Datos

Datos

1. Ciencia de datos

   • Es un campo interdisciplinario donde se utiliza métodos, procesos, algoritmos y tecnologías de información para conseguir el valor de los datos con el objetivo de responder algo.
     • Las preguntas que podemos plantearnos son “qué pasó”, “por qué pasó”, “qué pasará” y “qué se puede hacer con los resultados”.
   • Relación con películas
     • Margin Call
       • Se utilizan datos para saber la eficacia de un proceso y se hace una estimación de las perdidas en la empresa
     • The Big Short
       • Con los datos el protagonista predice el futuro del mercado y toma una decisión

2. Analítica de datos

   • Se utiliza para el descubrimiento, interpretación y comunicación de patrones significativos de los datos
     • Para la toma de decisiones efectivas
   • Es el analisis de los datos o estadísticas usando sistemas computacionales

3. Big Data

   • Son datos que contienen una mayor variedad y se presentan en volúmenes crecientes y a mayor velocidad
     • Se le conoce como "las tres V"
     • Datos masivos mayormente no estructurados
   • Puede ocupar terabytes y petabytes de espacio de almacenamiento en diversos formatos, incluidos texto, vídeo, sonido, imágenes y más.

4. Metodología CRISP DM

   • Aplicación para la ciencia de datos
   • Fases de esta metodología
     • Fase 1. Entendimiento del negocio
       • Etapas
         • Identificación de los objetivos del negocio
         • Evaluación de la situación
         • Definición de los objetivos para la analítica minería de datos
         • Desarrollo de un plan de trabajo
     • Fase 2. Entendimiento de los datos
       • Etapas
         • Recolección de los datos
         • Descripción de los datos
         • Exploración de los datos
         • Verificación de la calidad de los datos
     • Fase 3. Preparación de los datos
       • Etapas
         • Selección de los datos
         • Limpieza de los datos
         • Construcción de los datos
         • Integración de los datos
     • Fase 4. Modelación de los datos
       • Etapas
         • Selección de la técnica de modelación
         • Diseño de pruebas
         • Construcción del modelo
         • Evaluación del modelo
     • Fase 5. Evaluación
       • Etapas
         • Evaluación de los resultados
         • Revisión del proceso o procesos
         • Determinación de los siguientes pasos de acción
     • Fase 6. Despliegue
       • Etapas
         • Planeación del monitoreo y mantenimiento
         • Reporteo de los resultados finales
         • Revisión de los resultados finales
   • Cross-industry standard process for data mining

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