Ciencia de Datos

Ciencia de Datos

1. Ciencia de datos

   • es
     • disciplina que permite que los datos sean útiles
       • "Persona que sabe más de estadística que cualquier programador y que a la vez, sabe más de programación que cualquier estadístico"
   • ayuda a
     • tomar decisiones importantes, de alta calidad, con riesgo controlado, basadas en conclusiones
       • estadística
         • ciencia de cambiar tu mente
   • Indicador de Rendimiento Clave (KPI
     • es
       • valor medible que demuestra la eficacia con la que una empresa logra los objetivos
         • ejemplos:
           • Margen de beneficio neto
           • Ingreso periódico recurrente (MRR)
           • Flujo de caja operativo (OCF)
           • Crecimiento de las ventas
           • Valor planificado
           • Varianza de horario
     • brindan
       • información de rendimiento, permite a las organizaciones comprender si van por buen camino hacia sus objetivos
     • sirven para
       • tomar decisiones, mejorar el desempeño y que las decisiones basadas en datos crezcan más rápido
     • Tipos
       • negocios
       • financieros
       • ventas
       • mercadotecnia
       • gestión de proyectos
     • niveles para evaluar el éxito
       • KPIs de alto nivel
         • desempeño general de la empresa
           • crecimiento anual, ingreso anual recurrente (ARR), participación relativa en el mercado
       • KPIs de bajo nivel
         • procesos o empleados en departamentos
           • ventas, marketing o un centro de llamadas
     • generar un KIP
       • definir los objetivos principales del negocio
         • Metodología SMART

2. Analítica de datos

   • es
     • el proceso de inspeccionar, limpiar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil, sacar conclusiones y apoyar la toma de decisiones
   • Se utiliza en
     • negocios, ciencia y tecnología
   • tipos
     • Análisis descriptivo
       • Resume y describe características de un conjunto de datos
     • Análisis diagnóstico
       • Identifica causas de eventos pasados, respondiendo "¿por qué ocurrió esto?"
     • Análisis predictivo
       • Utiliza datos históricos para predecir futuros eventos
     • Análisis prescriptivo
       • Sugiere acciones a tomar para optimizar resultados
   • herramientas
     • software estadístico, hojas de cálculo, lenguaje de programación como Python

3. Big Data

   • es
     • GRANDES VOLÚMENES DE DATOS a menudo no estructurados, en los que las capacidades de procesamiento de las herramientas tradicionales de gestión de datos resultan ser inadecuadas
       • 4 dimensiones
         • volumen
         • variedad
         • veracidad
         • velocidad
   • necesita
     • terabytes y petabytes de espacio de almacenamiento
   • variedad
     • datos estructurados
       • fechas, claves, cantidades, tiempo
     • datos no estructurados
       • blogs, comentarios, etiquetado en fotos, videos
   • aplicado a
     • conjuntos de datos que superan capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en tiempo razonable

4. Metodología CRISP DM

   • es
     • metodología para la aplicación de ciencia de datos
       • modelo estándar abierto, describe los enfoques tradicionales usados por los expertos en la minería de datos, es el más usado para la analítica de datos
   • 6 fases
     • 1. Entendimiento del negocio
       • comprensión de los objetivos de proyecto
         • definición de un problema de análisis de datos, plan para alcanzar los objetivos.
     • 2. Entendimiento de los datos
     • 3. Preparación de los datoss
     • 4. Modelación de los datos
     • 5. Evaluación
     • 6. Despliegue

5. ¿Cómo se relaciona la Ciencia de Datos con ambas películas?

   • ambas destacan la importancia de un análisis profundo de datos y cómo la falta de este lleva a malas decisiones en el mundo financiero
     • Margin Call
       • los personajes utilizan modelos financieros para evaluar el riesgo de los activos
         • esto identifica riesgos, ayudando a las empresas a tomar decisiones informadas
     • The Big Short
       • analizan datos del mercado inmobiliario e indicadores para preever la caída del mercado
         • esto sirve para tomar decisiones estratégicas tras haber analizado tendencias, al utilizar datos históricos y análisis detallados
   • tratan sobre la crisis financiera de 2008, y de cómo el inadecuado análisis de datos e interpretación incorrecta de la información, contribuyeron esta crisis

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