Ciencia de Datos con Python
Línea de aprendizaje Escuela de Código PILARES Margarita Maza de Juárez
¡Vamos!
Introducción
La Escuela de Código PILARES tiene dos líneas de aprendizaje.
Línea ADIP
Fundamentos en Linux
Pensamiento Computacional
DIseño de páginas web
Redes de Computadoras
SEGURIDAD EN REDES DE COMPUTADORAS
Base de datos
Python
Java
Línea PILARES
CIENCIA DE DATOS 3 MODULOS
REDES INFORMÁTICAS
MATLAB
JAVA SCRIPT 3 MODULOS
GIT
PROGRAMACIÓN PARA NIÑOS Y ADOLECENTES
SISTEMAS WEB 2 MODULOS
INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN
PÁGINA WEB PARA EMPRENDEDORES
BASES DE DATOS
CIBERSEGURIDAD
normaliación, administración
Línea PILARES
CIENCIA DE DATOS 3 MODULOS
REDES INFORMÁTICAS
MATLAB
JAVA SCRIPT 3 MODULOS
GIT
PROGRAMACIÓN PARA NIÑOS Y ADOLECENTES
SISTEMAS WEB 2 MODULOS
INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN
PÁGINA WEB PARA EMPRENDEDORES
BASES DE DATOS
CIBERSEGURIDAD
normaliación, administración
Ciencia de Datos
Trabajo con auge en los últmos 15 años
Ciencia de Datos
Disciplina donde las matemáticas, la estadística y la programación se unen para extraer conocimientos e información valiosa a partir de datos, vía un proceso de recopilación, limpieza y creación de aplicaciones útiles
en 2030 hará 11.5 millones de empleos relacionados a la Data science
+ info
Qúe es un dato?
La forma como representamos la realidad en la computadora, es una representación simbólica de información que puede ser interpretada y procesada por sistemas computacionales. Los datos pueden adoptar diversas formas, como números, texto, imágenes, sonidos y otros tipos de información que las computadoras pueden manipular y almacenar.
tipos de datos?
Datos Numéricos: Enteros: Números sin decimales, como 1, 42, -15. Decimales: Números con decimales (flotantes), como 3.14, -2.718. Datos de Texto: Cadenas de Texto: Una secuencia de caracteres, como "Hola, Mundo!". Caracteres Individuales: Letras, números, símbolos, como 'A', '7', '!'. Datos Binarios: Imágenes: Representadas en formatos como JPEG, PNG. Audio y Video: Representados en formatos como MP3, MP4. Datos Booleanos: Valores Verdadero/Falso
clasificación de los datos
Según su Naturaleza Estructurados: Datos organizados en un formato definido, como bases de datos relacionales (por ejemplo, tablas en SQL). Ejemplos: nombres, direcciones, números de teléfono. No Estructurados: Datos sin una estructura predefinida. Ejemplos: correos electrónicos, documentos de texto, imágenes. Semi Estructurados: Datos que tienen una organización parcial pero no una estructura rígida. Ejemplos: JSON, XML.
2. Según su Tipo de Información Datos Cualitativos: Datos que describen cualidades o características. No son numéricos. Ejemplos: opiniones, comentarios, descripciones. Datos Cuantitativos: Datos que se pueden medir y expresar numéricamente. Ejemplos: altura, peso, cantidad. 3. Según su Origen Datos Primarios: Datos recogidos directamente de la fuente original. Ejemplos: encuestas, experimentos. Datos Secundarios: Datos recopilados de fuentes ya existentes. Ejemplos: informes, bases de datos públicas.
4. Según su Temporalidad Datos Estáticos: Datos que no cambian con el tiempo. Ejemplos: registros históricos. Datos Dinámicos: Datos que cambian con el tiempo. Ejemplos: datos en tiempo real, datos de sensores. 5. Según su Forma de Representación Datos Alfanuméricos: Combinación de letras y números. Ejemplos: direcciones, códigos. Datos Binarios: Datos en formato binario, como imágenes, videos, y sonidos. Datos Geoespaciales: Datos relacionados con la ubicación y el espacio. Ejemplos: coordenadas GPS, mapas.
