo
       • Extraer información
       • Obtener conocimientos
       • Tomar decisiones
       • Hacer predicciones
       • Descubrir patrones
     • Ejemplo
       • En una empresa
         • Ayuda
           • Detectar transacciones fraudulentas
           • Prevenir fallos en los dispositivos
           • Proporciona información de los clientes
             • Para campañas de marketing
           • Optimizar la gestión de inventario
           • Gestionar riesgos financieros

2. Analítica de Datos

   • Concepto
     • Examinar conjuntos de datos
       • Objetivo
         • Obtener información
         • Optimizar la toma desiciones
         • Mejorar el desempeño organizacional
       • Datos filtrados de una base de datos de la empresa
       • Ejemplo
         • Área de la salud
           • Ayuda
             • Modernizar procedimientos
             • Automatizar tareas
               • Para agilizar la atención humana
             • Realizar diagnósticos predictivos más precisos
   • Tipos
     • Descriptiva
       • ¿Qué pasó?
     • De diagnóstico
       • ¿Por qué sucedió?
     • Predictivo
       • Lo que sucederá
     • Prescriptivo
       • ¿Qué hacer para que suceda?

3. Big Data

   • Concepto
     • Gran volumen de datos
       • Características como
         • Tamaño
         • Complejidad
         • Velocidad de crecimiento
         • Dificultan
           • Captura
           • Gestión
           • Análisis
           • Procesamiento
           • Mediante
             • Herramientas convencionales
       • Datos
         • Desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes
         • No estructurados
         • Generados por tecnologías modernas
   • Ejemplo
     • Industria sanitaria
       • Big Data aparece en
         • Registros de pacientes
         • Planes de salud
         • Información de seguros

4. Metodología CRISP DM

   • Fases
     • 6. Despliegue
       • Etapas
         • Planeación del monitoreo y planeamiento
         • Reportar resultados finales
         • Revisar resultados finales
     • 5. Evaluación
       • Etapas
         • Evaluación de resultados
         • Revisión del proceso
         • Determinar los siguientes pasos
     • 2. Entendimiento de los datos
       • Etapas
         • Recolección de datos
         • Descripción de datos
         • Exploración de datos
         • Verificar la calidad de datos
     • 1. Entendimiento del negocio
       • Etapas
         • Identificar objetivos del negocio
         • Evaluar la situación
         • Identificar objetivos para la analítica de datos
         • Desarrollar un plan de trabajo
     • 3. Preparación de los datos
       • Etapas
         • Selección de datos
         • Limpieza de datos
         • Construcción de los datos
         • Integración de datos
     • 4. Modelación de los datos
       • Etapas
         • Selección de la técnica de modelación
         • Diseño de pruebas
         • Construcción del modelo
         • Evaluación del modelo

5. Relación con las películas

   • The Big Short
     • Análisis de datos
       • Analizó el comportamiento de los bonos de los préstamos para hipoteca
     • Recolección de datos
       • El protagonista recolectó datos del sector inmobiliario
     • Generar conocimiento
       • Encontró una oportunidad de negocio
     • Tomar decisiones
       • Va a aprovechar esa brecha en los préstamos para generar ganancias
   • The Music Stops
     • Análisis de datos
       • Mediante la estadística observaron un comportamiento de los activos
     • Predicciones
       • Conocieron los datos a modificar para evitar la pérdida
     • Tomar decisiones
       • Elegir una estrategia de acción en base a la predicción

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