Mapa Mental

Ciencia de datos

Margin Call

´¿Qué es la Ciencia de Datos?

The Big Short

¿Qué es la Analílita de datos?

Metodología CRISP DM

´¿Qué es Big Data

Ciencia de Datos

¿Qué es?

Se encarga de estudiar datos para asi lograr almacenar comocimientos de distintos temas para asi lograr tomar desiciones informadas.

Para lograr esto se combinan conocimientos de distintas áreas, entre ellas:

Los pasos son:

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Analítica de Datos

¿Qué es?

Se convierten datos no procesados en información facil de utilizar.

Es importante porque ayuda a las empresas a tener una mayor visibilidad de sus datos y para tener mayor conocimiento de los mismos. Ayuda a saber la experiencia que esta teniendo el cliente, y así lograr hacer experiencias mas personalizadas.

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Big data

¿Qué es?

Este termino se refiere al manejo masivo de datos, que viendolos por si mismos no parecen imoortantes pero una vez analizados se logra obetner información importante

Sus características son:

Sus ventajas son:

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Ciencia de datos y Margin call

¿Cómo se relacionan?

En la pelicula se habla de como podrían utlizar los datos en beneficio de la empresa, y se habla de los porcentajes de ciertas cosas

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Ciencia de datos y The big short

¿Cómo se relacionan?

En la pelicula se puede ver como al analizar los datos que por separada parecen no muy utiles al verlos todos juntos logro encontrar una gran forma de aprovechar la información que contienen

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Metodología CRISP DM

¿Qué es?

Paso 4

Paso 1

Es uno de los modelos que describe los enfoques usados en la ciencia de datosConsta de 6 pasos:

Paso 2

Paso 5

Paso 3

Paso 6

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Preparación de los datos

Verificar el correcto almacenamiento de los datos Selección Limpieza Construcción Integración

Entendimiento de los datos

Poder identificar cuales son los datos mas relevantes para lograr los objetivos planeados

RecolecciónDescripción Exploración Verificación

Evaluación

Analízar como va el proceso

Evaluación de resultadosRevisión de procesos Determinar siguientes pasos

Entendimiento del negocio

Identificar el o los objetivos del negocioAnalízar el escenario Trazar los objetivos para el analísis Desarrollar el plan de trabajo

Grandes cantidades de informaciónVelocidad con la que se ejecuta Viabilidad Facil visualización Variedad Fiabilidad Valor

Acelera la planificación Facil y rapidad adaptabilidad Ventajas competitivas

Obtención de los datos Limpieza, correción y procesamiento de los datos Algortimos y modelado Entrenamiento y validación Interpretación y comunicación de los datos

Modelación de los datos

Utilizar la información para responder a preguntas

Selección de técnicaDiseño de pruebas Construcción Evaluación

Estadística Matemáticas Ingenieria en computación Inteligencia artificial

Despliegue

Verificar que el proceso vaya bien

Monitorieo y mantenimientoReporte de los resultados Revisión de resultados