6. Según su Aplicación en Informática Datos Transaccionales: Datos generados a partir de transacciones. Ejemplos: ventas, compras. Datos Maestros: Datos esenciales para el funcionamiento de un negocio. Ejemplos: información de clientes, productos.
Tipos de Análisis
PREDICTIVO
DIAGNÓSTICO Ciencia de datos
DESCRIPTIVOBusines intelligence
La visión más probable del futuro
Preveé el panorama de los hechos.Quién, por qué?, cuándo?, quiénes? qué pasó?
Nos dice que algo esta pasandoCuál es la causa probable?
PRESCRIPTIVO
El mejor camino o estrategía para llegar al objetivo
Analisis vs Ciencia de datos
El análisis de datos se centra en examinar conjuntos de datos para extraer conclusiones y tomar decisiones informadas. Este proceso implica recolectar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil. Algunas características y tareas comunes en el análisis de datos son: Enfoque Descriptivo: Se centra en describir y resumir datos existentes. Técnicas Estadísticas: Utiliza métodos estadísticos para identificar patrones, tendencias y relaciones. Visualización: Crea gráficos y tablas para representar datos de manera clara y comprensible. Herramientas: Excel, Google Sheets, SQL, herramientas de visualización como Tableau.
La ciencia de datos es un campo más amplio que no solo incluye el análisis de datos, sino también la utilización de técnicas avanzadas para hacer predicciones y automatizar la toma de decisiones. Implica una combinación de estadística, programación y conocimiento de dominio específico. Algunas características y tareas comunes en la ciencia de datos son: Enfoque Predictivo y Prescriptivo: Se centra en predecir futuros eventos y prescribir acciones basadas en los datos. Aprendizaje Automático (Machine Learning): Implementa algoritmos para desarrollar modelos predictivos. Manipulación de Grandes Datos (Big Data): Trabaja con grandes volúmenes de datos que pueden no caber en herramientas tradicionales. Herramientas y Lenguajes: Python, R, Hadoop, Spark, bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow.
CIENCIA DE DATOS
Trata de sacar conclusiones y predicciones sobre un tema particular, para ello lidearemos con INCERTIDUMBRE, por ejemplo, que clase de clientes reaccionaran a una publicidad, cuándo nos quedaremos sin inventario?, a quién autorizar u crédito bancario o comercial?. Debemos diferenciar la Inteligencia de negocios(Analisis) que verá al pasado(descriptiva) y la Ciencia de Datos que mira al futuro(prescriptiva). Crecimiento y Demanda Crecimiento del Mercado: El mercado global de ciencia de datos crecio de $49,0 mil millones en 2021 a $140,9 mil millones en 2024, según Markets and Markets. Demanda de Talento: Se estima que el mercado laboral de los científicos de datos crecerá en un 22% entre 2020 y 2030, mucho más rápido que el promedio de todas las ocupaciones, según el U.S. Bureau of Labor Statistics.
Impacto en Negocios Aumento de Ingresos: El uso de big data puede aumentar los ingresos anuales de una organización en hasta un 8%, según un informe de McKinsey. Ahorro de Costos: Se estima que las organizaciones que utilizan big data pueden reducir sus costos operativos en un 10% a 20%, según Forbes. Aplicaciones y Beneficios Mejora en la Toma de Decisiones: El 59% de las decisiones empresariales ahora se toman utilizando análisis de datos, según un informe de Harvard Business Review. Adopción de Big Data: El 97.2% de las organizaciones están invirtiendo en big data y AI, de acuerdo con NewVantage Partners. Datos Generados Datos Generados Diario: Cada día, se generan aproximadamente 2.5 quintillones de bytes de datos, según IBM. Dispositivos Conectados: Se espera que haya más de 75 mil millones de dispositivos conectados en todo el mundo para 2025, según Statista.
