Ciencia de Datos

Ciencia de Datos

1. Ciencia de Datos

   • Recopilación, purificación, limpieza y obtención de datos para manipularlos y crear modelos o bases de datos para diseñar, predecir o proyectar información
     • Big Data
       • Bases de datos o recopilaciones de datos masivas o mega masivas con información de datos estructuradas o no estructurados
         • Datos Estructurados
           • Fechas, datos duros, datos biológicos.
         • Datos no estructurados
           • Blogs, fotos, videos, etiquetas en redes sociales
         • Sus ejes principales son:
           • Volúmen: Capacidad y monto de los datos
           • Veracidad: Certeza y confiabilidad en los datos
           • Variedad: Diversidad en los datos
           • Velocidad: Capacidad de ser manipulados o transportados en la red a gran velocidad
     • Utilización en la vida real
       • Indicadores de Calidad (KPI`s)
         • Indicadores claves para la empresa, donde se obtienen datos de la empresa y se fijan metas SMART (realistas, alcanzables, específicas, tiempos de las metas y medibles)
           • KPI`s de alto nivel
             • Desempeño de la empresa
               • Financieros
               • Ventas
               • Negocios
           • KPI´s de bajo nivel
             • Procesos internos de la empresa
               • Mercadotecnia.
               • Satisfacción de los empleados y clientes
       • Los científicos de datos, tal y como lo es la ciencia de datos (una combinación entre programación y estadística), el científico de datos debe tener ambas habilidades desarrolladas y estudiadas
     • En el metraje de las películas podemos observar que gran parte de las instituciones financieras recopilan datos y generan variables para que sean modeladas, en el caso de Big Short, se recopila la información de los CDOs y cómo se componen

2. Análisis de Datos

   • El análisis de datos se refiere al proceso de ordenación, análisis, revisión, Purificación y procesamiento de los datos obtenidos para observar variables o puntos específicos dentro de un conjunto de datos o una base de datos
     • En el caso de los metrajes, específicamente en el de BIG SHORT, podemos observar como el analista, una vez que ha señalado los CDOS con calificación específica, analiza y observa cómo se componen y llega a la conclusión que es una bomba de tiempo para una burbuja financiera.
   • Machine Learning
     • La inteligencia artificial permite crear algoritmos y modelos que analicen y realicen estadísticas, modelos de predicción y tareas específicas con el conjunto de datos, donde éstas y su propio algoritmo se autoregenere periódicamente
   • Análisis estadístico
     • El análisis estadístico es crear y establecer razones financieras, estadísticas o específicas del área para que sean analizadas posteriormente (como lo pueden ser: la media, mediana, moda...)
   • Usos en la vida real
     • IA
       • En la actualidad existen inteligencias artificiales capaces de almacenar datos (BIG DATA) y posteriormente crear modelos de predicción específicos para que sean venidos en plataformas web o para empresas
     • Cambridge analytics
       • Uno de los casos más famosos fue el anteriormente mencionado, y cómo el análisis de datos puede ser utilizado por particulares para lucrar con su información y utilizarla para fines políticos como lo fueron las elecciones de EUA en 2016 con Trump y Rusia.
     • Redes sociales y algoritmos
       • "Si algo es gratis, es porque tú eres el producto"
       • Uno de los factores más importantes en la actualidad para el análisis de datos, es la creación de algoritmos que predicen anuncios o situaciones diseñadas para el usuario con el fin de venderle algo debido a su previa recopilación de datos en redes sociales, como Facebook o Youtube.
     • Deportes
       • Empresas y equipos utilizan recopilación y análisis de datos para crear estrategias de juego, el caso más específico es el de la Formula 1, donde los pilotos hacen simulaciones y registran datos de combustible y neumáticos para sus estrategias.
     • Inversiones
       • El análisis de datos es una área específica de las finanzas y la más importante para las inversiones, el análisis técnico y fundamental, aquellos que tengan más datos tendrán mayor ventaja y/o anticipación
   • La diferencia con la ciencia de datos, es que ésta, sólo busca almacenar y crear bases de datos, mientras que el análisis de datos consta de un proceso para la proyección, análisis y procesamiento de dichos datos.