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Mapa mental

Datos

Cristian Alexander Rangel Toribio Dirección de Proyectos Inglês

Datos

Conteúdo do mapa

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

Imagens e arquivos do mapa

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Mapa mental sobre las características de la ciencia de datos y las fases de la Metodología CRISP DM.
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