Tecnología y Herramientas Python Dominante: Python es el lenguaje de programación más utilizado en ciencia de datos, con un uso del 87%, según una encuesta de Kaggle. Adopción de Machine Learning: El 76% de las empresas están priorizando la inteligencia artificial y el machine learning en sus estrategias de TI, según Gartner.
Aplicaciones de la CD
1. Redes Sociales: Recomendaciones de Contenido: Algoritmos de machine learning analizan tus interacciones (me gusta, compartidos, comentarios) para sugerir publicaciones, amigos y anuncios. Filtrado de Spam: Herramientas de ciencia de datos ayudan a detectar y eliminar contenido no deseado o spam. 2. Streaming de Música y Video: Recomendaciones Personalizadas: Plataformas como Netflix, Spotify, y YouTube utilizan algoritmos para analizar tus hábitos de visualización y escucha, y recomendar contenido que probablemente te guste. Optimización de Contenido: Análisis de datos sobre qué contenido es popular y en qué momentos del día ayuda a plataformas a optimizar su oferta.
3. Compras en Línea: Recomendaciones de Productos: Basado en tus búsquedas anteriores, compras y preferencias, los sistemas de recomendaciones sugieren productos que podrían interesarte.Análisis de Carrito de Compras: Las tiendas en línea analizan qué productos se compran juntos para optimizar su inventario y promociones. 4. Aplicaciones de Salud y Fitness: Seguimiento de Actividades: Aplicaciones como Fitbit y Apple Health analizan datos de tus actividades físicas para darte recomendaciones sobre cómo mejorar tu salud.Monitoreo de la Salud: Los dispositivos médicos y aplicaciones pueden analizar datos como la frecuencia cardíaca y el sueño para ayudarte a mantener un estilo de vida saludable.
5. Transporte: Navegación y Tráfico: Aplicaciones como Google Maps y Waze utilizan datos en tiempo real para proporcionar rutas óptimas y alertas de tráfico.Transporte Público: Los sistemas de transporte utilizan análisis de datos para optimizar rutas y horarios. 6. Bancos y Finanzas: Detección de Fraude: Los bancos utilizan modelos de ciencia de datos para detectar transacciones fraudulentas. Gestión de Finanzas Personales: Aplicaciones financieras analizan tus hábitos de gasto y te ofrecen recomendaciones para gestionar mejor tu dinero. 7. Asistentes Virtuales:**Asistentes como Alexa, Siri y Google Assistant utilizan análisis de datos y procesamiento de lenguaje natural para responder a tus preguntas y realizar
En la industria
1. Red1. Retail (Ventas al por Menor): Optimización de Inventarios: Utilizan modelos predictivos para determinar la demanda futura de productos y optimizar el inventario. Personalización de Ofertas: Analizan el comportamiento de compra de los clientes para personalizar las ofertas y promociones. Precios Dinámicos: Ajustan los precios en tiempo real según la demanda y la competencia. 2. Salud y Medicina: Diagnóstico Médico: Utilizan algoritmos de machine learning para ayudar en el diagnóstico de enfermedades a partir de imágenes médicas y datos de pacientes. Medicina Personalizada: Analizan datos genómicos y de salud para personalizar tratamientos a pacientes individuales.
Optimización de Recursos: Predicen la ocupación de camas y el uso de recursos hospitalarios para optimizar la atención. 3. Finanzas y Banca:Detección de Fraude: Implementan modelos de ciencia de datos para identificar y prevenir transacciones fraudulentas.Evaluación de Riesgos: Analizan el historial crediticio y otros datos para evaluar el riesgo de otorgar préstamos.Análisis de Clientes: Segmentan y analizan los datos de los clientes para ofrecer productos financieros adecuados. 4. Transporte y Logística: Optimización de Rutas: Utilizan algoritmos de optimización para planificar rutas eficientes y reducir costos de transporte.Mantenimiento Predictivo: Analizan datos de sensores para predecir y prevenir fallos en vehículos y maquinaria.Gestión de Flotas: Monitorean y analizan datos de flotas de vehículos para mejorar la eficiencia operativa.
