Usos de la IA
Minería de datos
aUTOR: cRISTIAN PORRAS 1ºDAW
Minería de datos
Autor: Cristian Porras Munte 1ºDAW
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos es el proceso de descubrir patrones, relaciones, tendencias y conocimiento útil a partir de grandes volúmenes de datos, utilizando técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial. Su objetivo principal es transformar datos en información valiosa para apoyar la toma de decisiones.
Autor: Cristian Porras Munte 1ºDAW
Proceso De minería de datos
ETAPAS
Selección de Datos
Implementación
Limpieza de Datos
Evaluación e Interpretación
Transformación de Datos
Minería de Datos
Tipos de Minería de datos
1.Clasificación
3.Clustering (Agrupamiento)
5.Detección de anomalías
2.Regresión
4.Reglas de asociación
6.Análisis de secuencias temporales
Las IA Y LAS THD
Autor: Cristian Porras Munte 1ºDAW
Contribución de la IA a las THD
La Inteligencia Artificial (IA) desempeña un papel fundamental en el desarrollo y expansión de las Tecnologías Habilitadoras Digitales (THD), ya que potencia sus capacidades, mejora su eficiencia y amplía sus aplicaciones en numerosos sectores. En primer lugar, la IA permite analizar grandes volúmenes de datos (Big Data) de forma rápida y precisa, facilitando la toma de decisiones, la predicción de comportamientos y la detección de patrones complejos. Esto resulta esencial en ámbitos como la salud, la economía, la industria y la investigación científica. Además, la IA mejora el funcionamiento del Internet de las Cosas (IoT) al interpretar los datos recogidos por sensores y dispositivos inteligentes, optimizando procesos como el control del tráfico, la gestión energética, la domótica o la monitorización industrial.
Las IA Y LAS THD
Autor: Cristian Porras Munte 1ºDAW
Entre los principales nuevos empleos destacan: Ingeniero/a de Inteligencia Artificial: diseña, desarrolla y mejora sistemas basados en IA. Científico/a de datos (Data Scientist): analiza grandes cantidades de datos para obtener información útil. Especialista en Machine Learning: entrena algoritmos para que aprendan y mejoren automáticamente. Ingeniero/a de prompts: optimiza las instrucciones para obtener mejores respuestas de los sistemas de IA. Especialista en ética y regulación de la IA: vela por el uso responsable, legal y transparente de estas tecnologías. Técnico/a en robótica inteligente: mantiene y programa robots con capacidades avanzadas. Analista en ciberseguridad con IA: protege sistemas informáticos utilizando algoritmos inteligentes.
Nuevos empleos que se generan con la IA
Transformación de Datos
Se preparan los datos para su análisis. Incluye: ·Normalización ·Codificación de variables ·Agregación de datos ·Reducción de dimensionalidad Objetivo: Que los datos sean compatibles con los algoritmos.
Minería de Datos
Se utilizan algoritmos y modelos matemáticos para extraer patrones. Se aplican técnicas como: ·Árboles de decisión ·Redes neuronales ·K-means ·Regresión lineal ·Redes bayesianas Aquí ocurre la minería real.
Evaluación e Interpretación
Se analiza: ·Si los resultados son útiles ·Si cumplen los objetivos ·Si son fiables Se utilizan métricas: ·Precisión ·Error ·Validación cruzada Se decide si el modelo es válido o debe mejorarse.
Limpieza de Datos
Se corrigen errores y se mejora la calidad de los datos. Incluye: ·Eliminación de valores nulos ·Corrección de errores ·Eliminación de duplicados ·Tratamiento de valores atípicos Es una de las fases más importantes, ya que datos malos producen resultados malos.
Las tecnologías habilitadoras son aquellas que permiten y aceleran procesos de transformación digital, innovación y desarrollo industrial.
Selección de Datos
Se eligen los datos relevantes para el problema. Incluye: ·Identificar fuentes de datos ·Seleccionar variables importantes ·Eliminar datos innecesarios Ejemplo: Edad, consumo mensual, tiempo de permanencia, quejas, pagos atrasados.
