CIENCIA DE DATOS

CIENCIA DE DATOS

Si se tiene identificada la ventaja que se quiere obtener, la ciencia de datos permite analizar grandes cantidades de datos que existen involucrando la estadística, la matemática, la ingenieria de computo y la IA.

ANÁLISIS DESCRIPTIVO

Se caracteriza por la visualización de los datos y su comodidad a la hora de interpretarlos. (Gráficos)

ANÁLISIS DE DIAGNÓSTICO

Su principal característica es la presentación de los datos de manera detallada, esto con el fin de identificar patrones que los hacen únicos.

ANÁLISIS PREDICTIVO

Este tipo de análisis permite usar los datos históricos, para realizar predicciones, teniendo en cuenta las condiciones de causaliad.

ANÁLISIS PRESCRTIVO

Es la segunda fase de los datos predictivos, donde predice y al mismo tiempo da una osible solución.

BENEFICIOS

DESCRUBRIR PATRONES DESCONOCIDOS: Oportunidad de mejora y continuidad del negocio.

INNOVACIÓN DE PRODUCTOS Y SOLUCIONES: Innovar operaciones interna y externas.

OPTIMIZAR TIEMPOS: Reducción de tiempos de rspuesta y reacción.

SE USA PARA:

PROCESO DE LA CIENCIA DE DATOS

OBTENER DATOS: Extraer datos de fuentes internas y externas

DEPURAR DATOS: Normalizar el formato de los datos

EXPLORAR DATOS: Análisis prliminar para generar estadísticas

MODELAR DATOS: Modelo que permite mediante la IA hayar patrones y por ende hacer predicciones

INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS: Visualizar los datos de manera que permitan dar conclusiones, predicciones y soluciones a la problemática

TÉCNICAS

TECNOLOGÍAS

AGRUPACION: Agrupar datos para identificar patrones y anomalías

CLASIFICACIÓN: Ordenar los datos en categorías

REGRESIÓN: Consiste en encontrar la elación entre dos datos que a simple vista no tienen relación alguna

Inteligencia artificial

Computación en la nube

Internet de las cosas

Computación cuántica

HERRAMIENTAS

Almacenamiento de datos

Machine learning

Análisis