5. Marketing y Publicidad: Segmentación de Clientes: Utilizan análisis de datos para segmentar el mercado y dirigir campañas publicitarias efectivas.Análisis de Sentimientos: Analizan datos de redes sociales y encuestas para entender la percepción de los clientes sobre productos y servicios.Medición de Eficacia: Evaluan el rendimiento de campañas publicitarias para optimizarlas en tiempo real. 6. Tecnología y Software:Desarrollo de Productos: Analizan el uso de productos y feedback de los usuarios para mejorar y desarrollar nuevas funcionalidades.Seguridad Informática: Implementan modelos para detectar y prevenir ataques cibernéticos.Análisis de Big Data: Procesan grandes volúmenes de datos para obtener insights valiosos que guían la estrategia empresarial.
Ejemplo Detallado: Amazon Amazon utiliza la ciencia de datos en múltiples áreas: Recomendaciones Personalizadas: Utiliza algoritmos para recomendar productos basados en el historial de navegación y compra de los usuarios. Gestión de Inventario: Emplea modelos predictivos para anticipar la demanda y optimizar el inventario en sus centros de distribución. Optimización de Precios: Utiliza precios dinámicos para ajustar los precios en función de la competencia y la demanda.
Ciencia de datos
Evaluación del modelo y cisualización de datos
Tranformar datos
Análisis estadístico y predictivo
Recolección y almacenamiento de los datos
Compartir resultados y conclusiones
90%
10%
Recopilando y limpiando datos
Realizando analisis de alto nivel
Machine Learning
Técnica para obtener conclusiones o hacer predicciones a partir de datos , y que depende mucho de la programación
+ info
Herramientas
Para hacer ciencia de datos NECESITAS PROGRAMAR
3. Dashboard
1.Excel
4.Lenguajes
2.SQL
HERRAMIENTAS ADICIONALES
+ info
+ info
+ info
marco de trabajo de código abierto que permite crear modelos de aprendizaje profundo
biblioteca de software libre y de código abierto que permite entrenar modelos de aprendizaje automático
PYTHON
GRACIAS !!!!!
Analisis
Construir modelos y algoritmos que detecten patrones en nuestros datos.
Datos
: Plataformas como Netflix y Amazon utilizan machine learning para recomendar productos y contenido basándose en el historial del usuario. Asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant utilizan machine learning para comprender y responder a comandos de voz. Bancos y empresas de tarjetas de crédito utilizan algoritmos de machine learning para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real. Vehículos autónomos, como los desarrollados por Tesla y Waymo, utilizan machine learning para interpretar datos de sensores y tomar decisiones de conducción.
Evaluación
Probar el modelo, presentar los resulatos usando la visualización de datos.
DATOS
Cada día, se generan aproximadamente 2,5 exabytes (2,5 mil millones de gigabytes) de datos. Eso es una cantidad inimaginable de información que necesita ser analizada y entendida. La ciencia de datos se utiliza en una amplia gama de industrias, incluyendo salud, finanzas, retail, entretenimiento y deportes. Los algoritmos de machine learning, por ejemplo, ayudan a diagnosticar enfermedades, detectar fraudes y personalizar recomendaciones de productos.
Recolectar
Capturar información, asegurar la calidad de los datos y almacenar datos en bases de datos.
Compartir
Compartir paneles y reportes para la toma de decisiones.
Transformar
Optimizar los datos para el proyecto y seleccionar las características de interés.
