CLASE 4

CLASE 4

1. DATA ANALYTICS

   • EJEMPLOS DE MONTOS DE DATOS :
     • INTELIGENCIA ARTIFICIAL : EN LA SELECCION PARA UN TRABAJO °LOS CV SON FILTRADOS ANTES DE SER ANALIZADOS X UN HUMANO °SE CUESTIONA LA NEUTRALIDAD °AHORRO EN TIEMPO Y DINERO
     • EL PERFIL EN REDES SOCIALES ; IMPEDIR PEDIR UN PRESTAMO POR PATRONES EN LA WEB
     • PUEDE DETECTAR SI ERES ADICTO
   • BIG DATA
     • GRAN VOLUMEN DE DATOS GENERADOS A GRAN VELOCIDAD POR DIVERSAS FUENTES Y DE LOS PROCEDIMIENTOS USADOS PARA IDENTIFICAR PATRONES RECURRENTES
       • PROPIEDADES
         • VOLUMEN
           • VUELO GENERA 240 TB
           • CREACION DE GRAN CANTIDAD DE DATOS
           • 40000 MILLONES DE FOTOS EN SU BDD
           • 400000 MILL. DE FOTOS EN LAS BD
           • 10000 transacciones por segundo
           • 7 tb de datos diarios
         • VELOCIDAD
           • LOS DATOS SON GENERADOS EN TIEMPO REAL
           • JUEGOS EN LINEA ATIENDEN A MILLONES DE USUARIOS RECURRNTES GENERANDO DATOS
         • VARIEDAD
           • DIVERSOS TIPOS DE DATOS Y FUENTES
           • ESTRUCTURADOS
             • °SISTEMAS TRANSACCIONALES °BASES DE DATOS
           • SEMI- ESTRUCTURADOS
             • °RRSS °SISTEMAS GEOESPACIALES
           • NO-ESTRUCTURADOS
             • - TEXTOS- FOTOS -VIDEOS-AUDIO
   • APRENDIZAJE AUTOMATIZADO
     • ALGORITMOS DE APRENDIZAJE QUE PERMITEN A UNA MAQUINA APRENDER DE LOS EJEMPLOS QUE SE LE PRESENTEN
   • OBJETIVOS :
     • DESCUBRIR MEDIANTE SOFTWARE PATRONES Y CONEXIONES
       • ENTREGAN INFO VALOISA SOBRE EL USUARIO
     • DISCIPLINA MULTIDISCIPLINARIA
       • ESTADISTICA
       • MARCHINE LEARNING
         • REDES SOCIALES
           • SOLUCION DE PRBLEMAS QUE POSEEN UNA ESTRUCTURA DE RED
             • RELACION ENTRE INDIVIDUOS , EN VEZ DE SUS ATRIBUTOS
             • ANALISIS BASADOS EN TEORIAS DE GRAFOS
               • COMUNICACION: REPRESENTANDO RELACIONES COMO REDES
                 • GRAFOS
                   • NODOS
                     • ACTORES INDIVIDUALES QUE SE RELACIONAN CON OTROS
                   • ENLACES
                     • REPRESENTAN INTERACCIONES SIMILARIDADES O RELACIONES SOCIALES
                   • ATRIBUTOS
                     • PROPIEDADES DE ACTORES Y ENLACES
                       • PESO Y DIRECCION: AT. ESPECIAL QUE INDICA LA FUERZA DE ENLACE
             • NO SOLO REPRESENTA RELACIONES HUMANAS
             • EJEMPLOS 76-81
             • DOS TIPOS DE RED
               • SOCIOMETRICA
               • EGO-RED
               • APLICACIONES DE ARS
                 • ORGANIZACIONES POLICIAL RRSS ORG.SOCIALES OPERADORES
                   • VER PDF
       • BIOLOGICA
         • TECNICA DE APRENDIZAJE ARTIFICIAL
           • APREDIZAJE SUPERVISADO
             • EL ANALISTA SUPERVISA EL APRENDIZAJE DE LA MAQUINA LE PROPORCIONA LA RESPUESTA CORRECTA
               • EL PROCESO TIENE DOS ETAPAS
                 • ENTRENAMIENTO Y PREDICCION
                   • VER PDF 46- 62
           • APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
             • EL ANALISTA CUENTA CON UNA GRAN CANTIDAD DE DATOS, PERO IGNORA CUALES SON SUS PATRONES DE ORGANIZACION
               • EJEMPLO: UNA EMPRESA QUIERE CONOCER CUANTOS CLIENTES TIENE
             • CLUSTERING : AGRUPAR OBJETOS BASADOS EN PROPIEDADES COMUNES DE ESTOS
               • LOS OBJETOS PERTENECIENTES AL MISMO CLUSTER POSEEAN SIMILITUDES Y DISTINTOS A OTROS GRUPOS
                 • ALGORITMO MAS BASICO ES K-MEANS
                   • VER PDF 67- 73
       • SOCIOLOGIA
       • USOS
         • • TRES TIPOS DE ANLISIS
             • SUPERVISADO(PREDICTIVO)
               • HACER PREDICCIONES SOBRE EL FUTURO
                 • PREVENCION DE UN FRAUDE MANTENCION DE UNA MAQUINARIA
             • NO-SUPERVISADO(DESCRIPTIVO)
               • IDENTIFICAR LOS DATOS PARA PATRONES DE COMPORAMILENTO REGLAS DE ASOCIACION
                 • ENCONTRAR TIPOS DE CLIENTES SEGUN SUS PREFERNCIAS
             • RECURRENTE
               • ENSAYO Y ERROR
                 • HACER CAMINAR A UN ROBOT
             • EJEMPLOS
         • tip.os de empresas
           • SUPERMERCADO
             • DECIDIR LAS OFERTAS MEJORAR ORG DE SHELF
           • TARJETA DE CRED
             • IDENTIFICA COMPRA FRAUDULENTA AVISOS PUBLICITARIOS EN ESTADOS DE CUENTA
           • NETFLIX
             • RECOMENDAR PELICULAS A USUARIOS
           • MARKETING
             • ANALISIS DE CANASTA DE COMPRA
           • LOGISTICA
             • PRODUCCION DE DEMANDA
           • GOBIERNO
             • EVACION TRIBUTARIA ATAQUES TERRORISTAS DELITO
   • ANALIZAR LOS DATOS DE

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