IAIDS5I0724

El poder de la IA en el análisis de datos

El análisis de datos es el proceso de inspeccionar, limpiar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil, llegar a conclusiones y apoyar la toma de decisiones.

Semana 5

El análisis de datos potenciado por la Inteligencia Artificial está desbloqueando un mundo nuevo de posibilidades. La aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a grandes volúmenes de datos permite a las organizaciones extraer insights valiosos para la toma de decisiones. La siguiente imagen muestra cómo algunas áreas han sido transformadas por la IA.

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Instrucciones para áreas que cuentan con dos o más elementos interactivos:

Inteligencia Artificial

Instrucciones para áreas que solamente cuentan con un elemento interactivo:

Preguntade refuerzo

<- Paleta de colores PRINCIPAL

Colores secundarios

Transformación en la toma de decisiones en áreas específicas

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Técnicas de Inteligencia Artificialen el análisis de datos

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Machine Learning (Aprendizaje Automático)

Deep Learning (AprendizajeProfundo)

Procesamiento de Lenguaje Natural(PLN)

Salud

Finanzas

Marketing

¡A practicar!

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Etapas técnicas para el análisis de datos:

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Instrucciones para áreas que solamente cuentan con un elemento interactivo:

Preguntade refuerzo

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Colores secundarios

Herramientas y tecnologías en el análisis de datos

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Lenguajes de programación

Plataformas de Big Data

Basesde datos

Visualizaciónde datos

Infraestructurade nube

Recopilación de datos

Preprocesamiento de datos

Exploraciónde datos (EDA - Exploratory Data Analysis)

Modelado de datos

Interpretación y presentación de resultados

Python y R, amplia colección de bibliotecas y frameworks.

Apache Hadoop y Apache Spark, permiten procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos.

SQL y NoSQL, gestión de bases de datos relacionales y orientadas a documentos.

Tableau, Power BI, Matplotlib, para visualizaciones interactivas y estáticas.

AWS, Google Cloud, Azure, servicios escalables de almacenamiento y procesamiento de datos.

¡A practicar!

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Fernández de Sevilla Vellón, M. A. y Algar Díaz, M. J. (2019). Introducción práctica a la programación con Python. Universidad de Alcalá. https://elibro.net/es/ereader/ uniminuto/124259?page=1 Rafael Mellado. (2024, enero 24). Análisis de datos con INTELIGENCIA ARTIFICIAL [video]. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=GuXNA7ubXL8 Soria, E. et al. (2022). Inteligencia Artificial. Ra-Ma Editorial. https://www-digitaliapublishing com.ezproxy.uniminuto.edu/a/116385

Referencias:

©UNIMINUTO. Todos los derechos reservados. Todos los derechos de Propiedad Industrial e Intelectual de este material son propiedad exclusiva de la Corporación Universitaria Minuto de Dios.

Salud

• Diagnóstico y tratamiento
• Medicina personalizada
• Gestión hospitalaria

Preprocesamiento de datos

• Limpieza de datos: Eliminación de duplicados, manejo de valores perdidos y corrección de errores. Herramientas comunes incluyen Python (pandas, NumPy) y R.
• Transformación de datos: Normalización, escalamiento y codificación de variables categóricas. Técnicas como la Min-Max Scaling, Z-score Normalization y One-Hot Encoding son fundamentales.
• Integración de datos: Combinación de datos de múltiples fuentes en un formato coherente, a menudo utilizando técnicas de ETL (Extract, Transform, Load).

Deep Learning (Aprendizaje Profundo)

Subcampo de Machine Learning que utiliza redes neuronales profundas para modelar patrones complejos en grandes cantidades de datos. Ejemplos: CNN (Redes Neuronales Convolucionales) para imágenes, y RNN (Redes Neuronales Recurrentes) para series temporales.

Exploración de datos(EDA - ExploratoryData Analysis)

• Visualización de datos: Uso de herramientas como Matplotlib, Seaborn, Tableau y Power BI para crear gráficos y diagramas que revelen patrones y tendencias.
• Estadística descriptiva: Cálculode medidas de tendencia central (media, mediana, moda) y de dispersión (desviación estándar, varianza).

Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

Técnicas para la comprensión y generación de lenguaje humano por parte de las máquinas. Ejemplos: Análisis de sentimientos, chatbots, traducción automática.

Finanzas

• Gestión de riesgos
• Inversiones y trading
• Atención al cliente

Modelado de datos

• Selección de modelos: Elección de algoritmos apropiados para el análisis, que pueden incluir regresión, clasificación, clustering y técnicas de reducción de dimensionalidad.
• Entrenamiento de modelos: Uso de frameworks como Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch para entrenar modelos en conjuntos de datos de entrenamiento.
• Validación de modelos: Evaluación del desempeño del modelo mediante técnicas de validación cruzada y métricas como la precisión, recall, F1-score y área bajo la curva ROC (AUC-ROC).

Recopilación de datos

Recopilación de datos de diversas fuentes, como bases de datos, sensores IoT, redes sociales y archivos de registro. Esta etapa puede incluir técnicas de web scraping y el uso de APIs para la obtención de datos en tiempo real.

Marketing

• Segmentación de clientes
• Personalización
• Optimización de campañas

Machine Learning (Aprendizaje Automático)

Algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datosy mejorar con la experiencia. Ejemplos: Regresión lineal, árboles de decisión, redes neuronales.

Interpretación y presentaciónde resultados

• Interpretación: Análisis de los resultados obtenidos para derivar insights accionables.
• Presentación: Uso de dashboards interactivos y reportes ejecutivos para comunicar los hallazgos a stakeholders no técnicos.