Ciencia de Datos con Python
Codigo Margarita
Created on February 14, 2025
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Ciencia de Datos con Python
Línea de aprendizaje Escuela de Código PILARES Margarita Maza de Juárez
¡Vamos!
Introducción
La Escuela de Código PILARES tiene dos líneas de aprendizaje.
Línea ADIP
Fundamentos en Linux
Pensamiento Computacional
DIseño de páginas web
Redes de Computadoras
SEGURIDAD EN REDES DE COMPUTADORAS
Base de datos
Python
Java
Línea PILARES
CIENCIA DE DATOS 3 MODULOS
REDES INFORMÁTICAS
MATLAB
JAVA SCRIPT 3 MODULOS
GIT
PROGRAMACIÓN PARA NIÑOS Y ADOLECENTES
SISTEMAS WEB 2 MODULOS
INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN
PÁGINA WEB PARA EMPRENDEDORES
BASES DE DATOS
CIBERSEGURIDAD
normaliación, administración
Línea PILARES
CIENCIA DE DATOS 3 MODULOS
REDES INFORMÁTICAS
MATLAB
JAVA SCRIPT 3 MODULOS
GIT
PROGRAMACIÓN PARA NIÑOS Y ADOLECENTES
SISTEMAS WEB 2 MODULOS
INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN
PÁGINA WEB PARA EMPRENDEDORES
BASES DE DATOS
CIBERSEGURIDAD
normaliación, administración
Ciencia de Datos
Trabajo con auge en los últmos 15 años
Ciencia de Datos
Disciplina donde las matemáticas, la estadística y la programación se unen para extraer conocimientos e información valiosa a partir de datos, vía un proceso de recopilación, limpieza y creación de aplicaciones útiles
en 2030 hará 11.5 millones de empleos relacionados a la Data science
+ info
Qúe es un dato?
La forma como representamos la realidad en la computadora, es una representación simbólica de información que puede ser interpretada y procesada por sistemas computacionales. Los datos pueden adoptar diversas formas, como números, texto, imágenes, sonidos y otros tipos de información que las computadoras pueden manipular y almacenar.
tipos de datos?
Datos Numéricos: Enteros: Números sin decimales, como 1, 42, -15. Decimales: Números con decimales (flotantes), como 3.14, -2.718. Datos de Texto: Cadenas de Texto: Una secuencia de caracteres, como "Hola, Mundo!". Caracteres Individuales: Letras, números, símbolos, como 'A', '7', '!'. Datos Binarios: Imágenes: Representadas en formatos como JPEG, PNG. Audio y Video: Representados en formatos como MP3, MP4. Datos Booleanos: Valores Verdadero/Falso
clasificación de los datos
Según su Naturaleza Estructurados: Datos organizados en un formato definido, como bases de datos relacionales (por ejemplo, tablas en SQL). Ejemplos: nombres, direcciones, números de teléfono. No Estructurados: Datos sin una estructura predefinida. Ejemplos: correos electrónicos, documentos de texto, imágenes. Semi Estructurados: Datos que tienen una organización parcial pero no una estructura rígida. Ejemplos: JSON, XML.
2. Según su Tipo de Información Datos Cualitativos: Datos que describen cualidades o características. No son numéricos. Ejemplos: opiniones, comentarios, descripciones. Datos Cuantitativos: Datos que se pueden medir y expresar numéricamente. Ejemplos: altura, peso, cantidad. 3. Según su Origen Datos Primarios: Datos recogidos directamente de la fuente original. Ejemplos: encuestas, experimentos. Datos Secundarios: Datos recopilados de fuentes ya existentes. Ejemplos: informes, bases de datos públicas.
