Mapa mental
Ciencia de Datos

Contenido del mapa
Ciencia de Datos
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
- Ayuda
- En una empresa
- Combina
- Estudio científico de gran cantidad de datos
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
- Ayuda
- Área de la salud
- Objetivo
- Examinar conjuntos de datos
- Tipos
- Descriptiva
- ¿Qué pasó?
- De diagnóstico
- ¿Por qué sucedió?
- Predictivo
- Lo que sucederá
- Prescriptivo
- ¿Qué hacer para que suceda?
- Descriptiva
- Concepto
Big Data
- Concepto
- Gran volumen de datos
- Características como
- Tamaño
- Complejidad
- Velocidad de crecimiento
- Dificultan
- Captura
- Gestión
- Análisis
- Procesamiento
- Mediante
- Herramientas convencionales
- Herramientas convencionales
- Datos
- Desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes
- No estructurados
- Generados por tecnologías modernas
- Características como
- Gran volumen de datos
- Ejemplo
- Industria sanitaria
- Big Data aparece en
- Registros de pacientes
- Planes de salud
- Información de seguros
- Big Data aparece en
- Industria sanitaria
- Concepto
Metodología CRISP DM
- Fases
- 6. Despliegue
- Etapas
- Planeación del monitoreo y planeamiento
- Reportar resultados finales
- Revisar resultados finales
- Etapas
- 5. Evaluación
- Etapas
- Evaluación de resultados
- Revisión del proceso
- Determinar los siguientes pasos
- Etapas
- 2. Entendimiento de los datos
- Etapas
- Recolección de datos
- Descripción de datos
- Exploración de datos
- Verificar la calidad de datos
- Etapas
- 1. Entendimiento del negocio
- Etapas
- Identificar objetivos del negocio
- Evaluar la situación
- Identificar objetivos para la analítica de datos
- Desarrollar un plan de trabajo
- Etapas
- 3. Preparación de los datos
- Etapas
- Selección de datos
- Limpieza de datos
- Construcción de los datos
- Integración de datos
- Etapas
- 4. Modelación de los datos
- Etapas
- Selección de la técnica de modelación
- Diseño de pruebas
- Construcción del modelo
- Evaluación del modelo
- Etapas
- 6. Despliegue
- Fases
Relación con las películas
- The Big Short
- Análisis de datos
- Analizó el comportamiento de los bonos de los préstamos para hipoteca
- Analizó el comportamiento de los bonos de los préstamos para hipoteca
- Recolección de datos
- El protagonista recolectó datos del sector inmobiliario
- El protagonista recolectó datos del sector inmobiliario
- Generar conocimiento
- Encontró una oportunidad de negocio
- Encontró una oportunidad de negocio
- Tomar decisiones
- Va a aprovechar esa brecha en los préstamos para generar ganancias
- Va a aprovechar esa brecha en los préstamos para generar ganancias
- Análisis de datos
- The Music Stops
- Análisis de datos
- Mediante la estadística observaron un comportamiento de los activos
- Mediante la estadística observaron un comportamiento de los activos
- Predicciones
- Conocieron los datos a modificar para evitar la pérdida
- Conocieron los datos a modificar para evitar la pérdida
- Tomar decisiones
- Elegir una estrategia de acción en base a la predicción
- Elegir una estrategia de acción en base a la predicción
- Análisis de datos
- The Big Short
Imágenes y archivos del mapa
Información
- Descripción
- Mapa Mental sobre Ciencia de Datos, creado por Ambar Agramon el 18/01/2024.
- Creado por
- Ambar Agramon
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