Implementación
Se integran los resultados en la empresa o proyecto. Ejemplos: ·Sistemas automáticos de decisión ·Recomendadores ·Predicción de ventas ·Detección automática de fraudes
Minería de Datos
Cristian Porras Munte
Created on February 9, 2026
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aUTOR: cRISTIAN PORRAS 1ºDAW
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Autor: Cristian Porras Munte 1ºDAW
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos es el proceso de descubrir patrones, relaciones, tendencias y conocimiento útil a partir de grandes volúmenes de datos, utilizando técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial. Su objetivo principal es transformar datos en información valiosa para apoyar la toma de decisiones.
Autor: Cristian Porras Munte 1ºDAW
Proceso De minería de datos
ETAPAS
Selección de Datos
Implementación
Limpieza de Datos
Evaluación e Interpretación
Transformación de Datos
Minería de Datos
Tipos de Minería de datos
1.Clasificación
3.Clustering (Agrupamiento)
5.Detección de anomalías
2.Regresión
4.Reglas de asociación
6.Análisis de secuencias temporales
Las IA Y LAS THD
Autor: Cristian Porras Munte 1ºDAW
Contribución de la IA a las THD
La Inteligencia Artificial (IA) desempeña un papel fundamental en el desarrollo y expansión de las Tecnologías Habilitadoras Digitales (THD), ya que potencia sus capacidades, mejora su eficiencia y amplía sus aplicaciones en numerosos sectores. En primer lugar, la IA permite analizar grandes volúmenes de datos (Big Data) de forma rápida y precisa, facilitando la toma de decisiones, la predicción de comportamientos y la detección de patrones complejos. Esto resulta esencial en ámbitos como la salud, la economía, la industria y la investigación científica. Además, la IA mejora el funcionamiento del Internet de las Cosas (IoT) al interpretar los datos recogidos por sensores y dispositivos inteligentes, optimizando procesos como el control del tráfico, la gestión energética, la domótica o la monitorización industrial.
Las IA Y LAS THD
Autor: Cristian Porras Munte 1ºDAW
Entre los principales nuevos empleos destacan: Ingeniero/a de Inteligencia Artificial: diseña, desarrolla y mejora sistemas basados en IA. Científico/a de datos (Data Scientist): analiza grandes cantidades de datos para obtener información útil. Especialista en Machine Learning: entrena algoritmos para que aprendan y mejoren automáticamente. Ingeniero/a de prompts: optimiza las instrucciones para obtener mejores respuestas de los sistemas de IA. Especialista en ética y regulación de la IA: vela por el uso responsable, legal y transparente de estas tecnologías. Técnico/a en robótica inteligente: mantiene y programa robots con capacidades avanzadas. Analista en ciberseguridad con IA: protege sistemas informáticos utilizando algoritmos inteligentes.
Nuevos empleos que se generan con la IA
Transformación de Datos
Se preparan los datos para su análisis. Incluye: ·Normalización ·Codificación de variables ·Agregación de datos ·Reducción de dimensionalidad Objetivo: Que los datos sean compatibles con los algoritmos.
Minería de Datos
Se utilizan algoritmos y modelos matemáticos para extraer patrones. Se aplican técnicas como: ·Árboles de decisión ·Redes neuronales ·K-means ·Regresión lineal ·Redes bayesianas Aquí ocurre la minería real.
Evaluación e Interpretación
Se analiza: ·Si los resultados son útiles ·Si cumplen los objetivos ·Si son fiables Se utilizan métricas: ·Precisión ·Error ·Validación cruzada Se decide si el modelo es válido o debe mejorarse.
Limpieza de Datos
Se corrigen errores y se mejora la calidad de los datos. Incluye: ·Eliminación de valores nulos ·Corrección de errores ·Eliminación de duplicados ·Tratamiento de valores atípicos Es una de las fases más importantes, ya que datos malos producen resultados malos.
Las tecnologías habilitadoras son aquellas que permiten y aceleran procesos de transformación digital, innovación y desarrollo industrial.
Selección de Datos
Se eligen los datos relevantes para el problema. Incluye: ·Identificar fuentes de datos ·Seleccionar variables importantes ·Eliminar datos innecesarios Ejemplo: Edad, consumo mensual, tiempo de permanencia, quejas, pagos atrasados.
Implementación
Se integran los resultados en la empresa o proyecto. Ejemplos: ·Sistemas automáticos de decisión ·Recomendadores ·Predicción de ventas ·Detección automática de fraudes