4. Según su Temporalidad Datos Estáticos: Datos que no cambian con el tiempo. Ejemplos: registros históricos. Datos Dinámicos: Datos que cambian con el tiempo. Ejemplos: datos en tiempo real, datos de sensores. 5. Según su Forma de Representación Datos Alfanuméricos: Combinación de letras y números. Ejemplos: direcciones, códigos. Datos Binarios: Datos en formato binario, como imágenes, videos, y sonidos. Datos Geoespaciales: Datos relacionados con la ubicación y el espacio. Ejemplos: coordenadas GPS, mapas.
6. Según su Aplicación en Informática Datos Transaccionales: Datos generados a partir de transacciones. Ejemplos: ventas, compras. Datos Maestros: Datos esenciales para el funcionamiento de un negocio. Ejemplos: información de clientes, productos.
Tipos de Análisis
PREDICTIVO
DIAGNÓSTICO Ciencia de datos
DESCRIPTIVOBusines intelligence
La visión más probable del futuro
Preveé el panorama de los hechos.Quién, por qué?, cuándo?, quiénes? qué pasó?
Nos dice que algo esta pasandoCuál es la causa probable?
PRESCRIPTIVO
El mejor camino o estrategía para llegar al objetivo
Analisis vs Ciencia de datos
El análisis de datos se centra en examinar conjuntos de datos para extraer conclusiones y tomar decisiones informadas. Este proceso implica recolectar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil. Algunas características y tareas comunes en el análisis de datos son: Enfoque Descriptivo: Se centra en describir y resumir datos existentes. Técnicas Estadísticas: Utiliza métodos estadísticos para identificar patrones, tendencias y relaciones. Visualización: Crea gráficos y tablas para representar datos de manera clara y comprensible. Herramientas: Excel, Google Sheets, SQL, herramientas de visualización como Tableau.
La ciencia de datos es un campo más amplio que no solo incluye el análisis de datos, sino también la utilización de técnicas avanzadas para hacer predicciones y automatizar la toma de decisiones. Implica una combinación de estadística, programación y conocimiento de dominio específico. Algunas características y tareas comunes en la ciencia de datos son: Enfoque Predictivo y Prescriptivo: Se centra en predecir futuros eventos y prescribir acciones basadas en los datos. Aprendizaje Automático (Machine Learning): Implementa algoritmos para desarrollar modelos predictivos. Manipulación de Grandes Datos (Big Data): Trabaja con grandes volúmenes de datos que pueden no caber en herramientas tradicionales. Herramientas y Lenguajes: Python, R, Hadoop, Spark, bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow.
CIENCIA DE DATOS
Trata de sacar conclusiones y predicciones sobre un tema particular, para ello lidearemos con INCERTIDUMBRE, por ejemplo, que clase de clientes reaccionaran a una publicidad, cuándo nos quedaremos sin inventario?, a quién autorizar u crédito bancario o comercial?. Debemos diferenciar la Inteligencia de negocios(Analisis) que verá al pasado(descriptiva) y la Ciencia de Datos que mira al futuro(prescriptiva). Crecimiento y Demanda Crecimiento del Mercado: El mercado global de ciencia de datos crecio de $49,0 mil millones en 2021 a $140,9 mil millones en 2024, según Markets and Markets. Demanda de Talento: Se estima que el mercado laboral de los científicos de datos crecerá en un 22% entre 2020 y 2030, mucho más rápido que el promedio de todas las ocupaciones, según el U.S. Bureau of Labor Statistics.
Impacto en Negocios Aumento de Ingresos: El uso de big data puede aumentar los ingresos anuales de una organización en hasta un 8%, según un informe de McKinsey. Ahorro de Costos: Se estima que las organizaciones que utilizan big data pueden reducir sus costos operativos en un 10% a 20%, según Forbes. Aplicaciones y Beneficios Mejora en la Toma de Decisiones: El 59% de las decisiones empresariales ahora se toman utilizando análisis de datos, según un informe de Harvard Business Review. Adopción de Big Data: El 97.2% de las organizaciones están invirtiendo en big data y AI, de acuerdo con NewVantage Partners. Datos Generados Datos Generados Diario: Cada día, se generan aproximadamente 2.5 quintillones de bytes de datos, según IBM. Dispositivos Conectados: Se espera que haya más de 75 mil millones de dispositivos conectados en todo el mundo para 2025, según Statista.
