Tema 11. Datos

Tema 11. Datos

1. Dato vs Información

   • Dato
     • una representación simbólica de una característica o atributo de una entidad. Los datos, en su forma más pura, son hechos o cifras sin interpretación o significado particular.
     • Caracteristicas
       • Crudeza
       • Estructura
       • Formato
       • Fuente
       • Volumen
   • Información
     • resultado del procesamiento, la manipulación y organización de los datos de manera que se les otorga un significado y contexto.
     • Características
       • Procesamiento
       • Contextualización
       • Interpretación:
       • Valor:
       • Temporalidad:
   • Diferencias
     • Nivel de procesamiento
     • Significado
     • Uso
     • Valor
     • Contexto
   • Importancia de los datos para generar información
     • La confianza
     • La reducción de errores
     • La toma de decisiones
     • La calidad de la información

2. Análisis de datos

   • Tipos
     • Análisis prescriptivo
       • Proporciona recomendaciones basadas en el análisis predictivo y optimizar los resultados.
     • Análisis predictivo
       • Usa datos históricos para predecir futuros eventos o comportamientos.
     • Análisis diagnóstico
       • Su objetivo es investigar las causas subyacentes de un evento o comportamiento.
     • Análisis descriptivo
       • Resume y describe las características principales de un conjunto de datos.
   • Herramientas
     • Lenguajes de pogramación: Python y R
     • Software de Business Intelligence: Tableau y Power BI
     • Bases de Datos: SQL y NOSQL como MongoDB
     • Big Data: Hadoop y Spark

3. Relación del big data con el machine learning y el deep learning

   • Big data
     • Conjuntos de datos que son tan grandes y complejos que las herramientas y aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos no pueden gestionarlos de manera eficiente
   • El análisis predictivo
     • Permite predecir tendencias futuras
   • El procesamiento del lenguaje natural (NLP):
     • Permite entender y generar lenguaje humano
   • El reconocimiento de imágenes y vídeos:
     • Permite identificar objetos, personas y escenas en imágenes y videos
   • Las recomendaciones personalizadas:
     • Permite analizar patrones de comportamiento y recomendar productos