Tecnología y Herramientas Python Dominante: Python es el lenguaje de programación más utilizado en ciencia de datos, con un uso del 87%, según una encuesta de Kaggle. Adopción de Machine Learning: El 76% de las empresas están priorizando la inteligencia artificial y el machine learning en sus estrategias de TI, según Gartner.
Aplicaciones de la CD
1. Redes Sociales: Recomendaciones de Contenido: Algoritmos de machine learning analizan tus interacciones (me gusta, compartidos, comentarios) para sugerir publicaciones, amigos y anuncios. Filtrado de Spam: Herramientas de ciencia de datos ayudan a detectar y eliminar contenido no deseado o spam. 2. Streaming de Música y Video: Recomendaciones Personalizadas: Plataformas como Netflix, Spotify, y YouTube utilizan algoritmos para analizar tus hábitos de visualización y escucha, y recomendar contenido que probablemente te guste. Optimización de Contenido: Análisis de datos sobre qué contenido es popular y en qué momentos del día ayuda a plataformas a optimizar su oferta.
3. Compras en Línea: Recomendaciones de Productos: Basado en tus búsquedas anteriores, compras y preferencias, los sistemas de recomendaciones sugieren productos que podrían interesarte.Análisis de Carrito de Compras: Las tiendas en línea analizan qué productos se compran juntos para optimizar su inventario y promociones. 4. Aplicaciones de Salud y Fitness: Seguimiento de Actividades: Aplicaciones como Fitbit y Apple Health analizan datos de tus actividades físicas para darte recomendaciones sobre cómo mejorar tu salud.Monitoreo de la Salud: Los dispositivos médicos y aplicaciones pueden analizar datos como la frecuencia cardíaca y el sueño para ayudarte a mantener un estilo de vida saludable.
5. Transporte: Navegación y Tráfico: Aplicaciones como Google Maps y Waze utilizan datos en tiempo real para proporcionar rutas óptimas y alertas de tráfico.Transporte Público: Los sistemas de transporte utilizan análisis de datos para optimizar rutas y horarios. 6. Bancos y Finanzas: Detección de Fraude: Los bancos utilizan modelos de ciencia de datos para detectar transacciones fraudulentas. Gestión de Finanzas Personales: Aplicaciones financieras analizan tus hábitos de gasto y te ofrecen recomendaciones para gestionar mejor tu dinero. 7. Asistentes Virtuales:**Asistentes como Alexa, Siri y Google Assistant utilizan análisis de datos y procesamiento de lenguaje natural para responder a tus preguntas y realizar
En la industria
1. Red1. Retail (Ventas al por Menor): Optimización de Inventarios: Utilizan modelos predictivos para determinar la demanda futura de productos y optimizar el inventario. Personalización de Ofertas: Analizan el comportamiento de compra de los clientes para personalizar las ofertas y promociones. Precios Dinámicos: Ajustan los precios en tiempo real según la demanda y la competencia. 2. Salud y Medicina: Diagnóstico Médico: Utilizan algoritmos de machine learning para ayudar en el diagnóstico de enfermedades a partir de imágenes médicas y datos de pacientes. Medicina Personalizada: Analizan datos genómicos y de salud para personalizar tratamientos a pacientes individuales.
Optimización de Recursos: Predicen la ocupación de camas y el uso de recursos hospitalarios para optimizar la atención. 3. Finanzas y Banca:Detección de Fraude: Implementan modelos de ciencia de datos para identificar y prevenir transacciones fraudulentas.Evaluación de Riesgos: Analizan el historial crediticio y otros datos para evaluar el riesgo de otorgar préstamos.Análisis de Clientes: Segmentan y analizan los datos de los clientes para ofrecer productos financieros adecuados. 4. Transporte y Logística: Optimización de Rutas: Utilizan algoritmos de optimización para planificar rutas eficientes y reducir costos de transporte.Mantenimiento Predictivo: Analizan datos de sensores para predecir y prevenir fallos en vehículos y maquinaria.Gestión de Flotas: Monitorean y analizan datos de flotas de vehículos para mejorar la eficiencia operativa.
5. Marketing y Publicidad: Segmentación de Clientes: Utilizan análisis de datos para segmentar el mercado y dirigir campañas publicitarias efectivas.Análisis de Sentimientos: Analizan datos de redes sociales y encuestas para entender la percepción de los clientes sobre productos y servicios.Medición de Eficacia: Evaluan el rendimiento de campañas publicitarias para optimizarlas en tiempo real. 6. Tecnología y Software:Desarrollo de Productos: Analizan el uso de productos y feedback de los usuarios para mejorar y desarrollar nuevas funcionalidades.Seguridad Informática: Implementan modelos para detectar y prevenir ataques cibernéticos.Análisis de Big Data: Procesan grandes volúmenes de datos para obtener insights valiosos que guían la estrategia empresarial.
Ejemplo Detallado: Amazon Amazon utiliza la ciencia de datos en múltiples áreas: Recomendaciones Personalizadas: Utiliza algoritmos para recomendar productos basados en el historial de navegación y compra de los usuarios. Gestión de Inventario: Emplea modelos predictivos para anticipar la demanda y optimizar el inventario en sus centros de distribución. Optimización de Precios: Utiliza precios dinámicos para ajustar los precios en función de la competencia y la demanda.
Ciencia de datos
Evaluación del modelo y cisualización de datos
Tranformar datos
Análisis estadístico y predictivo
Recolección y almacenamiento de los datos
Compartir resultados y conclusiones
90%
10%
Recopilando y limpiando datos
Realizando analisis de alto nivel
Machine Learning
Técnica para obtener conclusiones o hacer predicciones a partir de datos , y que depende mucho de la programación
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Herramientas
Para hacer ciencia de datos NECESITAS PROGRAMAR
3. Dashboard
1.Excel
4.Lenguajes
2.SQL
HERRAMIENTAS ADICIONALES
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+ info
+ info
marco de trabajo de código abierto que permite crear modelos de aprendizaje profundo
biblioteca de software libre y de código abierto que permite entrenar modelos de aprendizaje automático
PYTHON
GRACIAS !!!!!
Analisis
Construir modelos y algoritmos que detecten patrones en nuestros datos.
Datos
: Plataformas como Netflix y Amazon utilizan machine learning para recomendar productos y contenido basándose en el historial del usuario. Asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant utilizan machine learning para comprender y responder a comandos de voz. Bancos y empresas de tarjetas de crédito utilizan algoritmos de machine learning para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real. Vehículos autónomos, como los desarrollados por Tesla y Waymo, utilizan machine learning para interpretar datos de sensores y tomar decisiones de conducción.
Evaluación
Probar el modelo, presentar los resulatos usando la visualización de datos.
DATOS
Cada día, se generan aproximadamente 2,5 exabytes (2,5 mil millones de gigabytes) de datos. Eso es una cantidad inimaginable de información que necesita ser analizada y entendida. La ciencia de datos se utiliza en una amplia gama de industrias, incluyendo salud, finanzas, retail, entretenimiento y deportes. Los algoritmos de machine learning, por ejemplo, ayudan a diagnosticar enfermedades, detectar fraudes y personalizar recomendaciones de productos.
Recolectar
Capturar información, asegurar la calidad de los datos y almacenar datos en bases de datos.
Compartir
Compartir paneles y reportes para la toma de decisiones.
Transformar
Optimizar los datos para el proyecto y seleccionar las características de interés.